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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 量化交易深度学习的问题，于是小编就整理了2个相关介绍Python 量化交易深度学习的解答，让我们一起看看吧。

1. python量化需要什么电脑？
2. 为什么几乎所有的量化交易都用Python？

python量化需要什么电脑？

单纯学Python的话普通电脑就ok了，机器学习几大基础算法都ok，学深度学习的话台式无脑上1080ti或者泰坦xp，其他配置留下升级空间。

笔记本的话要强劲点的，最好需要带一个固态硬盘，支持16G内存或者，带有英伟达1060以上的显卡。

为什么几乎所有的量化交易都用Python？

量化交易中的Python语言使用非常普遍，有几个关键的原因：

1. 易于学习：Python是一种非常直观且易于学习的编程语言。相比于其他语言，Python的语法更加清晰简洁，非计算机科学专业的人也能够快速上手。
2. 数据处理能力：Python拥有强大的数据处理能力。它的科学计算库NumPy、Pandas等，可以非常方便地处理和分析数据。对于量化交易来说，这一点是非常关键的。
3. 机器学习与人工智能库：Python拥有一些主流的机器学习库，如Scikit-Learn、TensorFlow和PyTorch等，这些库都被广泛应用于量化交易的策略研发中。
4. 社区支持：Python拥有一个庞大且活跃的开源社区，这意味着有很多现成的库和框架可以使用，同时也有大量的学习***和社区支持。
5. 接口友好：很多***和数据供应商提供了Python的API，这使得数据获取和交易执行都变得相对容易。
6. 跨平台：Python可以在Windows、Linux和Mac OS等多种操作系统上运行，增加了其使用的灵活性。
7. 速度：虽然Python的执行速度可能不及C++或java，但对于大多数的量化交易策略（尤其是高频交易以外的策略）来说，Python的速度已经足够使用。

综上，Python由于其强大的功能、易用性和广泛的社区支持，成为了量化交易中常用的编程语言。

因为现在python天天被人拿来割韭菜吸引小白学啊（曝光度高），用到精深处python也是很难（python这点比较尴尬）(我搞Java,也弄python），但是大家只吹它的优势，其实就我了解，商业化里，感觉是j***a的多（生态完整的多），也有用python的。

希望我们对python感兴趣的朋友，多了解各个语言（在各种领域中）的优劣势对比，再问这种问题，否则人云亦云，云里雾里。

几乎所有的量化交易都使用Python的主要原因是因为Python具有5点优势：

1. 简单易学：Python是一种易于学习和上手的编程语言。它的语法简洁、易读易写，使得开发者能够更快速地编写和理解代码。
2. 丰富的库和工具支持：Python拥有庞大而活跃的开源社区，提供了许多专门用于量化交易的库和工具。例如，NumPy、Pandas和Matplotlib等库提供了处理数据、进行统计分析和可视化的功能，而诸如Backtrader、Zipline和PyAlgoTrade等量化交易框架则提供了快速开发和回测交易策略的能力。
3. 广泛应用于科学计算和数据分析：Python在科学计算和数据分析领域广泛应用，许多金融数据和分析的工具也支持Python。这使得使用Python进行量化交易更加便捷和流畅。
4. 高效的执行速度：虽然Python是一种解释型语言，相对于一些编译型语言来说，它的执行速度可能相对较慢。然而，在量化交易中，对于大多数策略来说，并不需要极高的执行速度，因此Python的性能已经足够满足需求。而且，Python可以通过集成C/C++代码或使用其他优化技术来提高性能，以满足更高效率的要求。
5. 可扩展性和灵活性：Python是一种高度可扩展和灵活的语言，允许开发者根据自己的需求进行自定义和扩展。这对于量化交易中的策略开发和定制化非常有帮助。

到此，以上就是小编对于python 量化交易深度学习的问题就介绍到这了，希望介绍关于python 量化交易深度学习的2点解答对大家有用。

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