量化交易的養(yǎng)成

正如在量化的定義中談及的，大多數(shù)人會側(cè)重在數(shù)學(xué)模型上，而忽略了量化的另一個核心要義——交易。

在整個量化策略的構(gòu)建中，我們需要先將交易邏輯轉(zhuǎn)換成數(shù)學(xué)語言，再通過編程語言等工具實(shí)現(xiàn)數(shù)學(xué)語言到程序的轉(zhuǎn)化。

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但目前大多量化團(tuán)隊(duì)也沒有做到全自動化交易，由于數(shù)學(xué)模型自身的局限，以及黑天鵝、周期輪動等因素的影響。

大部分量化團(tuán)隊(duì)還是保持人工 智能的方式進(jìn)行量化投資，這也更加提升了量化研究員本身對交易的理解。

量化交易要用Python嗎？其實(shí)提起量化，很多人都自然而然地想起Python。似乎這兩者有著密不可分的聯(lián)系，我們也發(fā)現(xiàn)在很多量化投資的業(yè)務(wù)鏈條都能在Python找到相應(yīng)的框架實(shí)現(xiàn)。

Python是最受歡迎的程序設(shè)計語言之一

對比起其他編程語言，Python更簡潔，更簡單易學(xué)，很多程序員都認(rèn)為它應(yīng)該算是最簡單代碼的開始。

從Python上手編程

在 2017 年世界腳本語言排行榜中，Python 強(qiáng)勢登頂；在 TIOBE 編程語言排行榜中，Python地位也在逐月攀升，越來越受廣大開發(fā)者的歡迎。對比長盛不衰的 Java、C、C ，后起之秀 Python 深受好評。

做量化交易離不開數(shù)據(jù)分析，Python數(shù)據(jù)分析的生態(tài)比較成熟，其學(xué)習(xí)成本相比于其他語言也不高，所以用Python做量化是比較好的選擇。

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