❶ 量化投資要學那個語言好
Matlab 和 C++,一個建模一個執行，足夠了。實在不愛用Matlab的話，R和Python也行。多看書多學習，英語也是很重要的。可以找視頻和書籍學習。
個人推薦《量化投資：以python為工具》主要講解量化投資的思想和策略，並藉助Python 語言進行實戰。《量化投資：以Python為工具》一共分為5 部分，第1 部分是Python 入門，第2 部分是統計學基礎，第3 部分是金融理論、投資組合與量化選股，第4 部分是時間序列簡介與配對交易，第5 部分是技術指標與量化投資。《量化投資：以Python為工具》首先對Python 編程語言進行介紹，通過學習，讀者可以迅速掌握用Python 語言處理數據的方法，並靈活運用Python 解決實際金融問題；其次，向讀者介紹量化投資的理論知識，主要講解量化投資所需的數量基礎和類型等方面；最後講述如何在Python 語言中構建量化投資策略。
❷ 我想做一個股票自動交易策略軟體，請問哪種語言合適
進這個頁面，然後下面Java SE Development Kit 1.4.2_19有windows平台的，32位和64位都有，記得上面選accept : )
希望採納
❸ 股票量化交易是什麼
量化交易個以前的股票交易本質沒有區別，只是提高了工作效率，
量化交易分為量化分析和程序化自動交易
量化分析，如果你是普通散戶我現在問幾個問題，第一MACD指標默認參數下，在三千多隻股票日k上近兩年那隻收益最好，那隻虧損最大。這要人工多大的工作量，如果會寫程序代碼，幾行代碼就解決了。在繼續如果調換MACD參數能否增加收益用那幾個參數是最優組合，這要是人工基本無法完成，計算量太大了，但計算機就很快完成了參數優化。
而且量化分析不是技術分析，例如你問一個價值投資者，三千多家上市公司，你知道有多少家連續10年都沒虧損過嗎，同樣幾行代碼就知道。
假如你聽了一個老師的講課，說他的牛x戰法，普散戶聽了你只能價單試試，但量化分析我可以在不同市場不同時間周期，不同品種，進行回測嚴重，優化。這些就是量化分析。
程序化自動交易。
就是利用計算機技術自動交易，這對於散戶比較難實現，簡單的用第三方然間寫幾個交易策略可以實現自動交易。
但當你交易上你就會發現，滑點問題，你的速度不夠快，需要專線網路，需要底層語言的交易系統，高速的硬體設備。
但散戶還是必須要進行量化學習因為這樣才能更好的幫助你分析。
下圖就是最簡單的趨勢指標
❹ 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。
❺ 國內量化交易平台哪家支持python等多門編程語言開發策略
你好，在金融量化交易領域，掘金量化交易平台可以支持多種主流編程語言的開發，包括python、R、Matlab, C, C++, C# ；可以滿足掌握不同編程語言的量化策略者的需求。
❻ 量化演算法交易員一般使用什麼語言為股票趨勢編程 MATLAB
一、三個指數的今日走勢，看量價，看走勢的輕重緩急，關鍵點位。
二、行業板塊指數的漲跌幅，資金交易量，這個與指數結合起來看，看看大盤是健康的還是畸形的。
三、看個股，因為幫客戶做風險控制，所以主要看客戶的個股，計算客戶明日最大虧損值，是否在可以承受范圍之內。
❼ 我想學股票期貨程序化交易編程，有誰知道程序化交易編程用哪種語言啊在網上看到C，VB，之類，要學哪種
。。。程序化交易。。現在都是期貨比較多。
建議學習金字塔，功能比較強大。。
直接進他們公司的網站學習吧。。簡單的編些程序都是比較簡單。。
❽ 股票量化交易有用嗎哪一家做的比較好
現在市面上的量化交易APP大多是分析軟體，真正能夠直接參與交易的很少。相對於人性操作來說，量化交易刨除人性，做計劃之內的事情。真正意義上實現價值投資，比純人為的追漲殺跌要好很多。
我用過的殼子量化這個軟體還是不錯的，他裡面有多個模型，可以自己選擇。針對新人，裡面支持模擬，可以先使用模擬盤體驗一下量化交易帶來的不同。