大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于量化投资的学习路径python的问题，于是小编就整理了4个相关介绍量化投资的学习路径Python的解答，让我们一起看看吧。
- 量化投资使用python还是matlab，哪一个更好用？
- 如果仅仅只是自己想做量化交易，是用matlab还是用python比较好？
- 如何入门量化投资并且做到持续的努力？
- 南京大学会计学硕士，自学python和R语言，统计学基础一般，去做量化投资或者券商金融组会受限么？
量化投资使用python还是matlab，哪一个更好用？
主要看你的用途是什么，如果你就自己随便回测几个策略，那么用什么都无所谓，不过如果是我的话，我还是会选python，因为我宁愿多花点时间也要构建一个漂亮的系统。
如果你开公司，建设正经的量化交易系统，那么很显然Matlab是不合适的。Matlab是商业软件，不开源，也不是面向对象的（如果我没记错的话），执行效率不高。而python最为最流行的开源语言，无论是数据库还是服务器端，或者是UI端，还是数据分析，机器学习（tensorflow），都有非常优秀的软件包可以用。回测个交易策略一点也不比Matlab复杂，而且各种多进程啦并行计算啦Cython之类的让你的代码效率Matlab高。说白了从工程角度python肯定更合适。
再退一步讲，据我所知，华尔街很多优秀的量化基金和交易公司，很多都是python和C++的组合，用Matlab的不多。
如果仅仅只是自己想做量化交易，是用matlab还是用python比较好？
python好一些
你有没有这样的感觉：
你身边的一些人，做着和你差不多的工作，拿着和你差不多的薪水，但人家每月出国旅行，每周吃火锅大餐，每天换一身阿玛尼，每小时换个手表，每分钟看一下手机......
Why?
因为他们炒股. 随着年龄的增长，大家会发现身边越来越多的人在炒股；有的人闷声发大财，有的人天台唱《再见，这个世界》。
既然说到炒股，不得不提到量化交易。
所谓量化交易，就是以先进的数学模型代替人为主观判断，利用技术从海量数据中分析出超额收益的“大概率”***来制定策略，避免非理性的投资决策。 像什么空中花园、羊驼策略、狗股理论等等......通过代码设置，根据市场的变动进行交易，实现短期、中期、或者长期的利率最大化，也就是大家所谓的躺着赚钱。
从JP Morgan到中国大妈，每天有无数人在研究各种算法策略；衍生出的职业如量化交易系统工程师、量化交易员等，薪资都高的吓人。
在量化交易开发方面，最火的要算是Python了，国内很多量化***都使用Python开发；C++不是更强大稳定么？没错，但是C++臃肿而不够灵活，这对量化交易策略是致命的，因为我随时都有可能更改、测试新的策略。
必须是python.
首先maltab安装复杂，安装一个matlab，十个python都安装好了
其次功能上，matlab能实现的python都能实现，而很多python能实现的，matlab未必可以
再次各大平台支持python，远比matlab多，生态上好太多了，可移植性好
最后就是AI等衍生包的支持上，python也好太多。
如何入门量化投资并且做到持续的努力？
先去读个金融工程硕士以上吧。不然门都入不了。基础的量化交易对实战没卵用，就和***一样。要建立自己的宏观经济框架模型才行。如果非要玩建议先做期指日内CTA策略。就我目前了解下了，私募里面也就这个入门级别的成功率还可以。
您好 首先我要说您这个想法很好~不过想入门的话 我建议您最好要先找一些编程的视频看看，Python相对容易点，这是一个大前提！因为很多都会用到编程的基础。毕竟很多的策略其实很容易，但是在实现过程中会比较麻烦。
其次 过了编程后 推荐你几个社区网站：聚宽；果仁网；普量云等
最后是基本入门的书籍：《打开量化投资的黑箱》《威科夫操盘法》《证券分析》
希望您可以坚持下来，终生学习 加油！
南京大学会计学硕士，自学python和R语言，统计学基础，去做量化投资或者券商金融组会受限么？
我不知道会不会受限，但如果你继续学习统计学的话，一定会给你带来巨大增值空间，这是毫无疑问的。你可能还要去学其他的数学，比如微[_a***_]、线性代数。将数学和计算机应用到金融分析，我知道的人都是年薪千万的。
你会发现，最后找到的工作，和你会什么未必是强关联的，工作后的内容和你所学更是未必有关系，一大半的人初始最后做的工作和专业没啥关系，两三年后不转行的再剔除一大半，不过你也是学概率的，概率这东西嘛。。。
到此，以上就是小编对于量化投资的学习路径python的问题就介绍到这了，希望介绍关于量化投资的学习路径python的4点解答对大家有用。
