① 有用python开发过撮合引擎，撮合交易，配对交易的么
简单来说就是你作为市场交易的参与者，公开报出买价和卖价。
通过动态的调整这两个价格之间的差额，尽量逼近交易量和利润率的平衡点。
话说，没有流动性，撮合不起来啊……
不如直接自己当做市商，买卖双边报价来的简单的多……
② 怎样用python处理股票
用Python处理股票需要获取股票数据，以国内股票数据为例，可以安装Python的第三方库：tushare；一个国内股票数据获取包。可以在网络中搜索“Python tushare”来查询相关资料，或者在tushare的官网上查询说明文档。
③ 请问怎样用Python计算配对交易组合的VaR
*var在定义函数参数时，是可变个数参数的意思。在调用时，是要unpack tuple的意思，
t = (1,2,3)
直接带入是一个参数，但是*t后就是3个参数了。所以你的2个都不对。
写的时候
def restoreDataType(old_type, var):
调用时:
print restoreDataType(old_type='>f', var=(16435, 13107))
④ 配对交易策略的股票组合价差图怎么做
经典量化交易策略(包括价值投资、技术指标、配对轮动、机器学习等)、研究型文章等
⑤ 怎样用 Python 写一个股票自动交易的程序
国外有自动交易软件。只需要写插件就可以。如果用python重新写，有些麻烦。如果证券交易公司提供API，就容易。 我记得2004年左右是通过API实现的。 有个朋友做过一个贵金属的自动交易。不过2年后，亏了不少。
⑥ 如何用python实现Markowitz投资组合优化
m投资组合模型的一个很有力的替代是Index model,或者我们说的single factor model,因为markowitz是需要计算全部股票的协方差和方差的，如果证券的数量很多，计算量会非常大（这些在investment的参考书里面有），我下面就把原话打给你 first,the model requires a huge number of estimates to fill the covariance matrix.second ,the model does not provide any guideline to the forecasting to the security risk premiums that are essential to construct the efficient frontier of risky assets.第一个是硬伤，单单计算NYSE的股票就要4.5百万的估计量，而同等条件下index model才需要9002个估计量，这就是为什么markowitz模型很多人不愿意用的愿意，而优点也很直接，如果你的估算值是准确的，那么m模型的结果比其他都准确
⑦ 怎样用 Python 写一个股票自动买卖的程序
方法一
前期的数据抓取和分析可能python都写好了，所以差这交易指令接口最后一步。对于股票的散户，正规的法子是华宝，国信，兴业这样愿意给接口的券商，但貌似开户费很高才给这权利，而且只有lts，ctp这样的c++接口，没python版就需要你自己封装。
方法二
是wind这样的软件也有直接的接口，支持部分券商，但也贵，几万一年是要的。
方法三
鼠标键盘模拟法，很复杂的，就是模拟键盘鼠标去操作一些软件，比如券商版交易软件和大智慧之类的。
方法四
就是找到这些软件的关于交易指令的底层代码并更改，不过T+1的规则下，预测准确率的重要性高于交易的及时性，花功夫做数据分析就好，交易就人工完成吧
⑧ 如何使用Python api 函数写股票策略
利用context.now可以获得当前策略运行的时间，返回的是datetime.datetime格式。datetime.datetime格式可以很方便的进行日期、时间操作。
比如timedelta可以很方便的在日期上做日、小时、分钟、秒的运算。例如，需要策略运行时间1天前的时间，可以这样写：context.now+datetime.timedelta(days=-1)，返回的便是一天前的时间。
⑨ 怎样用 Python 写一个股票自动交易的程序
方法一
前期的数据抓取和分析可能python都写好了，所以差这交易指令接口最后一步。对于股票的散户，正规的法子是华宝，国信，兴业这样愿意给接口的券商，但貌似开户费很高才给这权利，而且只有lts，ctp这样的c++接口，没python版就需要你自己封装。
方法二
是wind这样的软件也有直接的接口，支持部分券商，但也贵，几万一年是要的。
方法三
鼠标键盘模拟法，很复杂的，就是模拟键盘鼠标去操作一些软件，比如券商版交易软件和大智慧之类的。
方法四
就是找到这些软件的关于交易指令的底层代码并更改，不过T+1的规则下，预测准确率的重要性高于交易的及时性，花功夫做数据分析就好，交易就人工完成吧
⑩ 选股策略回测用 Matlab 好还是用 Python 好
都是工具，也都可以开发选股策略的回测，推荐Python.理由：Python免费且开源Python编程语言简洁优美Python有众多的量化包，包括获取数据、处理数据、回测、风险分析。目前国外、国内很多平台和项目都是使用PythonPython开发策略，简洁高效，这里举几个例子：1.[量化学堂-策略开发]金叉死叉策略2.[量化学堂-策略开发]海龟策略3.[量化学堂-策略开发]浅谈小市值策略4.[量化学堂-策略开发]多头排列回踩买入策略5.[量化学堂-策略开发]借助talib使用技术分析指标来炒股6.[量化学堂-策略开发]大师系列之价值投资法7.[量化学堂-策略开发]事件驱动策略（基于业绩快报）8.[量化学堂-策略开发]基于协整的配对交易9.[量化学堂-策略开发]使用cvxopt包实现马科维茨投资组合优化:以一个股票策略为例这些策略涵盖了股票量化主要的策略类型，但是使用Python语言，每个策略代码都不多。