編程語言的選擇：Python

想要量化學(xué)習(xí)，學(xué)會(huì)一門編程語言是必不可少的。對(duì)于量化金融來說，主流的編程語言有Python、R、MATLAB、Java、C++等。從開發(fā)難度而言，Python、R、MATLAB相對(duì)比較簡(jiǎn)單，Java和C++比較難； 不過，對(duì)于大部分量化投資者而言，尤其是初學(xué)者，開發(fā)占用的時(shí)間遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于運(yùn)行時(shí)間。

對(duì)于比較容易上手的Python、R和MATLAB而言，首先，Python和R是免費(fèi)并且開源的，而MATLAB是閉源商業(yè)軟件， 從量化資源而言，Python的資源要比R和MATLAB要更多，這也是因?yàn)镻ython在量化投資領(lǐng)域較為主流?，F(xiàn)在Python中有越來越多強(qiáng)大的第三方庫(kù)，比如SciPy的stats和statsmodels，也能較好地完成統(tǒng)計(jì)分析工作。

所以，綜上所述，如果是編程零基礎(chǔ)的同學(xué)，入門量化學(xué)習(xí)的編程語言毋庸置疑是選擇Python。

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數(shù)據(jù)獲?。篢ushare & BaoStock

關(guān)于數(shù)據(jù)獲取，如果能有Wind那就再好不過，但是大家在學(xué)習(xí)階段完全可以使用免費(fèi)的數(shù)據(jù)源，比如Tushare和BaoStock。

Tushare是一個(gè)比較老牌的數(shù)據(jù)接口，包含滬深股票、指數(shù)、公募基金、期貨、期權(quán)、債券、外匯等非常多的金融數(shù)據(jù)，使用接口的方法也簡(jiǎn)單，導(dǎo)出數(shù)據(jù)直接是pandas的Data Frame格式。缺點(diǎn)就是部分?jǐn)?shù)據(jù)需要一定積分才可以獲取，而且比較頭疼的是還會(huì)定期清理積分。

大家如果不想弄積分的話，也可以使用老版的tushare。雖然說老版的tushare不在維護(hù)了，但是部分?jǐn)?shù)據(jù)接口還是可以使用的，平時(shí)用來學(xué)習(xí)的話還是可以的。

還有一個(gè)是Bao Stock，是2018年新出的數(shù)據(jù)接口，口碑也不錯(cuò)，缺點(diǎn)是數(shù)據(jù)種類不多，包含股票數(shù)據(jù)、指數(shù)數(shù)據(jù)、季頻財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和公司報(bào)告，期貨、外匯等還沒有涉及。不過對(duì)于入門選手來說，不管是Tushare還是BaoStock，是綽綽有余啦。

量化平臺(tái)的選擇

如果是對(duì)量化學(xué)習(xí)有所了解的同學(xué)，那肯定是聽說過優(yōu)礦、聚寬、米筐這些量化平臺(tái)。目前，國(guó)內(nèi)比較主流比較大型的量化平臺(tái)的話，就是這里的優(yōu)礦、聚寬、米筐等。量化平臺(tái)可以看成是一個(gè)已經(jīng)搭建好的框架，用戶只需添加一些自己的買賣條件，即可進(jìn)行策略回測(cè)，免去了自己從無到有搭建基礎(chǔ)框架的過程。

但是，一般量化基金公司肯定是不會(huì)使用第三方平臺(tái)的，因?yàn)槟阍诘谌狡脚_(tái)寫的策略其實(shí)是在別人的服務(wù)器上，賺錢的東西怎么可以讓別人知道呢？所以，量化基金公司都是會(huì)搭建自己的平臺(tái)。其實(shí)，對(duì)于量化策略回測(cè)來講，我們也完全不需要使用第三方平臺(tái)，僅僅使用Python就可以實(shí)現(xiàn)了

以上就是【量化學(xué)習(xí)如何入門？必備的“三大工具”需牢記！】的全部解答，如果想要系統(tǒng)化的學(xué)習(xí)量化知識(shí)，建議大家來金程網(wǎng)校學(xué)習(xí)相關(guān)課程，大家如果有職業(yè)需求的話，可以報(bào)考AQF量化金融分析師證書，該證書對(duì)未來求職面試是有幫助的。

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