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机器学习与量化投资的问题，于是小编就整理了5个相关介绍Python机器学习与量化投资的解答，让我们一起看看吧。
- python量化需要什么电脑？
- python对金融有用吗？
- 入门python量化交易需要准备什么？
- 未来5-10年，Julia会替代Python成为量化投资热门语言吗？
- 想入坑金融行业做风控或者量化分析相关的机器学习工作望各位大佬给些建议？
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内存或者以上，带有英伟达1060以上的显卡。
python对金融有用吗？
当然有用，主要表现在2方面，一个是数据的获取，一个是数据的处理，下面我简单介绍一下，感兴趣的朋友可以尝试一下：
针对股票等金融数据的获取，Python专门提供了一个免费、开源的财经数据接口包—tushare，集成了数据从***集、加工、清洗到存储的全过程，极大地减轻了金融分析人员的工作量，同时又提供了丰富多样的数据格式（当然，你也可以基于网络爬虫自己手动实现，但整个过程比较耗时），下面我简单介绍一下这个模块的安装和使用：
1.首先，安装tushare，这个直接在cmd窗口输入命令“pip install tushare”即可，如下，程序会自动检测相关依赖并安装：
2.安装完成后，我们就可以直接获取股票、基金、期货等金融数据了，这里官方给出了非常详细的接口文档，每个函数及其参数都有详细介绍，非常适合开发者学习和掌握：
针对股票等金融数据的处理，Python提供了非常多的数据处理模块，比较著名、也比较有影响力的就是pandas（前面的tushare就是基于pandas），内置了大量函数和数据类型，可以轻松处理各种复杂的数据格式（CSV，Excel，Txt，Json等），当然，你也可以基于scipy，numpy进行数学计算，也是非常方便的：
除了基本数据处理，其实针对股票等金融数据的可视化，Python也可以轻松实现，测试代码如下，这里结合matplotlib（pyecharts等模块也可以）对tushare获取的股票K线数据进行绘图，整体效果还是非常不错的：
Python在金融领域用处还是挺广泛的。首先是这种语言比较容易学，而且维护成本低。这是一个比较重要的优势，此外还有一个比较重要的优势就是Python是开源的，有相当多现成的***可以调用。是一种非常不错的语言。
在金融分析和量化交易领域，Python有着广泛的应用。因为Python的语法，可以非常简单的就完成金融运算，每一个数学语句都能够转变为一行Python代码，每一行允许超过10万的计算量。所以Python[_a***_]于计算以及数学和科学当中的排列组合问题。
而且Python有非常多的扩展库，可以大大的简化编程人员的工作量，从而实现非常复杂的计算任务。比如SciPy库，很适合用来做技术领域和科学领域的计算，NumPy，也是Python的一个扩展，它可以很好地处理数学函数，数组和矩阵。
入门python量化交易需要准备什么？
起码要有点python和量化分析基础吧，我最近也开始在玩这块.在ricequant米框有个云平台，基本需要用到的库都有了，我觉得都可以省下搭建环境的***了，而且还有机械学习的库，无论是学量化分析或者学习python都非常好，非常推荐用这种类似的平台.
另外求助一下用哪种回测框架比较好，因为我是测试虚拟货币的，不是股票期货
随着各种宽客平台的上线，量化交易的门槛已经越来越低了。要想实现最基本的量化交易策略，首先你要对交易的种类（股票、期货、基金等）有深入的了解，之后需要学习python（推荐廖雪峰的python教程）才能进一步通过各平台提供的API将自己的交易思想通过代码实现出来，并在往期数据中进行回测，以验证策略的可行性。
接下来需要进一步用到python的数据分析功能，在量化***的数据库中找到能够盈利的因子和策略。或者通过思考和学习各种交易理论形成自己的交易模式，以达到稳定盈利。
未来5-10年，Julia会替代Python成为量化投资热门语言吗？
量化投资不等于python很多语言都可以做。之所以感觉现在一提量化就用python是它的三方库多。很多开发的不用在重新造轮子。特别是分析统计的时候，用着很方便毕竟毕竟是量化是以投为主，而非编程开发编程语言只是一个工具。py入门比较简单，适合非专业人士使用。如果量化真是玩到了一定的级别，比如高频这些场景py肯定是撑不住的！未来其它语言在量化领域能否取代py，取决于投资行业变化。如果未来我们的A股也提供开放的API接口，那用什么语言就无所谓了。
想入坑金融行业做风控或者量化分析相关的机器学习工作望各位大佬给些建议？
风控不懂，金融量化分析是我现在的工作。
手下一点不想做太多的冷板凳给你几个建议：
如果能力很强就算了，如果一般还是靠学历吧。研究生最好是名牌大学，海龟都不足为惧。博士最好，工资也很高而且是金融，生物，物理，数学等相关专业的，这种人才很受欢迎。
第二、学一门编程语言。
如果你不想一只做分析工作的话，尽量掌握一门编程语言，Python或者是C++这里我推荐C++。很多人不是说Python现在很火吗？人工智能和量化交易都在用这个啊？不要问为什么，这是经验，C++你会了你可以很容易的去用Python去编程，但是反之你会很头疼，而且说到通用型C++在金融行业可以说真的具有通用型。
第三、多研读一些大型机构的研报。
你需要学会他们的分析思路以及分析方法，初学者这点很重要，去建立自己的分析思路以及获取数据的渠道以及分析数据的能力，这样你才能稳步的成长。这将是你以后成长过程中非常重要的一点。
第四、建立自己的资料库。
这就是为什么去学习编程的原因，这样你就很容易去创建自己的分析系统以及自己的分析资料库，这是一个积累的过程不论是现在还是以后，这些资料库在你工作时间的推移会越来越值钱，记得返回总结归纳分析。这可能是你突破年薪的最有力的武器。
到此，以上就是小编对于python机器学习与量化投资的问题就介绍到这了，希望介绍关于python机器学习与量化投资的5点解答对大家有用。
