1. python和matlab哪個好
簡單對比：
python和matlab的共同點都是各種庫十分豐富。
python是給懶人用的。
matlab是給數學好的人用的。。。
比起python，matlab的大小簡直不能忍。
python是免費的，我用上了Windows正版，Adobe Flash和DW的正版，但是仍然買不起matlab的正版。
matlab是專門給科學計算設計的。python不是。
python可以調用matlab庫。當然matlab也能調用python庫。
python容易學。
matlab在大學里你不得不學。
python的閉包有著奇怪的性質，這使得你把lisp語言翻譯成python的時候經常遇到bug，而且基本上都是因為閉包而起。
當你把lisp語言翻譯成matlab時，bug會比較少，但是你完全不知道它們是怎麼出現的，而且很難解決。
簡言之，學生的話，建議MATLAB，可以選擇破解版，我們學校給買了正版。工作的話建議Python，而且現在winPython 的數學計算也很強大。
2. 國內主流的量化平台都有哪些
掘金量化交易平台V3.0
地址：http://www.myquant.cn/
語言：C++、C#、Python、MATLAB
方式：本機
品種：股票，期貨
優礦
地址：https://uqer.io/home/
語言：python
方式：雲端
品種：股票，基金，期貨
特點：支持外部數據的購買，數據較多，有聚源等提供的，較靠譜
RiceQuant米筐量化交易平台
地址：https://www.ricequant.com/
語言：python，java
方式：雲端
品種：股票，基金
特點：口碑較好，據說較人性化
Joinquant聚寬
地址：https://www.joinquant.com/
語言：python
方式：雲端
品種：股票，基金
特點：可訂閱別人策略和看到別人策略回測圖
BotVS量化平台
地址：https://www.botvs.com/
語言：JS
方式：雲端
品種：期貨，股票，數字貨幣
特點：支持數字貨幣，比如比特幣
Bigquant人工智慧量化
地址：https://bigquant.com/
語言：python
方式：雲端
品種：股票
其他：目前網站只有架子，很多欄目是空的，突出了人工智慧，但沒看到具體策略。
果仁
地址：https://guorn.com/
語言：python
方式：雲端
品種：股票，基金，組合。
特點：口碑較好，支持策略跟隨
其他的較小眾的平台
鐳礦
地址：http://www.raquant.com/
京東量化
地址：https://quant.jd.com/
同花順量化
地址：http://quant.10jqka.com.cn/platform/html/home.html
點寬網
地址：http://www.digquant.com.cn/quant/
諸葛量化
地址：https://www.gpxtrade.com/index.html
數庫（人工智慧驅動金融創新）
http://www.chinascope.com/index/ai.html
免費開源python財經數據介麵包
地址：http://tushare.org/index.html
特點：只有數據，非量化策略平台
3. 神經網路研究與應用這塊用python好還是matlab
Python的優勢：
Python相對於Matlab最大的優勢：免費。
Python次大的優勢：開源。你可以大量更改科學計算的演算法細節。
可移植性，Matlab必然不如Python。但你主要做Research，這方面需求應當不高。
第三方生態，Matlab不如Python。比如3D的繪圖工具包，比如GUI，比如更方便的並行，使用GPU，Functional等等。長期來看，Python的科學計算生態會比Matlab好。
語言更加優美。另外如果有一定的OOP需求，構建較大一點的科學計算系統，直接用Python比用Matlab混合的方案肯定要簡潔不少。
Matlab的優勢：
Community. 目前學校實驗室很多還用Matlab，很多學者也可能都用Matlab。交流起來或許更加方便。
Matlab本來號稱更快，但實際上由於Python越來越完善的生態，這個優勢已經逐漸喪失了。
總結來說就是python開源免費，有豐富的第三方庫，比較適合實際工程，matlab是商業軟體
如果買了的話做學術研究不錯， 如果混合編程比較麻煩。
4. 量化投資中，MATLAB和python哪一個好
Matlab在矩陣處理方面的強大優勢Python無法比擬，我曾經用Matlab和Python跑同一個演算法，涉及到矩陣中Symbol求導。Python用的是Numpy，Sympy和Scipy，感覺Sympy中Matrix雖然功能強大，但是速度很慢，而且需要專注其中各種細節。如：其對Complex類型是無法自動expand的，常常出現(1+I)(2I+1)這種結果，這時需要調用.expand來解決。Matlab可以使你專注於模型，Python要超過Matlab還需要時間。但是Python在內容抓取，機器學習，等有強大的第三方包，如Scarpy，Skikit-learn等，發展很快。概括之：現在用Matlab，未來用Python
5. 金融工程，量化投資學什麼軟體好Python還是Matlab
看了半天數據，也分析不出個所以然來，02