❶ 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。
❷ matlab和r哪個更適合做量化投資
這不是一回事。
matlab是數學軟體，它的功能主要是矩陣計算。
MT4是做外匯和黃金的交易平台，可以寫自動交易程序。
金仕達可以做國內期貨的自動交易。
第一個是用來開發量化策略的。後兩個是做量化投資實現的，或者說是做自動交易的。
❸ 怎麼用matlab建立量化交易模型
為了減少擬合的自由參數的數目，LPPL中的3個線性參數（A、B、C）被slaved to（我不知道中文該如何翻譯）剩下的4個非線性參數。
根據目標函數在對3個線性參數（A、B、C）求偏導之後，所得的導數式在求得極小值的情況下應為0，我們可以得到聯立方程組。
❹ 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
❺ 金融工程，量化投資學什麼軟體好Python還是Matlab
這真的非常難說。。總的來看美 國大部分用python，國 內可能用matlab的比較多（因為盜版什麼的問題呵呵）。我個人是覺得python有更好的靈活性，比如可以和C鏈接等等，很多美國的hedge fund等公司都在從matlab轉到python。matlab的好處是：收錢的東西質量有保證。所以matlab在optimization等方面的toolbox寫得非常棒！總的來說就是簡單好用。問題就是它的syntax非常惡心（這點和R類似。。）。另外速度比較慢（當然R更慢）。。我個人是比較喜歡python多一點，但是很多時候搞量化分析偷懶就會用matlab和R，因為很多東西都是現成的。。
❻ matlab做量化投資分析，怎麼學
做了2年半程序化，開發了一套適用多品種多周期的趨勢策略，靠自己摸索。
tb加matlab開發，很多問題答案網上是找不到的。
❼ MATLAB量化投資培訓，有人參加嗎
其實做量化投資分析無非就是圍繞這一主線進行的，所以本質上不過是使用Matlab一步一步實現這整個開發過程，新手一上來不要想一口氣吃成大胖子想一上手就做出成熟穩定的策略，我建議可以先實現一些最基本的、簡單的策略，然後再慢慢做更復雜的。
❽ Python 與 Matlab 哪一個對量化投資和分析更有幫助
python是語言，matlab是工具，這倆不該放在一起比對
做投資分析顯然是matlab的優勢，其他數學工具也沒有matlab好，用它沒錯