python 回測用什么包

支持免費開源 拋開版權不說，初期入手策略測試、數(shù)據分析用matlab非常方便 但是策略測試方法、框架弄清楚后，要做正規(guī)的回測，還是Python方便，這里的正規(guī)是指嚴格的事件流驅動，雖然速度慢，但是避免未來函數(shù)影響、接近實盤的邏輯

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Python學習，量化交易的應該怎么學

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華爾街學堂 python金融實務從入門到精通。最近，越來越多的研究員、基金經理甚至財務會計領域的朋友，向小編咨詢：金融人需要學Python么？事實上在現(xiàn)在，這已經不是一個問題了。Python已成為國內很多頂級投行、基金、咨詢等泛金融、商科領域的必備技能。中金公司、銀河證券、南方基金、銀華基金在招聘分析師崗位時，紛紛要求熟練掌握Python數(shù)據分析技能。

課程目錄：

Python在金融資管領域中的應用

安裝anaconda步驟

Python基礎知識

Python基礎金融分析應用

成為編程能手：Python知識進階

利用Python實現(xiàn)金融數(shù)據收集、分析與可視化

......

如何看待python的未來的發(fā)展趨勢？

對于程序員而言，了解編程語言的發(fā)展趨勢，有助于個人職業(yè)成長；而對于想要入行IT的新人而言，最大的疑惑大多來自于不知道該選擇哪門編程語言發(fā)展前景更好！

隨著云計算、人工智能等的發(fā)展，Python語言最近幾年出現(xiàn)了爆發(fā)式的增長，Python語言的關注度增長了10倍。云計算、大數(shù)據分析、人工智能、物聯(lián)網等領域Python應用無處不在。百度、阿里、騰訊、網易、新浪，搜狐等各公司都在大規(guī)模使用Python技術。

各個公司對于Python人才急缺，但是掌握Python技術的人才不多，造成各個公司急缺Python開發(fā)人員。所以說未來Python的發(fā)展前景還是挺不錯的；自1991年發(fā)布以來，Python的普及程度已經大大提高?，F(xiàn)在已經躋身世界上最流行的編程語言之列，克服了如速度太慢或無法擴展語言的詬病。雖然很多開源項目或語言浮浮沉沉，但是Python一直在增長，排名不斷提升。

Quant 應該學習哪些 Python 知識

1. 如果還需要Deep Learning方面的東西的話，可以考慮Theano或者Keras。這兩個東西可能會用在分析新聞數(shù)據方面。不過不是很推薦使用這類方法去做量化模型，因為計算量實在是太大，成本很高。

2. 交易框架方面，除了vn.py，還推薦PyAlgoTrade框架，github上可以搜到。私以為這個框架比vn.py牛逼太多了，畢竟是一個在金融IT領域混跡近20年的老妖的作品，架構設計不是一般的優(yōu)秀。

3. 國內的話，ricequant是個不錯的選擇，雖然使用的是Java，但是團隊我見過，都是做金融IT出身的，基本上都有7、8年以上經驗，底層功底非常扎實，做事情都很靠譜?，F(xiàn)在他們也在考慮把SDK擴展到Python這邊。

4. 國內的行情和交易接口，使用的是自己的協(xié)議（比如CTP接口使用的是FTD協(xié)議），而不是國際上廣泛使用的FIX協(xié)議，并且都不開源。如果需要連接行情，還需要考慮將接口SDK為python封裝一下。（修改：評論中有人提到很多券商也開放了FIX接口，不過似乎是在內網使用）

5. 有人談到數(shù)據庫了，這里我也說一下，對于高頻tick級別的數(shù)據，其量級可以達到每天TB級別，普通的關系數(shù)據庫是扛不住的。如果試圖使用傳統(tǒng)的關系數(shù)據庫，比如Oracle之類的可以省省了。對付這種級別的數(shù)據，采用文件系統(tǒng)+內存索引會更好。不過這種場景，一般也就是機構里面能碰到了，個人quant可以不用考慮。