大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于零基础学习python量化的问题，于是小编就整理了5个相关介绍零基础学习Python量化的解答，让我们一起看看吧。
- 量化投资中，MATLAB和python哪一个好？
- 初读“Python基础教程”自学Python完全读不懂，该如何是好？
- 如何设计量化交易策略？
- 为什么几乎所有的量化交易都用Python？
- 未来5-10年，Julia会替代Python成为量化投资热门语言吗？
量化投资中，MATLAB和python哪一个好？
Matlab在矩阵处理方面的强大优势Python无法比拟，我曾经用Matlab和Python跑同一个算法，涉及到矩阵中Symbol求导。
Python用的是Numpy，Sympy和Scipy，感觉Sympy中Matrix虽然功能强大，但是速度很慢，而且需要专注其中各种细节。
如：其对Complex类型是无法自动expand的，常常出现(1+I)(2I+1)这种结果，这时需要调用.expand来解决。
Matlab可以使你专注于模型，Python要超过Matlab还需要时间。
但是Python在内容抓取，机器学习，等有强大的第三方包，如Scarpy，Skikit-learn等，发展很快。
初读“Python基础教程”自学Python完全读不懂，该如何是好？
好多朋友都遇到这种情况，想学习某一门语言，书都买好了，但是看不懂，好的坚持几天，心态差点的可能当时就放弃了。。。
这里给类似情况的朋友提供几个思路：
1、不要急！！！！这点很重要，学习一门语言尤其是零基础的同学，不要想的看一本书就能完全学会，稳住！
2、选择适合自己的！现在市面上相关书籍很多，大部分人在选择的时候可能会参考网上的帖子或者文章，有聪明的同学可能还会看看出版时间或者版本等等。这里我建议的是你完全可以利用网络***，多找几本书的电子版，先去看看，每个人的阅读习惯都不一样，一定要买书的话，就要多次选择，找到最适合自己的才对！（建议每本书认真的读，如果你能看到10分钟以上正文，那么可以做为备选了！）
3、互联网时代，找不到***是可悲的事情，为啥不去网上找找视频教程呢?各种公开课、各种教程一堆堆的，有问题不怕，你还有百度（Google），就怕没有问题！
4、最最重要的，多练习，不论哪本书，肯定会有大量的代码，甚至网上也有大量的刷题的网站，一定要多去练习，多敲代码，多敲代码，多敲代码！练的多了，知识点自然就会了！
最后要说的是，python入门简单，但是要精通必须下功夫！时间、金钱、精力都需要投入，祝你成功！！！
关注我个人公众号：python入门，可以一起来学习python哦！
python虽然是一门简洁语言，入门相对容易一些，但是零基础一开始自学还是有一些难度的，建议你找一个过来人带你入门，有一个人指导一下遇到问题很容易解决，我身边很多朋友自学到最后放弃的很多，无法坚持。
要有耐心，先找点入门的***来看
关于python相关知识可以关注我个人微信公众号【python教程】
Python整体来说学起来还是比较容易，如果看不懂可以从以下几点入手
1.太心急，想直接看到效果，稳住来
2.还没找到看编程书的感觉，需要坚持下去，等着开窍
3.可以尝试找个明白人黑指导下
4.可以找点***来入门
希望能帮到你
Python学起来，相当于其他的编程语言来说，还是比较容易的。
语法简洁，清晰明了，很容易入门的。对于初学者来说，特别是零基础的朋友，看***的效果会更好一些。
很多知识点通过别人的讲解，会更容易理解的，而且，对于一些操作，比如说开发环境的安装或者是一些文件的配置，通过***讲解的方式会更容易接受，老师操作一遍，然后自己在做一遍，印象会更加的深刻。
还有一点也是比较重要的，就是在学习的过程中，笔记的重要性，多做笔记，那是以后复习的一个重要的参考资料。保存好写过的代码，也是以后的一个复习资料。学习编程，多练习，多敲代码，才能找到编程的感觉。
看过“如鹏网”的Python教程，还是非常的不错的，有详细的学习路线和课程体系，可以作为学习的参考。
1、Python基础
这个主要还是要有人指导才行，如果自己自学的话，有些不懂的，查看资料也要半天才能搞懂，网上这相关的视屏建议你看一下，虽然网上的相关课程都是一些最浅显易懂的知识点，要想学的精髓一点，还是建议你找个专业的机构去学习一下。
如何设计量化交易策略？
策略有很多种，自然也分优劣。孙子曰“上兵伐谋，其次伐交，其次伐兵，其下攻城”，这里用谋略达到不战而屈人之兵的目的，视为上策；挫败敌人的外交、军队而取胜，视为中策；攻陷敌人的城池取胜，视为下策；而像杀敌一千自损八百的情况，更是不入流了。因此好的策略一定是以上策为目标的。在交易当中的上策，一定是行情对我有利时，我大赚，行情对我不利时，我不损失或者是损失极少。
这里就牵扯到了“道”和“术”的问题。“道”是方向，只有对与错之分，没有概率问题，以“道”作为制定策略的基础，那么这就是上策。举个最简单的例子——正确的方向多加仓，这就是绝对正确的，不存在概率。而“术”则是方法，它是存在概率的，当前的量化交易策略绝大多数都是以因子等去追求“大概率”的时间，比如KDJ的金叉、死叉等等。不知道大家有没有算过一笔账，一个90%成功率的因子，这个概率已经是非常非常高了，而当三个这样90%成功率的因子组合在一起的时候，那么成功率就下降到了70%了，以此类推下去，结果是非常可悲的。相信有很多投资者用这些类似的因子策略做过交易，是深有体会的。所以“术”是不长久的、不稳定的，并非策略中的最优。
因此，量化交易的策略制定是需要大家一起去交流探讨的，虽然不易，但确实是投资者通往成功的一条光明大道。
您好，您只需要以下几步:
1.选择一个量化***，科班的可以选择自己[_a***_]CTP ，高频建议用C ++，中低频用java 或Python ;非科班的，建议使用中低端商业平台比如TB, mc, 金字塔等。我比较喜欢TB
2.一个期货量化交易策略应该由以下几部分组成:
（1）原始信号进场+过滤机制，过滤即减少在震荡时期亏损次数或金额。过滤有跨周期过滤，ATR 通道过滤等等。
（2）资金管理，这个模块不能随便用，最好是在一手做好了再添加资金管理模块。资金管理模块分为:凯利公式，固定百分比，安全f 值，最优f 值，固定金额，
（3）出场，由原始信号出场+止盈止损出场。进场反信号离场，***用跟踪止盈止损、回撤百分比止损止盈、ATR 吊灯止盈止损等等。
（4）出场后再进场，如果过早得出场结束交易很可能会损失一部分利润，那么就需要再进场模块。比如突破前止盈区域最高价或者±一定的幅度再进场，±幅度是为了减少***突破！
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阅书呈品：取其精华，去其糟粕！
为什么几乎所有的量化交易都用Python？
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：
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
因为使用python有强大的好处呀。第一、数据获取(web爬虫技术)。二、强大的科学计算分析库可以进行大规模数据统计和处理。三、完善的AI接口，如tensorflow,pytorch,sklearn这些都是当前量化交易最需要的接口。前者属于深度学习如:lstm算法架构是目前已知对股市预测最有效的算法架构之一。后者属于数据挖掘以统计学概率分布为基础,实现回归与分类的数学建模。一句话概括就是方便。至于项目落地Python属于胶水语言对于计算出来的数据模型多以json的形式进行粘合。对于前端还是很友好的。总之就是快捷方便。
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。
Python在量化交易领域之所以很受欢迎,主要有以下几个原因:
1. 简单易用。Python语言简洁易读,学习曲线平稳,可以快速上手。这使得Python非常适合初学者,很容易被量化交易初学者选择和***用。
2. 丰富的库。Python有很多第三方库可以支持量化交易,如Pandas用于数据分析,NumPy用于科学计算,SciPy用于技术计算,Matplotlib用于制作图表,zipline用于回测等。这使得Python可以轻松实现量化交易策略和回测。
3. 跨平台。Python可以在Windows、Linux和Mac等多平台运行,这使得量化交易系统和策略可以无缝迁移在不同平台上运行。
4. 成熟的社区。Python有一个庞大而活跃的开发者社区,许多高质量的开源代码和工具使得Python在金融领域得到广泛应用。这也使得问题可以很容易在社区中得到解答和支持。
5. 高性能。Python通过使用C/C++扩展可以达到接近C/C++级别的性能,这使得Python也适用于高频交易等要求高性能的场景。很多量化平台也提供了Python接口,方便用户编程。
6. 云平台支持。主流的云计算平台如AWS都内置了Python支持,这使得量化交易系统可以轻松部署在云上,降低维护成本。
总之,Python由于其易用性、丰富的库支撑、强大的社区等优势,已经成为量化交易领域的首选语言。因此,很多量化***和量化交易者会选择Python来开发交易策略和系统。
量化交易中的Python语言使用非常普遍，有几个关键的原因：
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 速度：虽然Python的执行速度可能不及C++或J***a，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。
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。
到此，以上就是小编对于零基础学习python量化的问题就介绍到这了，希望介绍关于零基础学习python量化的5点解答对大家有用。
