“量化交易是指借助現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)學(xué)和數(shù)學(xué)的方法，利用計(jì)算機(jī)技術(shù)來進(jìn)行交易的證券投資方式，極大地減少了投資者情緒波動(dòng)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。”
即為根據(jù)一系列交易條件，智能化輔助決策體系，將豐富的從業(yè)經(jīng)驗(yàn)與交易條件相結(jié)合，在交易過程管理好風(fēng)險(xiǎn)控制。
哪種語言適合做量化策略？Python、Java還是C++？如果想學(xué)習(xí)量化交易，編程就是一個(gè)基礎(chǔ)性的工作了，就目前的情況看，量化交易員的大致選擇有：
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低級(jí)語言： C、C++
高級(jí)語言：java、C#
專用統(tǒng)計(jì)計(jì)算語言：R、Matlab
功能強(qiáng)大的office: excel。
近幾年風(fēng)靡全球的腳本語言: python
今天我們就將這些編程語言做個(gè)對(duì)比。
C、C++
C、C++ 速度最快，適用于追求極致高頻交易，但學(xué)起來有點(diǎn)痛苦，對(duì)于新生代程序員來說成本較高。
C語言的理念是充分相信程序員自身的能力，語言自身既沒有語法糖，也沒有嚴(yán)格的編譯檢查。
幾乎所有現(xiàn)代編程語言都脫胎于C語言，因此了解了C，就了解了關(guān)于編程語言的一切，有利于快速掌握其他各類語言；幾乎所有操作系統(tǒng)都支持C語言，跨平臺(tái)性好。
不過，C語言也有一定的學(xué)習(xí)難度，如果你不能熟練掌握，那么它就不會(huì)給你輸出更多的生產(chǎn)力。盡管C語言體型小巧，可最常使用的C++規(guī)?？捎^且擁有大量極為復(fù)雜的功能交互方式，容易造成資源浪費(fèi)。
C++學(xué)習(xí)曲線過長，里邊不少艱深的概念，比如指針、虛函數(shù)、模板等讓初學(xué)者一頭霧水，即使是科班出身的專業(yè)人士也時(shí)常面臨挑戰(zhàn)。
很可能投資者在真正能夠著手用C++設(shè)計(jì)策略前，需要學(xué)習(xí)大量與策略毫無關(guān)系的計(jì)算機(jī)理論。在這個(gè)過程中的各種挫折可能就讓投資者打了退堂鼓。
Java、C#
Java、C# 編程簡單，但接口少，很多函數(shù)需自己完成。
Java語言不僅吸收了C語言的優(yōu)點(diǎn)，還摒棄了C語言中難以理解的多繼承、指針等概念。
另外，由于垃圾回收器GC的存在，令人頭疼的指令問題與內(nèi)存泄漏在Java的世界上基本不存在了。
在JVM虛擬機(jī)的加持下，Java語言的下限通常較高，即使是初級(jí)程序員也能通過Java實(shí)現(xiàn)比較高的生產(chǎn)力，甚至比中級(jí)程序員使用C的生產(chǎn)力還高，但Java的上限不如C和Rust高。以及Java占用較大內(nèi)存，啟動(dòng)時(shí)間較長等不足。
所以，Java在學(xué)習(xí)難度、生產(chǎn)力、性能、內(nèi)存消耗等方面，目前相較于其他語言來說，比較均衡。在量化上面沒有C++和Python那么受歡迎。
Excel 對(duì)于大量的數(shù)據(jù)來說，會(huì)力不從心，面對(duì)GB級(jí)別的數(shù)據(jù)無能為力，這里直接排除。
R、Matlab
Matlab早期的數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計(jì)使用，功能強(qiáng)大，學(xué)習(xí)曲線陡峭，內(nèi)置功能多，多用于發(fā)paper，做分析，實(shí)際開發(fā)有大量代碼的工程時(shí)有一定難度。
從事物理、數(shù)學(xué)通信等專業(yè)研究的在做工程仿真、算法建模時(shí)首選就是matlab，寫起來方便。
R語言里有不少量化投資相關(guān)的包如quantmod、quantstrat、blotter、ttr，在學(xué)術(shù)界和統(tǒng)計(jì)界實(shí)際使用的不少。
Python
Python量化功能怎么樣？Python功能強(qiáng)大、入門簡單、接口豐富，可以進(jìn)行采集、自動(dòng)化程序處理、網(wǎng)站開發(fā)等，并且現(xiàn)在已經(jīng)成了業(yè)內(nèi)的主流了。
Python是世界上最簡單易學(xué)的完整計(jì)算機(jī)語言，沒有之一。
有句話說，Python不一定是計(jì)算機(jī)從業(yè)者的第一語言，但一定是非計(jì)算機(jī)從業(yè)者的第一語言。單從語言的維度看，在量化交易領(lǐng)域，Python已成為絕對(duì)主流，具有壓倒性優(yōu)勢，很難被其他語言代替。
在量化策略的開發(fā)和實(shí)現(xiàn)上，Python應(yīng)該是最容易入門的，對(duì)比起其他編程語言，Python是更簡潔，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。
往往執(zhí)行同一個(gè)任務(wù)，其他編程軟件需要4-5行代碼，而Python只需要短短1句。
同時(shí)，Python它的兼容性比較好，它在編程界被稱為“膠水語言”，因?yàn)樗梢詫⑵渌Z言制作的模塊（尤其是C/C++）聯(lián)結(jié)起來。對(duì)于小白用戶來說，它具有強(qiáng)大且豐富的庫，封裝后可以輕松調(diào)用。
而且現(xiàn)在大家都嘗試跨界找工作，對(duì)于跨界黨來說，金融人需要懂一點(diǎn)編程，Python語言的可讀性很強(qiáng)；而技術(shù)需要懂一點(diǎn)金融原理，Python有各種包和庫可以直接調(diào)用，自然而然Python也就成為了量化者的首選。
以上就是【哪種語言適合做量化策略？Python、Java還是C++？】的全部解答，總之做量化交易可以用的編程語言有很多，大家主要切合的自身的情況，以及交易狀況來定。有不懂的問題歡迎來咨詢金程網(wǎng)校。
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