量化投资中用python主要是负责什么

1. 量化投资中用python主要是负责什么

python作为一门编程语言，简单说它在量化投资主要是进行量化策略模型的编译。

2. 用Python怎么做量化投资

本文将会讲解量化投资过程中的基本流程，量化投资无非这几个流程，数据输入------策略书写------回测输出
其中策略书写部分还涉及到编程语言的选择，如果不想苦恼数据输入和回测输出的话，还要选择回测平台。
一、数据
首先，必须是数据，数据是量化投资的基础
如何得到数据？

Wind：数据来源的最全的还是Wind，但是要付费，学生可以有免费试用的机会，之后还会和大家分享一下怎样才Wind里摘取数据，Wind有很多软件的借口，Excel，Matlab，Python，C++。
预测者网：不经意间发现，一个免费提供股票数据网站 预测者网，下载的是CSV格式
TB交易开拓者：Tradeblazer，感谢@孙存浩提供数据源
TuShare：TuShare -财经数据接口包，基于Python的财经数据包，利用Python进行摘取
如何存储数据？
Mysql
如何预处理数据？

空值处理：利用DataFrame的fill.na()函数，将空值（Nan）替换成列的平均数、中位数或者众数
数据标准化
数据如何分类？
行情数据
财务数据
宏观数据
二、计算语言&软件

已经有很多人在网上询问过该选择什么语言？笔者一开始用的是matlab，但最终选择了python
python：库很多，只有你找不到的，没有你想不到，和量化这块结合比较紧密的有：
Numpy&Scipy：科学计算库，矩阵计算
Pandas：金融数据分析神器，原AQR资本员工写的一个库，处理时间序列的标配

Matplotlib：画图库
scikit-learn：机器学习库
statsmodels：统计分析模块
TuShare：免费、开源的python财经数据接口包

Zipline：回测系统
TaLib：技术指标库
matlab：主要是矩阵运算、科学运算这一块很强大，主要有优点是WorkSpace变量可视化

python的Numpy+Scipy两个库完全可以替代Matlab的矩阵运算
Matplotlib完克Matlab的画图功能
python还有很多其他的功能
pycharm（python的一款IDE）有很棒的调试功能，能代替Matlab的WorkSpace变量可视化
推荐的python学习文档和书籍
关于python的基础，建议廖雪峰Python 2.7教程，适合于没有程序基础的人来先看，涉及到python的基本数据类型、循环语句、条件语句、函数、类与对象、文件读写等很重要的基础知识。

涉及到数据运算的话，其实基础教程没什么应用，python各类包都帮你写好了，最好的学习资料还是它的官方文档，文档中的不仅有API，还会有写实例教程
pandas文档
statsmodels文档
scipy和numpy文档
matplotlib文档

TuShare文档
第二，推荐《利用Python进行数据分析》，pandas的开发初衷就是用来处理金融数据的
三、回测框架和网站
两个开源的回测框架
PyAlgoTrade - Algorithmic Trading

Zipline, a Pythonic Algorithmic Trading Library

3. 用python做量化交易要学多久？

5个月。
python凭借其突出的语言优势与特性，已经融入到各行各业的每个领域。一般来说，python培训需要脱产学习5个月左右，这样的时长才能够让学员既掌握工作所需的技能，还能够积累一定的项目经验。当然如果你想要在人工智能的路上越走越远，则需要不断的积累和学习。
python培训的5个月时间里，有相当大一部分时间是在实战做项目，第一阶段是为期一个月学习python的核心编程，主要是python的语言基础和高级应用，帮助学员获得初步软件工程知识并树立模块化编程思想。学完这一阶段的内容，学员已经能够胜任python初级开发工程师的职位。

扩展资料：
Python开发基础课程内容包括：计算机硬件、操作系统原理、安装linux操作系统、linux操作系统维护常用命令、Python语言介绍、环境安装、基本语法、基本数据类型、二进制运算、流程控制、字符编码、文件处理、数据类型、用户认证、三级菜单程序、购物车程序开发、函数、内置方法、递归、迭代器、装饰器、内置方法、员工信息表开发、模块的跨目录导入、常用标准库学习，b加密\re正则\logging日志模块等，软件开发规范学习，计算器程序、ATM程序开发等。
参考资料来源：百度百科-Python量化交易从入门到实战

4. 怎么学习python量化交易？

下面教你八步写个量化交易策略——单股票均线策略
1 确定策略内容与框架
若昨日收盘价高出过去20日平均价今天开盘买入股票 若昨日收盘价低于过去20日平均价今天开盘卖出股票
只操作一只股票，很简单对吧，但怎么用代码说给计算机听呢？
想想人是怎么操作的，应该包括这样两个部分
既然是单股票策略，事先决定好交易哪一个股票。
每天看看昨日收盘价是否高出过去20日平均价，是的话开盘就买入，不是开盘就卖出。每天都这么做，循环下去。
对应代码也是这两个部分
def initialize(context):    用来写最开始要做什么的地方def handle_data(context,data):    用来写每天循环要做什么的地方2 初始化
我们要写设置要交易的股票的代码，比如 兔宝宝（002043）
def initialize(context):    g.security = '002043.XSHE'# 存入兔宝宝的股票代码3 获取收盘价与均价
首先，获取昨日股票的收盘价
# 用法：变量 = data[股票代码].closelast_price = data[g.security].close# 取得最近日收盘价，命名为last_price然后，获取近二十日股票收盘价的平均价
# 用法：变量 = data[股票代码].mavg(天数，‘close’)# 获取近二十日股票收盘价的平均价，命名为average_priceaverage_price = data[g.security].mavg(20, 'close')4 判断是否买卖
数据都获取完，该做买卖判断了
# 如果昨日收盘价高出二十日平均价, 则买入，否则卖出if last_price > average_price:    买入elif last_price < average_price:    卖出问题来了，现在该写买卖下单了，但是拿多少钱去买我们还没有告诉计算机，所以每天还要获取账户里现金量。
# 用法：变量 = context.portfolio.cashcash = context.portfolio.cash# 取得当前的现金量，命名为cash5 买入卖出
# 用法：order_value(要买入股票股票的股票代码，要多少钱去买）order_value(g.security, cash)# 用当前所有资金买入股票# 用法：order_target(要买卖股票的股票代码，目标持仓金额）order_target(g.security, 0)# 将股票仓位调整到0，即全卖出6 策略代码写完，进行回测
把买入卖出的代码写好，策略就写完了，如下
def initialize(context):#初始化    g.security = '002043.XSHE'# 股票名:兔宝宝def handle_data(context, data):#每日循环    last_price = data[g.security].close# 取得最近日收盘价# 取得过去二十天的平均价格    average_price = data[g.security].mavg(20, 'close')    cash = context.portfolio.cash# 取得当前的现金# 如果昨日收盘价高出二十日平均价, 则买入，否则卖出。if last_price > average_price:        order_value(g.security, cash)# 用当前所有资金买入股票elif last_price < average_price:        order_target(g.security, 0)# 将股票仓位调整到0，即全卖出现在，在策略回测界面右上部，设置回测时间从20140101到20160601，设置初始资金100000，设置回测频率，然后点击运行回测。 
7 建立模拟交易，使策略和行情实时连接自动运行
策略写好，回测完成，点击回测结果界面（如上图）右上部红色模拟交易按钮，新建模拟交易如下图。 写好交易名称，设置初始资金，数据频率，此处是每天，设置好后点提交。
8 开启微信通知，接收交易信号
点击聚宽导航栏我的交易，可以看到创建的模拟交易，如下图。 点击右边的微信通知开关，将OFF调到ON，按照指示扫描二维码，绑定微信，就能微信接收交易信号了。

5. 怎么学习python量化交易

你好，学习Python编程语言，是大家走入编程世界的最理想选择。你可以到我们官网进行观看下载。Python比其它编程语言更适合人工智能这个领域，无论是学习任何一门语言，基础知识，就是基础功非常的重要，找一个有丰富编程经验的老师或者师兄带着你会少走很多弯路， 你的进步速度也会快很多，无论我们学习的目的是什么，不得不说Python真的是一门值得你付出时间去学习的优秀编程语言。在选择培训时一定要多方面对比教学，师资，项目，就业等，慎重选择。

6. 量化投资 用python好 还是c++

Python是非常适合做quant类工作的语言，本身就是科学计算方面的统治级语言，现在加入了IPython，pandas等重量级神器，为Quant类工作量身定做，而且仍在飞速发展中，以后会越来越重要。

关于其他语言，首先介绍一下我自己最喜欢的一个比较小众的组合，Mathematica+Java/Scala。 Mathematica的优点在于：本身提供函数式的编程语言，表达能力非常强大，比如Map/Reduce是标配，很多时候不需要去做烦人的for循环或下标控制，排版经常可以直接照数学公式原样输入，即直观又不容易写错；代码和输出混排的排版方式使得建模时的演算和推理过程非常流畅，甚至还可以直接生成动画，对于找直观理解非常有帮助（这几点分别被IPython和R偷师了一部分）。Mathematica的缺点在于对金融类的时间序列数据没有很好的内建支持，使得存储和计算都会比较低效，因此需要用内嵌Java的方式来补足，对于数据格式或性能敏感的操作都可以用Java/Scala实现。这个组合在我心目中无出其右，不论是快速建模，还是建模转生产，都远远领先于其他选择。但Mathematica的商用授权很贵，如果公司本身不认可的话很难得到支持，这是最致命的缺陷。另外随着Python系的逐渐成熟，领先优势在逐渐缩小，长远看Python的势头更好一些。

其他答案里也列举了不少其他语言，我自己既做Quant的工作，也做软件开发的工作，这里想从一个软件工程师的角度，说说我的理解。平时工作中会和一些偏Quant背景的人合作，很容易发现建模能力好的人往往在计算机方面基础比较薄弱（因为以前的训练重点不在这里）。他们也可以快速学习掌握一种像C++，Java这样的语言，实现很多必要的功能。但是一方面这些语言陡峭的学习曲线和繁琐的开发步骤会给他们真正要做的工作增加不必要的负担，另一方面一旦涉及到性能敏感的情景，他们对计算机体系结构缺乏理解的缺点就容易暴露，比如说很可能他们没有计算复杂度，内存碎片，cache miss，甚至多线程等概念，导致写出的程序存在相当大的隐患。

即使是计算机功底扎实，如果每天的工作需要在C++，Python，R/Matlab，甚至一众脚本语言之前来回切换，思维负担也会非常重，人的精力是有限的，很难同时兼顾数学建模和底层代码调试这种差距巨大的工作。长期发展下去最可能的结果就是要么远离建模，专心做生产环境开发，要么远离生产环境，专心建模。这种局面显然不论对个人还是团队都是有很大弊端的。

如果深入思考这个问题，相信不难得出结论，对于Quant来说，C++这种相当面向机器的语言肯定不是最佳选择。的确在历史上，它比更面向机器的C已经友好了很多，但是在计算机技术飞速发展的今天，如果还需要Quant大量使用C++做建模类的工作显然是很遗憾的事情。设想一下你拿到一份股票数据，不论你是想分析价格走势，成交量分布，还是波动性，第一件要做的事一定是画出图来看看，有一个直观认识。如果你的工具是C++，肯定有很多时间花在编译，调试，再编译的过程上，好容易能解析文件了，接下来怎么算移动平均？怎么算波动性？全都要自己写代码。再然后怎么画图？这整个工作流简直惨不忍睹，这些问题浪费掉你大部分精力，而他们全部和你真正感兴趣的工作毫无关系。所以如果你是一个数理金融等背景的新人打算开始Quant生涯，在决定是否要投资到这项重量级技术上时需要慎重，即便它目前的市场定价可能仍在峰值。相比之下我认为Python会是更理想的选择，即能很好的完成建模工作，也可以训练一定的编程技巧，使你在必要时也能胜任一些简单的C++工作。

最后同意 @袁浩瀚，不要拘泥于语言，不论学习那一种，对其他的语言还是要抱有开放的心态。另外世界变化很快，你会发现单一的语言分类方式其实是没有意义的，每一门语言在发展过程中都会逐渐吸收其他语言的特性，比如Python本身就既有C/C++/Java那样命令式的特点，也有函数式的特点，像pandas甚至还提供类似SQL的使用方式，在其他语言或系统里也都或多或少包含了不同的特点，可以在学习过程里慢慢体会。

7. 量化投资r语言和python的区别

r语言和Python都可以做量化投资分析，在此功能上没有太大的区别。
让语言和Python主要区别是，他们是不同的两个软件，就好比excel和wps的区别。

8. 想用python量化金融，需要掌握python哪些？

链接：http://pan.baidu.com/s/1djPqbCXnQrRpW0dgi2MCJg
 提取码：4591
华尔街学堂 python金融实务从入门到精通。最近，越来越多的研究员、基金经理甚至财务会计领域的朋友，向小编咨询：金融人需要学Python么？事实上在现在，这已经不是一个问题了。Python已成为国内很多顶级投行、基金、咨询等泛金融、商科领域的必备技能。中金公司、银河证券、南方基金、银华基金在招聘分析师岗位时，纷纷要求熟练掌握Python数据分析技能。

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