經濟統(tǒng)計學用什么配置的電腦？專業(yè)軟件如SPSS SAS PYTHON SQL等。還是統(tǒng)計學專業(yè)用的數(shù)據(jù)庫。這些統(tǒng)計軟件和數(shù)據(jù)庫體積較大，占用內存和固體空間較多。筆記本的內存一定要大(建議8G、16G以

經濟統(tǒng)計學用什么配置的電腦？

專業(yè)軟件如SPSS SAS PYTHON SQL等。還是統(tǒng)計學專業(yè)用的數(shù)據(jù)庫。這些統(tǒng)計軟件和數(shù)據(jù)庫體積較大，占用內存和固體空間較多。筆記本的內存一定要大(建議8G、16G以上)，固態(tài)容量一定要大(建議512G以上)。光書和游戲本就要4000多元才能滿足需求。

統(tǒng)計學專業(yè)還需要學習編程，可以使用R語言、Python、C等編程語言。編程不是非常面向配置的。一般能滿足辦公和上網(wǎng)需求的筆記本問題不大。一般3000元以上的輕薄筆記本就能滿足需求。

應用統(tǒng)計學筆記本電腦推薦？

輕薄就行。

專業(yè)軟件如SPSS SAS PYTHON SQL等。還是統(tǒng)計學專業(yè)用的數(shù)據(jù)庫。這些統(tǒng)計軟件和數(shù)據(jù)庫體積較大，占用內存和固體空間較多。筆記本的內存一定要大(建議8G、16G以上)，固態(tài)容量一定要大(建議512G以上)。光書和游戲本就要4000多元才能滿足需求。

統(tǒng)計學專業(yè)還需要學習編程，可以使用R語言、Python、C等編程語言。編程不是非常面向配置的。一般能滿足辦公和上網(wǎng)需求的筆記本問題不大。一般3000元以上的輕薄筆記本就能滿足需求。

spss 打開是怎樣的？

1.首先，讓我們 讓我們看看SPSS軟件啟動后界面上會顯示什么，為理解如何啟動和關閉SPSS軟件做鋪墊。

2.在windows系統(tǒng)下，找到spss軟件安裝后形成的文件夾，打開文件夾，你會發(fā)現(xiàn)前三個文件都是IBM SPSS，所以只要點擊第一個文件就可以啟動SPSS軟件了。

3.找Python語言，SPSS軟件中會用到。

4.啟動spss軟件后，你會跳出這兩個軟件框，開始使用SPSS軟件。

5.使用正版spss軟件。如果不是正版，推薦教學用。

6.當你不 不會python，可以根據(jù)自己的需求打開python文檔查看。

現(xiàn)在學量化交易有前途嗎？值得去學習嗎？

目前國內量化交易的發(fā)展并不樂觀，但我對金融行業(yè)特別感興趣，尤其是量化投資(量化交易)。我想學習，但是我沒有。;I don'我不知道未來在的發(fā)展前景如何。就目前量化交易的發(fā)展情況來看，是否值得研究？

主題的方向有問題 正在思考。

你可以 I don'我不知道這個行業(yè)能否發(fā)展。It 如果沒有就更好了。;t .因為你做的是投機交易，尤其是期貨的負和交易。只有你的對手能賺很多錢，你才能賺很多錢。;t.

然而，參與交易的人并不傻。當他們發(fā)現(xiàn)自己的主觀判斷意義不大，定量模型的輸出穩(wěn)定時，他們都會逐漸轉向量化。

你現(xiàn)在不樂觀就應該學習。你研究量化是為了什么？就是在自己的交易中獲利。

對于投機來說，量化是值得研究的。其實每一個想成功的期貨交易者都應該有量化思維。

量化思維可以幫助我們更好地理解運氣、風險和不確定性，幫助交易者用概率思維形成個人決策體系。它還可以通過各種回溯測試的結果向我們展示策略的整體性能。

英國物理學家開爾文曾經說過:當你能夠量化你在說什么的時候，你就會對它有深刻的理解。如果你能 不量化，那么你就沒有。;根本達不到科學思維的水平。

有時，正確的交易 "模式與方法你認為自己量化后就是垃圾。我見過很多這樣的人。談交易模式的時候都是各種不自信，我說的都是炒作。然后我說，具體點，我給你量化測試。

然后，然后他發(fā)現(xiàn)他不能。;連話都說不清楚，最后他說清楚了，結果弄得。

這時候他可能真的開始審視自己的思維模式了。

你怎么想呢?

喜歡并支持，謝謝。

量化交易大有可為，值得學習。

隨著計算機處理能力的極大提高，計算機處理能力已經能夠實現(xiàn)及時處理甚至分析的功能，未來量子計算機的出現(xiàn)將實現(xiàn)每秒萬億次的處理能力。

2編程語言多樣化，如Python、R、SPSS等。有許多統(tǒng)計分析工具。通過編程，計算機可以完成學習，而人腦可以 t reach完全可以勝任量化交易。

手機的軟硬件都有了很大的提升，未來完全可以替代電腦量化交易。

目前國外已經實現(xiàn)了量化交易的成功模型軟件，國內專家也實現(xiàn)了股票的量化交易，取得了良好的效果。

所以我覺得不是量化交易的價值不值得學習，而是未來的趨勢是量化交易，人工交易會被淘汰。