量化工具以python为工具

⑴ 使用python做量化交易策略测试和回验，有哪些比较成熟一些的库

numpy
介绍：一个用python实现的科学计算包。包括：1、一个强大的N维数组对象Array；2、比较成熟的（广播）函数库；3、用于整合C/C++和Fortran代码的工具包；4、实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。numpy和稀疏矩阵运算包scipy配合使用更加方便。
scipy
介绍：SciPy是一款方便、易于使用、专为科学和工程设计的Python工具包。它包括统计、优化、线性代数、傅里叶变换、信号和图像处理、常微分方程求解等等。
pandas
介绍：Python Data Analysis Library 或 pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。
quantdsl
介绍： quantdsl包是Quant DSL语法在Python中的一个实现。Quant DSL 是财务定量分析领域专用语言，也是对衍生工具进行建模的功能编程语言。Quant DSL封装了金融和交易中使用的模型（比如市场动态模型、最小二乘法、蒙特卡罗方法、货币的时间价值）。
statistics
介绍：python内建的统计库，该库提供用于计算数值数据的数学统计的功能。
PyQL
介绍： PyQL构建在Cython之上，并在QuantLib之上创建一个很浅的Pythonic层，是对QuantLib的一个包装，并利用Cython更好的性能。

⑵ 用python做量化交易要学多久

5个月。

python凭借其突出的语言优势与特性，已经融入到各行各业的每个领域。一般来说，python培训需要脱产学习5个月左右，这样的时长才能够让学员既掌握工作所需的技能，还能够积累一定的项目经验。当然如果你想要在人工智能的路上越走越远，则需要不断的积累和学习。

python培训的5个月时间里，有相当大一部分时间是在实战做项目，第一阶段是为期一个月学习python的核心编程，主要是python的语言基础和高级应用，帮助学员获得初步软件工程知识并树立模块化编程思想。学完这一阶段的内容，学员已经能够胜任python初级开发工程师的职位。

(2)量化工具以python为工具扩展阅读：

Python开发基础课程内容包括：计算机硬件、操作系统原理、安装linux操作系统、linux操作系统维护常用命令、Python语言介绍、环境安装、基本语法、基本数据类型、二进制运算、流程控制、字符编码、文件处理、数据类型、用户认证、三级菜单程序、购物车程序开发、函数、内置方法、递归、迭代器、装饰器、内置方法、员工信息表开发、模块的跨目录导入、常用标准库学习，b加密 e正则logging日志模块等，软件开发规范学习，计算器程序、ATM程序开发等。

⑶ 量化投资以 python 为工具 怎么样

写的一般，可以作为量化投资基于python的入门书，有时间可以看看

⑷ 用Python怎么做量化投资

本文将会讲解量化投资过程中的基本流程，量化投资无非这几个流程，数据输入------策略书写------回测输出
其中策略书写部分还涉及到编程语言的选择，如果不想苦恼数据输入和回测输出的话，还要选择回测平台。
一、数据
首先，必须是数据，数据是量化投资的基础
如何得到数据？

Wind：数据来源的最全的还是Wind，但是要付费，学生可以有免费试用的机会，之后还会和大家分享一下怎样才Wind里摘取数据，Wind有很多软件的借口，Excel，Matlab，Python，C++。
预测者网：不经意间发现，一个免费提供股票数据网站 预测者网，下载的是CSV格式
TB交易开拓者：Tradeblazer，感谢@孙存浩提供数据源
TuShare：TuShare -财经数据接口包，基于Python的财经数据包，利用Python进行摘取
如何存储数据？
Mysql
如何预处理数据？

空值处理：利用DataFrame的fill.na()函数，将空值（Nan）替换成列的平均数、中位数或者众数
数据标准化
数据如何分类？
行情数据
财务数据
宏观数据
二、计算语言&软件

已经有很多人在网上询问过该选择什么语言？笔者一开始用的是matlab，但最终选择了python
python：库很多，只有你找不到的，没有你想不到，和量化这块结合比较紧密的有：
Numpy&Scipy：科学计算库，矩阵计算
Pandas：金融数据分析神器，原AQR资本员工写的一个库，处理时间序列的标配

Matplotlib：画图库
scikit-learn：机器学习库
statsmodels：统计分析模块
TuShare：免费、开源的python财经数据接口包

Zipline：回测系统
TaLib：技术指标库
matlab：主要是矩阵运算、科学运算这一块很强大，主要有优点是WorkSpace变量可视化

python的Numpy+Scipy两个库完全可以替代Matlab的矩阵运算
Matplotlib完克Matlab的画图功能
python还有很多其他的功能
pycharm（python的一款IDE）有很棒的调试功能，能代替Matlab的WorkSpace变量可视化
推荐的python学习文档和书籍
关于python的基础，建议廖雪峰Python 2.7教程，适合于没有程序基础的人来先看，涉及到python的基本数据类型、循环语句、条件语句、函数、类与对象、文件读写等很重要的基础知识。

涉及到数据运算的话，其实基础教程没什么应用，python各类包都帮你写好了，最好的学习资料还是它的官方文档，文档中的不仅有API，还会有写实例教程
pandas文档
statsmodels文档
scipy和numpy文档
matplotlib文档

TuShare文档
第二，推荐《利用Python进行数据分析》，pandas的开发初衷就是用来处理金融数据的
三、回测框架和网站
两个开源的回测框架
PyAlgoTrade - Algorithmic Trading

Zipline, a Pythonic Algorithmic Trading Library

⑸ python 为什么适合做量化

python是一个完全面对对象的可脚本,可二进制编译运行的高级语言。一般以脚本方式运行，运行调试完可生成二进制代码来保证运行的速度。代码非常简洁
拥有无与伦比的配套标准库。一般广泛用于各种领域。尤其在科学界流行。
在python环境下，有科学运算库，界面库，各种算法库。非常适合用于科学研究。
matlab中的金融工具虽然比较全面，也比较好用，不过像我这种喜欢搞些新算法。同时还要和交易接口编程的就非常喜爱python了。
python的算法库 ：numpy ,scipy等，用于统计的库。
python的数据可视化库 matplotlib(上面那个贴图就是例子)，PyQt,pygtk,pyside等等，前面说的都是二维的。三维的VTK等等。
而且今后和CTP等交易平台对接的话,matlab就无能为力了，到时候再学python岂不是晚了。

⑹ 学习量化选择Python还是R比较好

python对于新手来说较容易入门，而且python目前国内多家量化交易平台都支持，比如优矿、掘金量化、米筐、聚宽等，反而支持R语言的平台很少，所以说python语言做量化才是主流。

⑺ 量化投资中用python主要是负责什么

python作为一门编程语言，简单说它在量化投资主要是进行量化策略模型的编译。

⑻ python量化投资是什么

量化投资是指通过数量化方式及计算机程序化发出买卖指令，以获取稳定收益为目的的交易方式。在海外的发展已有30多年的历史，其投资业绩稳定，市场规模和份额不断扩大、得到了越来越多投资者认可。从全球市场的参与主体来看，按照管理资产的规模，全球排名前四以及前六位中的五家资管机构，都是依靠计算机技术来开展投资决策，由量化及程序化交易所管理的资金规模在不断扩大。
python是一种编程语言，python量化投资也就是通过使用Python编写能够发出买卖指令的程序来交易。

⑼ 中国的 Python 量化交易工具链有哪些

万得的Python API，可以用来获取实时数据、历史数据以及下单交易 优点：万得大而全 缺点：下单交易功能不是事件驱动（例如成交回报需要用户去查询，而不是主推）
同花顺iFinD的Python API，类似万得的API 优点：比万得便宜，同花顺的服务态度很好（用户提出新需求后很快就能给出确定的答复或者解决方案）
掘金的量化平台
通联数据的量化平台
QuickFix的Python API（可以用来接国信、方正的FIX接口）
Numpy/Scipy/Matplotlib/Pandas（量化分析）
IPyhon/Spyder（适合做量化分析的IDE环境）
Zipline（策略开发回测）
TuShare财经数据接口 - 可以直接抓取新浪财经、凤凰财经的网站数据，包括行情、基本面、经济数据等等。完全免费，简洁易用，API设计得非常友好，提取的数据格式是Pandas的DataFrame。同时可以获取非高频实时数据（取决于网站更新速度，同事经验大约是15秒），一个极好的非高频股票策略数据解决方案。
恒生电子的量化赢家平台，提供Python接口，链接我点进去后没看到具体的使用教程，希望回头补一下。
米矿ricequant在我提出这个问题时尚只有Java的API，后来也支持了Python，期待2016有新的突破。