A. 股票量化交易是什么
量化交易个以前的股票交易本质没有区别，只是提高了工作效率，
量化交易分为量化分析和程序化自动交易
量化分析，如果你是普通散户我现在问几个问题，第一MACD指标默认参数下，在三千多只股票日k上近两年那只收益最好，那只亏损最大。这要人工多大的工作量，如果会写程序代码，几行代码就解决了。在继续如果调换MACD参数能否增加收益用那几个参数是最优组合，这要是人工基本无法完成，计算量太大了，但计算机就很快完成了参数优化。
而且量化分析不是技术分析，例如你问一个价值投资者，三千多家上市公司，你知道有多少家连续10年都没亏损过吗，同样几行代码就知道。
假如你听了一个老师的讲课，说他的牛x战法，普散户听了你只能价单试试，但量化分析我可以在不同市场不同时间周期，不同品种，进行回测严重，优化。这些就是量化分析。
程序化自动交易。
就是利用计算机技术自动交易，这对于散户比较难实现，简单的用第三方然间写几个交易策略可以实现自动交易。
但当你交易上你就会发现，滑点问题，你的速度不够快，需要专线网络，需要底层语言的交易系统，高速的硬件设备。
但散户还是必须要进行量化学习因为这样才能更好的帮助你分析。
下图就是最简单的趋势指标
B. 股票量化交易是程序化交易吗
是程序化交易.但前提是使用者,得有一定的计算机编程能力,但这不需要太复杂的编程逻辑,很多软件都带公式管理器,就是为一些喜欢程序化的用户提供的.
C. 股票如何实现量化交易
采用交易接口介入，文化财经好像有！
D. 量化投资要学那个语言好
Matlab 和 C++,一个建模一个执行，足够了。实在不爱用Matlab的话，R和Python也行。多看书多学习，英语也是很重要的。可以找视频和书籍学习。
个人推荐《量化投资：以python为工具》主要讲解量化投资的思想和策略，并借助Python 语言进行实战。《量化投资：以Python为工具》一共分为5 部分，第1 部分是Python 入门，第2 部分是统计学基础，第3 部分是金融理论、投资组合与量化选股，第4 部分是时间序列简介与配对交易，第5 部分是技术指标与量化投资。《量化投资：以Python为工具》首先对Python 编程语言进行介绍，通过学习，读者可以迅速掌握用Python 语言处理数据的方法，并灵活运用Python 解决实际金融问题；其次，向读者介绍量化投资的理论知识，主要讲解量化投资所需的数量基础和类型等方面；最后讲述如何在Python 语言中构建量化投资策略。
E. 量化交易程序开发是做什么的
量化交易是利用计算机程序语言编写程序来实现，分析行情走势，分析公司基本面，分析经济数据，也可以实现自动化交易，举个简单例子，以前的价值投资者投资股票调研，你需要实地考察，现在很简单，我投资某上市公司，想调用它的产品，我只需要检测跟这产品有关的活跃论坛，群，几大网络销售平台的销量评价，就能获得一手调用数据了。量化交易比普通际交易者的优势就在于，他的分析效率高，你问一个主观交易者MACD指标在三千多只股票里哪只收益最高，那只收益最差，最优参数是多少，主观交易者会告诉你指标不能信那东西都是主力骗人的。因为他不可能知道人工回测三千多只股票的MACD指标一个金叉一个死叉的算还没优化参数呢，人都得累死。但你问量化交易者他几行代码，计算机跑一会，三千多只股票就回策完了。并告诉你历史上那些参数是最优的哪些是最差的。
量化交易还有很多优势，但量化交易本质上和主观交易没区别，只是效率大大提高，交易的策略还是以人的思维为主导地位的。目前机器学习还不能自己独立交易，计算机都是按照人设计好的策略，来执行交易指令的。
F. 国内量化交易平台哪家支持python等多门编程语言开发策略
你好，在金融量化交易领域，掘金量化交易平台可以支持多种主流编程语言的开发，包括python、R、Matlab, C, C++, C# ；可以满足掌握不同编程语言的量化策略者的需求。
G. 量化投资用什么编程语言研发策略好呢
么以下我就以程序语言的角度来回答
当然如果已经会了某些语言,那你可以使用熟悉的语言去找网上的学习资源会比较快
如果没有特别熟悉的语言,或者是愿意多学一种非常好用的语言
我的建议是学习Python
我从以下几点来分别说明
平台资源
国内外使用Python做云端回测以及运算的免费平台相当的多,例如有 宽客在线，发明者量化，优矿, 等等不胜枚举,可以使用平台的支持以及社区的互相帮助来学习
容易学习
综合以上所说,"目前的环境底下" 我推荐Python.（推荐直接下载 Anaconda的集成开发环境）
H. 国外股票程序化交易中所用的程序是用什么语言编辑的
国外的交易软件基本都是程序化交易系统。编写的语言很多，又分散户和投资机构用。无论哪种语言编辑，执行都是c++
I. 量化算法交易员一般使用什么语言为股票趋势编程 MATLAB
一、三个指数的今日走势，看量价，看走势的轻重缓急，关键点位。
二、行业板块指数的涨跌幅，资金交易量，这个与指数结合起来看，看看大盘是健康的还是畸形的。
三、看个股，因为帮客户做风险控制，所以主要看客户的个股，计算客户明日最大亏损值，是否在可以承受范围之内。
J. 做量化交易选择什么语言好呢
量化交易，就是把人能够识别的信息变成数字，输入给计算机程序处理，辅助或者代替人类的思考和交易决策。
初学者碰到的第一个问题就是工具的选择。首先大部分交易员本来不会写程序，选择任何一个语言进行策略开发，都有不小的学习成本。更重要的是，选择了一门语言，接下来开发环境、人员招聘、数据接口与平台、甚至同类人群之间的交流、遇到问题后的支持，都跟着被“套牢”。所以从一开始就必须慎重对待。
先给出答案：对于还没有确定一套固定量化环境的，建议用Python。
量化交易员面临的大致选择有：C/C++/java/C#/R/Matlab/excel等。我们从以下几个方面考虑简单做个对比。
注意：这里假设你团队规模在50人以下。
1 学习成本和应用的广泛性
C、C++的特点是速度最快，但要想用好，必须对计算机底层架构、编译器等等有较好的理解，这是非计算机专业的人很难做到的，对于做量化交易来说更是没有必要。
Java本来是SUN的商业产品，有学习成本和体系的限制，也不适合。
Excel面对GB级别的数据无能为力，这里直接排除。
Python、R和Matlab学起来都简单，上手也快，可以说是“一周学会编程”。但R和Matlab一般只用来做数据处理，而Python作为一门强大的语言，可以做任何事，比如随时写个爬虫爬点数据，随时写个网页什么的，更何况还要面对处理实时行情的复杂情况。
2 开始做量化分析后，哪个用起来碰到问题最少，最方便省事?
用历史数据的回测举例。假设我们有2014年所有股票的全年日线，现在我们想看看600001的全年前10个最高股价出现在什么时候。python世界有个强大的pandas库，所以一句话就解决问题：
dailybar[dailybar [‘code’]==‘600001’].sort_values([‘close’].head(10)
R/Mathlab等科学语言也可以做到。
C/C++没有完备的第三方库。如果为了做大量的计算，要自己实现、维护、优化相应的底层算法，是一件多么头疼的事。
Python从一开始就是开源的，有各种第三方的库可以现成使用。这些底层功能库让程序员省去了“造轮子”的时间，让我们可以集中精力做真正的策略开发工作。
3 现在我们更进一步，要做实时行情分析和决策
以A股的入门级L1数据为例，每3秒要确保处理完3000条快照数据，并完成相应的计算甚至下单。这样的场景，C和C++倒是够快了。所以行情软件比如大智慧、同花顺等客户端都是使用高效率的语言做的，但像客户端那样的开发量，绝大部分量化交易机构没能力也没必要去做吧。
python的速度足够对付一般的实时行情分析了。其底层是C实现的，加上很多第三方的C也是C实现，尽管其计算速度比不上原生C程序，但对我们来说是足够啦。
4 quant离职了，他的研究成果怎么办
Python是使用人群最多、社区最活跃的语言之一，也是最受quant欢迎的语言之一。如果你是老板，你能更容易地招聘到优秀人材，享受到python社区带来的便利。
附几个量化中常用的python库：
- Pandas：
天生为处理金融数据而开发的库。几乎所有的主流数据接口都支持Pandas。Python量化必备。
- Numpy：
科学计算包，向量和矩阵处理超级方便
- SciPy：
开源算法和数学工具包，与Matlab和Scilab等类似
- Matplotlib：
Python的数据画图包，用来绘制出各类丰富的图形和报表。
PS: Python也是机器学习领域被使用最多的语言之一。像tensorflow、scikit-learn、Theano等等对python都有极好的支持。