❶ 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。
❷ 股票如何實現量化交易
採用交易介面介入，文化財經好像有！
❸ 如何建立一個股票量化交易模型並模擬
研究量化投資模型的目的是找出那些具體盈利確定性的時空價格形態，其最重要手段的概率取勝，最重要的技術是概率統計，最主要的研究方向是市場行為心理。那麼我們在選擇用於研究的參數時，也應該用我們的經驗來確定是否把某技術參數放進去，因為一般來說定性投資比較好用的參數指標對量化投資同樣適用。
量化投資區別於傳統定性投資的主要特徵在於模型。我打個比方，我們看病，中醫與西醫的診療方法是不同，中醫是望、聞、問、切，最後判斷出的結果，很大程度上基於中醫的經驗，主觀定性程度大一些；西醫就不同了，先要病人去拍片子、化驗等，這些都要依託於醫學儀器，最後得出結論，對症下葯。中醫對醫生的經驗要求非常高，他們的主觀判斷往往決定了治療效果，而西醫則要從容得多，按事先規定好的程序走就行了。量化投資就是股票投資中的西醫，它可以比較有效地矯正理智與情緒的不兼容現象。
量化投資的一般思路：選定某些技術指標（我們稱之為參數，往往幾個組成一組），並將每一個參數的數據范圍進行分割，成幾等份。然後，用計算機編程寫出一段能對這些參數組對股票價格造成的影響進行數據統計的程序，連接至大型資料庫進行統計計算，自動選擇能夠達到較高收益水平的參數組合。但是選出這些參數組後還不能馬上應用，因為這里涉及到一個概率陷阱的問題，比如說，有1到100這一百個數字放在那裡，現在讓你選擇，請問你選到100的可能性是多大？是的，就是1/100，如果較幸運你選到了100並不能說明你比別人聰明，而是概率的必然。所以，在進行統計時要特別關注統計的頻率與選出的結果組數量之間的關系。在選出符合要求的參數組後我們還應留出至少三年的原始市場數據進行驗證，只有驗證合格後才能試用。
量化投資原始數據策略：我們選用96年後的市場數據，因為96年股市有過一次交易政策改革（你可以自己查詢了解一下），為了不影響研究結果我們不採納96年以前的數據進資料庫。
量化投資研究的硬設備：高計算性能電腦，家用電腦也可以，不過運算時間會很長，我曾經用家用電腦計算了三個月時間才得到想要的數據。
統計方法：可以選用遺傳演算法，但我在這里陪大家做的是比較簡單的模型，所以採用普通統計方法就可以了。
用於量化研究的軟體：我採用的是免費的大型資料庫MYSQL，ASP網路編程語言，以及可以設置成網路伺服器的旗艦版WIN7操作系統。
❹ 做量化交易一般用什麼軟體
需要懂一些數學模型，比如統計分析、人工智慧演算法之類的，他的本質是利用數學模型分析數據潛在的規律尋找交易機會，並利用計算機程序來搜尋交易時機以及完成自動化交易。並沒有現成的軟體可以做這個，因為它需要一個搭建一個專業的平台，這不是一個人可以完成的。
國內有一些軟體，比如大智慧提供數量分析，還有一些軟體提供股票、期貨的程序化交易。但是實際上這並不是真正意義上的量化交易。事實上，做一款純粹的適合個人投資者的量化投資軟體，難度是非常大的，因為量化策略並不想傳統的基本面、技術面那樣存在已有既定的必然規律。他需要跨越多學科，多領域去挖掘數據的規律，然後利用得出的規律進行交易。但是不同時間、空間的數據的潛在規律並不一致，所以對量化過程進行標准化是一件很難完成的事情。
如果是計算機或者數學專業的人士，可以考慮使用C、C++、SQL等語言，其他的可以使用MATLAB/SAS 等軟體。不管是哪一種軟體，要實現量化交易，肯定是需要一定的建模基礎和編程基礎的，其中最重要的東西是數學能力。
❺ 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
❻ 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。
❼ 量化交易程序開發是做什麼的
量化交易是利用計算機程序語言編寫程序來實現，分析行情走勢，分析公司基本面，分析經濟數據，也可以實現自動化交易，舉個簡單例子，以前的價值投資者投資股票調研，你需要實地考察，現在很簡單，我投資某上市公司，想調用它的產品，我只需要檢測跟這產品有關的活躍論壇，群，幾大網路銷售平台的銷量評價，就能獲得一手調用數據了。量化交易比普通際交易者的優勢就在於，他的分析效率高，你問一個主觀交易者MACD指標在三千多隻股票里哪只收益最高，那隻收益最差，最優參數是多少，主觀交易者會告訴你指標不能信那東西都是主力騙人的。因為他不可能知道人工回測三千多隻股票的MACD指標一個金叉一個死叉的算還沒優化參數呢，人都得累死。但你問量化交易者他幾行代碼，計算機跑一會，三千多隻股票就回策完了。並告訴你歷史上那些參數是最優的哪些是最差的。
量化交易還有很多優勢，但量化交易本質上和主觀交易沒區別，只是效率大大提高，交易的策略還是以人的思維為主導地位的。目前機器學習還不能自己獨立交易，計算機都是按照人設計好的策略，來執行交易指令的。
❽ 量化交易是什麼
量化交易是指以先進的數學模型替代人為的主觀判斷，利用計算機技術從龐大的歷史數據中海選能帶來超額收益的多種「大概率」事件以制定策略，極大地減少了投資者情緒波動的影響，避免在市場極度狂熱或悲觀的情況下作出非理性的投資決策。
應答時間：2020-12-11，最新業務變化請以平安銀行官網公布為准。
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❾ 什麼是股票量化交易
量化交易是指以先進的數學模型替代人為的主觀判斷，利用計算機技術從龐大的歷史數據中海選能帶來超額收益的多種「大概率」事件以制定策略，極大地減少了投資者情緒波動的影響，避免在市場極度狂熱或悲觀的情況下作出非理性的投資決策。
❿ 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。