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pyalgotrade 源码分析

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1、对于开发恒生交易API的Python封装有什么建议?底层接口:负责对接行情和交易API，将数据推送到系统核心，发送指令(下单、数据请求等 。).中间引擎:用于集成程序中的所有组件(包括底层接口、数据库接口等 。)成一个对象，方便top UI调用top GUI:用于显示数据，调用中间引擎暴露的主动函数 ， 实现各种具体功能 。vn.py的优点:语言简单易用:Java语言比Python冗长，架构简单:Java的编程理念(纯面向对象，广泛使用框架等 。)比Python的复杂，还有事件驱动引擎:AlgoTrader用的斯珀引擎 ， 虽然功能强大，但是用起来太复杂了，对于国内大多数量化业务来说完全没必要 。本地化:vn.py完全是为中国市场设计的，而且在功能设计方面 。
2、使用python做量化交易策略测试和回验,有哪些比较成熟一些的库pybacktestpyalgotraderziplinebtbacktrader pybacktest是基于vector的，不是基于event的，速度快很多，缺点也很明显 。比较成熟的库可以参考以下:pybacktestpyalgotradeRziplineBTbackTraderpybacktest是基于vector的，不是基于event的，速度快很多，缺点也很明显 。
强烈建议将3、中国的Python量化交易工具链有哪些 TuShare2用于数据采集 。在我们a股，推荐成熟的pyalgotrade3 。Ricequant4等测试策略 。恒生的python恒生量化社区5 。Wonder的PythonAPI可以用来获取实时数据、历史数据和订单交易 。优点:Wonder大而全缺点:订单交易功能不是事件驱动的(比如交易返回需要用户查询 ， 不是主推) 。Flush iFinD的PythonAPI类似于Wonder的API 。优点:比Wonder便宜 。同花顺的服务态度很好(用户提出新的需求后能很快给出明确的答案或解决方案) 。掘金的量化平台连接了QuickFIX的PythonAPI(可以用来连接国鑫和方正的FIX接口) 。numpy/Scipy/Matplotlib/Pandas(quantization分析)IPyhon/Spyder(适用于量化的IDE环境分析) Zipline(策略制定的回溯测试)TuShare财经数据接口可以直接抓取新浪财经和凤凰财经的网站数据，包括行情、基本面、经济数据等等 。
4、Quant应该学习哪些Python知识您好，很高兴回答您的问题:1 。需求高；2.还有Python，Java，Matlab ， Q和一些内部语言(比如高盛自己的语言)，但我不想敷衍 。回答就好 。1.如果你还需要一些关于深度学习的东西 ， 可以考虑一下Theano或者Keras 。这两个东西可能用在分析新闻数据里 。但不建议用这种方法做定量模型，因为计算量太大，成本很高 。
个人觉得这个框架比vn.py好太多毕竟是一个在金融IT领域摸爬滚打了近20年的老妖的作品，架构设计也不是一般的优秀 。3.在中国，ricequant是个不错的选择 。虽然用的是Java，但是我见过团队 ， 都是财务IT出身 。基本上都是7、8年以上的经验 ， 基本功很扎实，做事很靠谱 。现在他们也在考虑将SDK扩展到Python 。
5、python开源量化平台vn.py有什么用pybacktestpyalgotraderziplinebtbacktrader pybacktest是基于vector的，不是基于event的，速度快很多，缺点也很明显 。开源交易平台Python开发框架介绍方便使用vn.py学习建议1 。目前大部分中文教程停留在2.5版本，所以如果英语比较差(又没有编程基础)，最好从这里开始 。
【pyalgotrade 源码分析】国内的前景是可以独立完成XXXX 。3.x摒弃向后兼容，立志让Python尽善尽美，但各个模块的更新并不乐观，(反正要35年)2 。Python涵盖的范围很广，其实任何一种语言都可以做任何事情，决定这种语言是否适合这方面的是它自身的语言特点 。3.Python适合快速开发，解释性语言导致运行效率低，但开发速度相对于其他语言来说是高的 。

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