大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于量化python学习多久的问题,于是小编就整理了3个相关介绍量化Python学习多久的解答,让我们一起看看吧。
会c语言学python要多久?
这是个主观问题,没办法客观量化,具体多久还得看题主的决心。
首先,题主会c语言的程度不好确定。会是个模糊的定义,不知题主的确切深度。如果题主是c语言大神,搞系统活或硬件层开发,我觉得几天就可以搞定python;如果题主只是会用c的话,学习python基本就是从0开始学习一门新语言。
其次,题主的学习决心不好量化。这个是学习的基础,没决心就是三天打渔两天晒网,没意思。
再者,题主的学习规划也没有。这个是学习的目标与合理进度安排,同时对学习者的正向影响也很大。
学习时间因人而异,不能客观量化,题主还得自己掂量。只能说python的学习曲线并不是很陡峭,加油!!!
python语言算是比较简单的一门语言了,如果精通C语言的话,学其他语言都会很快,因为有个说法是C语言是任何语言的基础,一般我们学会了C,学其他语言基本也就俩周可以上手,俩月可以进阶
量化投资使用python还是matlab,哪一个更好用?
主要看你的用途是什么,如果你就自己随便回测几个策略,那么用什么都无所谓,不过如果是我的话,我还是会选python,因为我宁愿多花点时间也要构建一个漂亮的系统。
如果你开公司,建设正经的量化交易系统,那么很显然Matlab是不合适的。Matlab是商业软件,不开源,也不是面向对象的(如果我没记错的话),执行效率不高。而python最为最流行的开源语言,无论是数据库还是服务器端,或者是UI端,还是数据分析,机器学习(tensorflow),都有非常优秀的软件包可以用。回测个交易策略一点也不比Matlab复杂,而且各种多进程啦并行计算啦Cython之类的让你的代码效率Matlab高。说白了从工程角度python肯定更合适。
再退一步讲,据我所知,华尔街很多优秀的量化基金和交易公司,很多都是python和C++的组合,用Matlab的不多。
用Python做量化交易的程序员可不可以被称做Py交易员?
必须可以!
Python作为一种易于学习和使用的编程语言,已经成为量化交易领域的重要工具之一,因此,使用Python进行量化交易的程序员也越来越受欢迎。他们使用Python来编写交易策略、进行数据分析和可视化,以及构建交易系统等。
Python做量化交易主要依赖于Python的科学计算和数据分析库,如NumPy、Pandas、Matplotlib等,以及专门用于量化交易的库,如PyAlgoTrade、Zipline等。这些库提供了丰富的工具和函数,可以方便地进行数据处理、统计分析、可视化和模型构建等工作,从而帮助交易者快速开发和测试交易策略。
1. 数据获取:使用Python相关库获取金融市场的历史数据、实时数据和基本面数据等,如tushare、pandas-datareader等。
2. 数据处理:使用Python相关库对获取的数据进行清洗、预处理和分析,如NumPy、Pandas等。
3. 策略开发:使用Python编写量化交易策略,如均线策略、趋势策略、套利策略等。
4. 回测测试:使用Python相关库对开发的交易策略进行回测测试,如PyAlgoTrade、Zipline等。
5. 实盘交易:将交易策略部署到实盘交易环境中进行交易。
总的来说,Python做量化交易的原理就是利用Python编写程序来获取、处理、分析市场数据,并通过量化交易策略实现自动化交易的目的。
到此,以上就是小编对于量化python学习多久的问题就介绍到这了,希望介绍关于量化python学习多久的3点解答对大家有用。