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python未来函数 python的future

PythonIT技术

python 回测用什么包支持免费开源 抛开版权不说，初期入手策略测试、数据分析用matlab非常方便 但是策略测试方法、框架弄清楚后 ， 要做正规的回测，还是Python方便，这里的正规是指严格的事件流驱动 ， 虽然速度慢，但是避免未来函数影响、接近实盘的逻辑
Quant 应该学习哪些 Python 知识答主更多应该算一个trader而不是quant（虽然对quantpython未来函数的一些知识也略懂）python未来函数，下面python未来函数的答案可能更多是从一个交易员python未来函数的角度来回答 。
想在市场上赚钱，必须同时具备两样能力：
研究：做出正确的能够获利的决策，也就是寻找Alpha的能力
交易：基于研究的结果和交易信号 ， 执行相应的下单风控等操作，也就是将Alpha落实到你账户盈利上的能力
研究方面
龙哥的答案已经覆盖了常用的库，这里就从研究的整体方向上来介绍下：
获取数据：可以选择使用TuShare、通联、万得等数据工具下载数据 ， 并将原始的数据格式转化为你自己想用的数据格式（可以用Python脚本实现），以保存到数据库中
存储数据：几乎绝大部分常用的数据库都提供了Python接口，SQL/NoSQL/HDF5等等多种，最常用的应该是MySql和MongoDB，有兴趣学Q的也可以直接去用KDB ，数据库具体会应用的方向包括保存数据、读取数据、数据补全机制、数据变频（TICK变K线等）
数据回测：将数据读取到内存中后（以numpy数组或者pandas序列的形式），进行策略的回测，并对回测结果进行研究（matplotlib绘图），或者对参数进行优化（scipy等）
建模相关：对数据进行一些统计学检验（statsmodel）以及机器学习建模（scikit-learn）
集成开发环境：在有针对性的IDE中实现以上步骤会更加简便快捷（ipython/spyder）
交易方面
这部分是答主的主场了，主要分为两块：
1. 执行交易：对于绝大部分量化策略，都在一定程度上需要自动/半自动的下单功能 。
CTA策略突破入?。爰堆邮保?
期权做市实时挂撤单（毫秒级延时）
股指期货高频（微秒级延时）
分级基金套利（批量自动下单，延时没有以上几种重要）
Alpha套利（篮子交易 ， 一般要使用vwap等算法）
2. 策略风控：同样一般需要自动或者半自动的风控功能.
期权组合的希腊值风险实时监控对冲
分级基金套利的beta净敞口、行业暴露等实时监控对冲
Alpha套利策略的因子监控
具体需要掌握的知识：
1. 模拟实盘交易的策略回测：将策略重新编写为可以基于数据回放（逐TICK/逐K线）的模式进行回测的程序，模拟实际交易情况，杜绝未来函数的可能性，实盘交易中使用完全相同的程序进行交易，保证实盘和回测的一致性 。这块通常需要专门的框架或者程序，比如通联的优矿、掘金、vn.py框架中的vn.strategy等 。
2. 实盘交易接口：将想要下的单子通过交易接口发送到经纪商柜台，目前可以实盘直接使用的应该包括掘金（期货）、vn.py中的vn.lts（证券、期权）和vn.ctp（期货） 。如果要使用其他的柜台需要自己封装，如恒生、金证等 。
3. 其他语言拓展：作为最有名的胶水语言之一，Python的拓展功能不用绝对是浪费 。针对计算瓶颈可以使用cython拓展，针对API可以用boost.python和swig进行封装，调用matlab直接运行其中提供的特定算法，使用COM接口调用Excel自动生成每日交易记录和报表......
4. GUI程序的开发：相当数量的量化交易依旧需要交易员进行实时监控 ， 除了在cmd中不断print一些数据外，更合理的方案是开发自己需要的GUI界面，重点推荐PyQt ， 比在C中用Qt开发要来的快捷很多，底层运行的也是C的代码 ， 速度完全不用担心 。一些有特别需求的人也可以考虑开发在浏览器中显示的界面，比如经常想用手机远程监控 。
如何系统地学习量化交易？有TB和matlab就基本足够了 ， 实现的话c比较好 。当然要看自身的知识背景和技术水平 。
我的理解其实做量化交易很难有一个所谓的系统学习的过程，量化只是手段，交易的逻辑是多元化的，你可以通过形态描述、追踪市场不合理价差等手段切入 ， 也可以把天体物理、小波分析、神经网络等复杂模型应用其中，你可以做的是K线结构上的策略 ， 也可以做日线或每500毫秒数据进行决策的策略 。
所有的一切目的就是为了获利，所谓量化和程序化只是实现这一目的的手段 。
你可以通过各种手段了解做量化时注意的细节，比如如何避免使用未来函数、如何理解每一条数据的意义、测试与实盘之间的差异、不同测试软件的优缺点等等 。但你没法去“学习”量化交易，因为不会有人把自己真正赚钱的东西拿出来，如何赚钱必须自己去挖掘
首先从高频交易分类来说，您研究的期现套利只是其中一种，股指期货刚推出的时候和现货的期现套利收益率还不错，近两年低到有时甚至不到无风险收益率 。国债期货和现货套利空间在推出后很快就消失了 。以后推出了期权，可能会有一定机会 ， 但应该风险很高 。其实从国外来看，高频交易最大的用处是做市商交易，快进快出提供市场流动性，这种策略在中国订单驱动市场显然很难 。然后就是后面答案中提到的趋势交易，利用KDJ，SAR ， 海龟法，割头皮法之类的策略判断市场方向进行交易，这也是国内期货公司和大部分量化私募的方向 。不得不说 ， 这种策略参数选择基于过去，可能会过度优化参数或者加入拍脑袋主观想法，有时候赚很多倍有时候很快赔光 。一般的策略都回撤太高不适合投资 。最后有一种 ， 是目前我所了解的比较先进的方法，隐含马尔可夫模型（HMM），这也是西蒙斯的文艺复兴在做的方法 。具体策略我学识有限了解不深，这是一种随机过程的方法，《数学之美》里介绍过利用HMM来语音识别 。因此，我建议题主如果真的有志于高频交易应该首先读一个数学或者计算物理的博士，编程能力并不是高频交易的核心竞争力 ， 数学理论才是 。当然，本人阅历能力有限，仅了解皮毛 ， 随口一说，欢迎拍砖
如何看待python的未来的发展趋势？对于程序员而言，了解编程语言的发展趋势，有助于个人职业成长；而对于想要入行IT的新人而言 ， 最大的疑惑大多来自于不知道该选择哪门编程语言发展前景更好！
随着云计算、人工智能等的发展，Python语言最近几年出现了爆发式的增长，Python语言的关注度增长了10倍 。云计算、大数据分析、人工智能、物联网等领域Python应用无处不在 。百度、阿里、腾讯、网易、新浪，搜狐等各公司都在大规模使用Python技术 。
各个公司对于Python人才急缺，但是掌握Python技术的人才不多，造成各个公司急缺Python开发人员 。所以说未来Python的发展前景还是挺不错的；自1991年发布以来，Python的普及程度已经大大提高 。现在已经跻身世界上最流行的编程语言之列，克服了如速度太慢或无法扩展语言的诟病 。虽然很多开源项目或语言浮浮沉沉 ， 但是Python一直在增长，排名不断提升 。
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