大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python深度学习期货的，于是小编就整理了4个相关介绍Python深度学习期货的解答，让一起看看吧。
如何系统的学习量化交易？
个人做量化交易：
1.了解量化交易的基础知识，包括量化投资、编程语言、数据分析等。
4.使用数据和代码，构建交易策略，比如价格均线策略、趋势策略等。
要系统地学习量化交易，首先需要掌握金融市场的基础知识，包括技术分析、基本面分析和市场心理学。
其次，学习编程语言如Python或R，以便能够编写和执行量化交易策略。此外，了解数据分析和统计学也是必要的，以便能够分析市场数据和评估策略的有效性。
最后，通过阅读相关书籍、参加在线课程或加入量化交易社区，与其他从业者交流经验和观点，不断实践和改进自己的策略。
Excel如何用vba获取网站上的期货数据？
不用VBA，直接数据——获取数据——自网站，选择你要的数据表，就可以。获取到的数据，右键，刷新，就能实时更新，是满足使用需求的。天天基金网的我试过，没有问题。期货一般也是东财的数据，也一样能操作。VBA写这种功能代码很长很费解，因为网抓并不是vba的强项，python可能更方便些。
如何利用程序(如python) 从新浪财经或者雅虎财经获取到所有A股数据(历史日线数据，实时股票数据)？
我之前***过股市数据，用的是小 帮软 件机 器人这个小工具。它自身有数据监控和挖掘分析功能，可以实时监测股票数据的异动，***集的结果自动生成分析报表，直接浏览就行了，还是很方便的，你可以去看看。操作也是不难，非计算机专业的人也能使。
Python真的没有用吗？
Python很有用，是一门开放代码的计算机程序设计语言，具有强大的计算、逻辑思维和分析能力，广泛应用于科学计算、数据分析、图形展示等领域，正在发挥着前所未有的作用。
python有用没用，关键看你用在哪里。不可否认，随着学习python的人越来越多，python领域的就业竞争也越来越激烈。但我们应该知道，还有领域正是适合python发挥作用的地方，但往往被很多人忽略，其中最有价值的一个地方就是金融领域的量化投资。
量化投资是指通过数量化、模型化的方式及计算机程序进行投资并获取收益的交易方式。量化投资在海外已有30多年的历史，已占据市场70%的交易量。相比而言，国内量化投资仍处于刚刚起步的阶段，有着非常巨大的发展空间。目前市场对于量化人才处于奇缺状态，既懂金融交易，又懂计算机编程的人员凤毛麟角，是市场争抢的对象。
量化投资一直有各类基金在研究，但一直不瘟不火，也没多少产品推出来，直到2014年后突然火起来，目前面临前所未有的发展良机。量化投资大致经历了下面几个阶段：
1、2010年推出股指期货之前，量化投资体现不出优势，研究的人很少。
2、2010年--2013年，大盘处于熊市阶段，也没出现多少套利机会，而且这个时候关注资本市场的人也不多，但因为有了对冲手段，一小部分先知先觉的机构开始研究量化投资，在期现套利、股票阿尔法套利等方面应该也赚到些钱。
3、2014年--2015年9月，大盘经历暴涨暴跌，中间出现过分级基金套利、可转债套利、ETF套利、期现套利等一***的套利机会，然后在大盘暴跌的时候有一部分量化对冲基金经受住了回撤的考验。量化投资在这一阶段得到快速的发展。
4、2015年9月--现在，由于市场需求不断扩大，量化投资面临前所未有的发展良机。
为什么用Python做量化
目前Python已经在量化投资领域占据了主流位置，从数据获取到策略回测再到交易，覆盖了整个业务链。Python是一门全面与平衡的语言，既能满足系统应用的开发，又能满足数据统计分析等计算需求，尤其在数据分析方面，没有其他语言能像Python这样既精于计算又能保持极佳的性能。
到此，以上就是小编对于python深度学习期货的问题就介绍到这了，希望介绍关于python深度学习期货的4点解答对大家有用。
