程序員做量化交易有前途么

① 外匯量化數據交易是騙局嗎

是騙局，外匯天眼多次曝光過這種騙局了。隨著外匯市場的逐漸興起，有很多騙子在朋友圈當中聲稱自己是程序員，已經破解了外匯交易平台的數據，可以利用特殊的交易手法在短時間內讓本金翻幾倍或者幾十倍，只要投資者按照他們的提示將錢交給平台或者注入某個軟體之後就可以輕松獲利。
世界上這樣的騙局已經讓不少人上當受騙了，但是由於這種網路騙局有很多的不確定性和假信息，就算是報警也難以立案，所以追回錢款也是一件非常難的事情。
在外匯投資過程中，利用平台漏洞進行套利的盈利方法是絕對不可行的，首先利用平台套利本身就屬於一種違法行為，即便是獲得盈利之後，官方也有權追回。再加上外匯平台不可能讓漏洞長時間存在而不處理，所以這些長期利用外匯漏洞進行詐騙的人，本身就存在著一定的不合理性。

② 量化交易編程很掙錢嗎

量化交易他其實也被稱為演算法交易，是一種嚴格按照計算機演算法程序給出的交易決策進行交易的方法。它用先進的數學模型代替人為的主觀判斷，用計算機技術選擇各種“高概率”事件，從海量歷史數據中帶來超額回報，制定策略，大大降低了投資者情緒波動的影響，避免了在市場極度火熱或悲觀的情況下做出非理性的投資決策，很容易將定量交易與技術分析混淆。

事實上，定量交易的內容要豐富得多，許多定量交易系統在建模和計算時使用基礎數據，如估值、市場價值、現金流等，其他演算法將新聞作為變數計算。技術分析基本上只需要交易對象的數量和價格數據，具體表現為“三多”，首先，有多層次模型，包括三個層次：資產配置、行業選擇和特定資產選擇。

③ 做量化交易選擇什麼語言好呢

量化交易，就是把人能夠識別的信息變成數字，輸入給計算機程序處理，輔助或者代替人類的思考和交易決策。

初學者碰到的第一個問題就是工具的選擇。首先大部分交易員本來不會寫程序，選擇任何一個語言進行策略開發，都有不小的學習成本。更重要的是，選擇了一門語言，接下來開發環境、人員招聘、數據介面與平台、甚至同類人群之間的交流、遇到問題後的支持，都跟著被「套牢」。所以從一開始就必須慎重對待。

先給出答案：對於還沒有確定一套固定量化環境的，建議用python。

量化交易員面臨的大致選擇有：C/C++/java/C#/R/Matlab/excel等。我們從以下幾個方面考慮簡單做個對比。

注意：這里假設你團隊規模在50人以下。

1 學習成本和應用的廣泛性

C、C++的特點是速度最快，但要想用好，必須對計算機底層架構、編譯器等等有較好的理解，這是非計算機專業的人很難做到的，對於做量化交易來說更是沒有必要。

Java本來是SUN的商業產品，有學習成本和體系的限制，也不適合。

Excel面對GB級別的數據無能為力，這里直接排除。

Python、R和Matlab學起來都簡單，上手也快，可以說是「一周學會編程」。但R和Matlab一般只用來做數據處理，而Python作為一門強大的語言，可以做任何事，比如隨時寫個爬蟲爬點數據，隨時寫個網頁什麼的，更何況還要面對處理實時行情的復雜情況。

2 開始做量化分析後，哪個用起來碰到問題最少，最方便省事?

用歷史數據的回測舉例。假設我們有2014年所有股票的全年日線，現在我們想看看600001的全年前10個最高股價出現在什麼時候。python世界有個強大的pandas庫，所以一句話就解決問題：

dailybar[dailybar [『code』]==『600001』].sort_values([『close』].head(10)

R/Mathlab等科學語言也可以做到。

C/C++沒有完備的第三方庫。如果為了做大量的計算，要自己實現、維護、優化相應的底層演算法，是一件多麼頭疼的事。

Python從一開始就是開源的，有各種第三方的庫可以現成使用。這些底層功能庫讓程序員省去了「造輪子」的時間，讓我們可以集中精力做真正的策略開發工作。

3 現在我們更進一步，要做實時行情分析和決策

以A股的入門級L1數據為例，每3秒要確保處理完3000條快照數據，並完成相應的計算甚至下單。這樣的場景，C和C++倒是夠快了。所以行情軟體比如大智慧、同花順等客戶端都是使用高效率的語言做的，但像客戶端那樣的開發量，絕大部分量化交易機構沒能力也沒必要去做吧。

python的速度足夠對付一般的實時行情分析了。其底層是C實現的，加上很多第三方的C也是C實現，盡管其計算速度比不上原生C程序，但對我們來說是足夠啦。

4 quant離職了，他的研究成果怎麼辦

Python是使用人群最多、社區最活躍的語言之一，也是最受quant歡迎的語言之一。如果你是老闆，你能更容易地招聘到優秀人材，享受到python社區帶來的便利。

附幾個量化中常用的python庫：

- Pandas：

天生為處理金融數據而開發的庫。幾乎所有的主流數據介面都支持Pandas。Python量化必備。

- Numpy：

科學計算包，向量和矩陣處理超級方便

- SciPy：

開源演算法和數學工具包，與Matlab和Scilab等類似

- Matplotlib：

Python的數據畫圖包，用來繪制出各類豐富的圖形和報表。

PS: Python也是機器學習領域被使用最多的語言之一。像tensorflow、scikit-learn、Theano等等對python都有極好的支持。

④ 作為一名普通的程序員，需要怎麼給自己找一條後路呢

作為一名程序員，在未來可能會面臨技術淘汰、公司倒閉、經濟不景氣等風險。因此，找到一條後路是非常必要的。

以下是一些可以幫助程序員找到後路的建議：

1.不斷學習新技能：隨著技術的不斷發展，新技能的學習變得非常重要。程序員應該不斷關注行業的動態，並且學習新的編程語言、開發工具和技術。

2.建立廣泛的人脈：建立廣泛的人脈可以幫助程序員在職場上更好地生存。這些人脈可以包括同事、老闆、行業專家和其他程序員。

3.做好個人品牌建設：通過博客、社交媒體和GitHub等平台，程孝祥序員可以建立自己的個人品牌，提高自己的知名度和可見祥凱度。這可以幫助程序員在找工作或者自主創業時更有優勢。

4.考慮轉行：如果程序員發現自己的技能在行業中逐漸被淘汰，或者自己的工作面臨很大風巧宴搏險，那麼可以考慮轉行到其他領域。這需要程序員具備開放的心態和勇氣，但也可能會開啟一條新的、更有前途的職業道路。

綜上所述，作為一名程序員，需要不斷學習新技能、建立廣泛的人脈，做好個人品牌建設，不行就要提前考慮轉行。