Quant 应该学习哪些 Python 知识1. 如果还需要Deep Learning方面的东西的话，可以考虑Theano或者Keras 。这两个东西可能会用在分析新闻数据方面 。不过不是很推荐使用这类方法去做量化模型，因为计算量实在是太大 ， 成本很高 。
2. 交易框架方面 ， 除了vn.py，还推荐PyAlgoTrade框架，github上可以搜到 。私以为这个框架比vn.py牛逼太多了，毕竟是一个在金融IT领域混迹近20年的老妖的作品 ， 架构设计不是一般的优秀 。
3. 国内的话，ricequant是个不错的选择，虽然使用的是Java，但是团队我见过 ， 都是做金融IT出身的，基本上都有7、8年以上经验，底层功底非常扎实，做事情都很靠谱 。现在他们也在考虑把SDK扩展到Python这边 。
4. 国内的行情和交易接口 ， 使用的是自己的协议（比如CTP接口使用的是FTD协议），而不是国际上广泛使用的FIX协议，并且都不开源 。如果需要连接行情，还需要考虑将接口SDK为python封装一下 。（修改：评论中有人提到很多券商也开放了FIX接口，不过似乎是在内网使用）
5. 有人谈到数据库了，这里我也说一下，对于高频tick级别的数据 ， 其量级可以达到每天TB级别，普通的关系数据库是扛不住的 。如果试图使用传统的关系数据库，比如Oracle之类的可以省省了 。对付这种级别的数据，采用文件系统 内存索引会更好 。不过这种场景，一般也就是机构里面能碰到了，个人quant可以不用考虑 。
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
如何看待python的未来的发展趋势？对于程序员而言，python未来函数了解编程语言的发展趋势 ， 有助于个人职业成长python未来函数；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 。
如何系统地学习量化交易？有TB和matlab就基本足够python未来函数了python未来函数，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python未来函数，量化只是手段，交易的逻辑是多元化的，python未来函数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 ， python未来函数你可以做的是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 。
【python未来函数 python未来发展前景】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
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