python大數據與量化交易

❶ 學python要從什麼技術學起

根據樓主指出的問題所在，我把我這邊的學習步驟分享給你：
python有全棧，也有人工智慧AI,我給你簡單介紹下學習框架
階段一：Python開發基礎
Python全棧開發與人工智慧之Python開發基礎知識學習內容包括：Python基礎語法、數據類型、字元編碼、文件操作、函數、裝飾器、迭代器、內置方法、常用模塊等。
階段二：Python高級編程和資料庫開發
Python全棧開發與人工智慧之Python高級編程和資料庫開發知識學習內容包括：面向對象開發、Socket網路編程、線程、進程、隊列、IO多路模型、Mysql資料庫開發等。
階段三：前端開發
Python全棧開發與人工智慧之前端開發知識學習內容包括：Html、CSS、JavaScript開發、Jquery&bootstrap開發、前端框架VUE開發等。
階段四：WEB框架開發
Python全棧開發與人工智慧之WEB框架開發學習內容包括：Django框架基礎、Django框架進階、BBS+Blog實戰項目開發、緩存和隊列中間件、Flask框架學習、Tornado框架學習、Restful API等。
階段五：爬蟲開發
Python全棧開發與人工智慧之爬蟲開發學習內容包括：爬蟲開發實戰。
階段六：全棧項目實戰
Python全棧開發與人工智慧之全棧項目實戰學習內容包括：企業應用工具學習、CRM客戶關系管理系統開發、海翔飛在線教育平台開發等。
階段七：演算法&設計模式
階段八：數據分析
Python全棧開發與人工智慧之數據分析學習內容包括：金融量化分析。
階段九：機器學習、圖像識別、NLP自然語言處理
Python全棧開發與人工智慧之人工智慧學習內容包括：機器學習、圖形識別、人工智慧玩具開發等。
階段十：Linux系統&百萬級並發架構解決方案
階段十一：高並發語言GO開發
Python全棧開發與人工智慧之高並發語言GO開發學習內容包括：GO語言基礎、數據類型與文件IO操作、函數和面向對象、並發編程等。

❷ Python的應用前景。

目前python被用的還是蠻多的，一些大公司如Google（實現web爬蟲和搜索引擎中的很多組件），Yahoo（管理討論組），NASA，YouTube（視頻分享服務大部分由Python編寫）等等對Python都很青睞。而國內的豆瓣可以說是給Python予千萬寵愛了，它的前台後台清一色的都是Python的身影。另外，我們計算機視覺這塊用的很頻繁的OpenCV也提供了Python的介面，網上還提供了不少Python的機器學習的庫（例如milk，scikit-learn，Pylearn2等），Deep learning的一個知名的Python的庫theano，自然語言處理的庫NLTK。此外，Python為數學、科學、工程和繪圖等提供了有趣的標准庫（例如，NumPy ，SciPy和matplotlib等），Python佔有的用戶群越來越廣。
通過網路大概了解了下python的應用領域，如：系統運維、科學計算、人工智慧、網路編程(如搜索引擎、爬蟲、伺服器編程)、web開發、雲計算系統、圖形化、教育等等等…………好吧，一堆看不懂的，只注意到了「爬蟲」、「科學計算」和「圖形化」三個關鍵詞，簡單理解就是爬數據、分析挖掘和圖形展示。
Python的應用
在數據爬蟲方面，利用rullib、requests、BeautifulSoup、re、Scrapy等模塊進行爬取想要的網站資料，如搜房、淘寶、京東、微信、今日頭條、中國知網、新浪、貼吧、金融界、電影論壇等等，真正的實現所見即所得。
在數據處理方面，利用Pandas、Numpy、Scipy、PyMVPA等模塊可以幫助你在計算巨型數組、矢量分析、神經網路等方面高效率完成工作。尤其是在教育科研方面，可以發揮出獨特的優勢。
在數據展示方面，利用ReportLab 、matplotlib、basemap 等模塊可以生成相應的統計圖表或地圖等。另外，利用PyOpenGl模塊，可以非常迅速的編寫出三維場景。
總之是集數據採集、分析、挖掘及展示等功能於一體，典型的萬金油。另外，如果是專業學習python，真是工資高得讓人羨慕，具體多少就不說了，感興趣的可以去查查。

❸ 量化投資都需要哪些數學基礎知識

學習量化投資和大數據分析，首先你得具備一定的數學基礎、統計學基礎，經濟學基礎以及物理較好一定的編程能力（最好是學python，入門快，效率高），如果這些基礎你都不具備，沒關系，說好的零基礎入門，那就跟著我一步一步的走。

一. 數學

打好數學基礎，學一學集合論、統計學方面的知識，集合論和統計學如果沒學過建議先入個門。下面有幾本書，個人覺得講的十分的透徹，下面就分享給大家。

《概率論與數理統計》

CSDN下載鏈接：https://download.csdn.net/download/sinat_31397599/10596845

網路雲鏈接：

《數理統計學教程》

CSDN下載鏈接：https://download.csdn.net/download/sinat_31397599/10596851

網路雲鏈接：

二. 經濟學&金融學

數學基礎學習完成後，就要進行進一步的學習了，接下來那就看一點計量經濟學和中級微觀經濟學方面的書，下面我給大家推薦幾本我認為比較好懂且幹活很多的書，以下這三本正好是講的不同的三個知識模塊，也是後面一定要用上的，請各位接好武功秘籍了。

《計量經濟學導論》

中文版CSDN下載鏈接：https://download.csdn.net/download/sinat_31397599/10596855

中文版網路雲鏈接：

《微觀經濟學》

中文版CSDN下載鏈接：https://download.csdn.net/download/sinat_31397599/10596861

中文版網路雲鏈接：

《期權,期貨和其他衍生品》

中文版CSDN下載鏈接：https://download.csdn.net/download/sinat_31397599/10596863

中文版網路雲鏈接：

三. 計算機與編程

1. 計算機

你如果之前沒有學過計算機相關知識，我建議可以先看一本書入個門，因為學懂了以上兩方面的理論進行實踐操作了，正所謂是實踐出真知嘛！

要實踐的話就必須掌握一門編程技術，我推薦使用python語言，簡單好上手，並且各種豐富的資源庫讓你事半功倍。

《零起點Python大數據與量化交易》

CSDN下載鏈接：https://download.csdn.net/download/sinat_31397599/10596866

網路雲鏈接：

四. 實踐

現在有一些在線的金融系統，可以給你機會讓你寫你自己的模型的，你多留意一下，閑來沒事兒寫幾個交易模型試一試。
據我所知目前大多數寫交易模型的，都沒有較強的綜合能力（綜合經濟金融、數學、編程這三個方面），你要想比他們都強，那就把這三個方面的基礎都打好。

最後，加油奮斗吧，相信自己，只要你努力，你肯定是最棒的。

引用自《

小判官教你零基礎入門量化投資，大數據分析，內含對應資料下載地址

》，鏈接：網頁鏈接

❹ 個人做量化交易需要注意些什麼

一說到量化投資，一下子蹦出來一堆厲害的語匯，例如：FPGA，微波加熱，高頻率，納秒等級延遲時間這些。這種全是高頻交易中的語匯，高頻交易的確是基金管理公司做起來較為適合，平常人搞起來門檻較為高。

模擬交易最後實際效果一般在於你的程序流程是不是靈便，是不是優良的風險性和資金分配優化演算法。

總結：對於說本人做量化投資是不是可靠，上邊的步驟早已表明了實際可策劃方案，可靠性顯而易見。對於能否賺到錢，就看本人的修為了更好地。

❺ 未來十年Python的前景會怎樣

Python是一款流行的計算機編程語言，具有簡單、易學、免費、開源、可移植、可擴展、可嵌入以及面向對象等特點，擁有強大的庫，簡潔的幾行代碼即可實現強大的功能，應用范圍廣泛，可廣泛應用於以下領域：

1. Web開發

最火的Python web框架Django，支持非同步高並發的Tornado框架，短小精悍的flask，bottle，Django官方的標語把Django定義為the framework for perfectionist with deadlines（大意是一個為完全主義者開發的高效率web框架）

2. 網路編程

支持高並發的Twisted網路框架，py3引入的asyncio使非同步編程變的非常簡單

3. 爬蟲開發

爬蟲領域，Python幾乎是霸主地位，Scrapy/Request/BeautifuSoap/urllib等，想爬啥就爬啥

4. 雲計算開發

目前最火最知名的雲計算框架就是OpenStack，Python現在的火，很大一部分就是因為雲計算市場近幾年的爆發

5. 人工智慧

MASA和Google早期大量使用Python，為什麼Python積累了豐富的科學運算庫，當AI時代來臨後，Python從眾多編程語言中脫穎而出，各種人工智慧演算法都基於Python編寫，由其PyTorch之後，Python作為AI時代頭牌語言的位置基本確立！

6. 自動化運維

問問中國的每個運維人員，運維人員必須會的語言是什麼？10個人詳細會給你一個相同的答案，它的名字叫Python

7. 金融分析

金融公司使用的很多分析程序、高頻交易軟體就是用的Python，目前，Python是金融分析、量化交易領域里用得最多的語言

8. 科學運算

97年開始，NASA就在大量使用Python在進行各種復雜的科學運算，隨著NumPy，SciPy，Matplotlib，Enthought librarys等眾多程序庫的開發，使得Python越來越適合做科學計算、繪制高質量的2D和3D圖像。和科學計算領域最流行的商業軟體Matlab相比，Python是一門通用的程序設計語言，比Matlab所採用的腳本語言的應用范圍更廣泛

9. 游戲開發

在網路游戲開發中Python也有很多應用。相比Lua or C++，Python比Lua有更高階的抽象能力，可以用更少的代碼描述游戲業務邏輯，與Lua相比，Python更適合作為一種Host語言，即程序的入口點是在Python那一端會比較好，然後用C/C++在非常必要的時候寫一些擴展。Python非常適合編寫1萬行以上的項目，而且能夠很好的把網游項目的規模控制在10萬行代碼以內。

10. 桌面軟體

雖然大家很少使用桌面軟體了，但是Python在圖形界面開發上也很強大，你可以用tkinter/PyQT框架開發各種桌面軟體！

❻ Python都是拿來做運維嗎

當然不是！

運維只是Python的應用方向之一，實際上Python主要有下面這些方向：

1. 常規軟體開發

Python支持函數式編程和OOP面向對象編程，能夠承擔任何種類軟體的開發工作，因此常規的軟體開發、腳本編寫、網路編程等都屬於標配能力。

2. 科學計算

隨著NumPy, SciPy, Matplotlib, Enthought librarys等眾多程序庫的開發，Python越來越適合於做科學計算、繪制高質量的2D和3D圖像。和科學計算領域最流行的商業軟體Matlab相比，Python是一門通用的程序設計語言，比Matlab所採用的腳本語言的應用范圍更廣泛，有更多的程序庫的支持。雖然Matlab中的許多高級功能和toolbox目前還是無法替代的，不過在日常的科研開發之中仍然有很多的工作是可以用Python代勞的。

3. 自動化運維

這幾乎是Python應用的自留地，作為運維工程師首選的編程語言，Python在自動化運維方面已經深入人心，比如Saltstack和Ansible都是大名鼎鼎的自動化平台。

4. 雲計算

開源雲計算解決方案OpenStack就是基於Python開發的，搞雲計算的同學都懂的。

5. WEB開發

基於Python的Web開發框架不要太多，比如耳熟能詳的Django，還有Tornado，Flask。其中的Python+Django架構，應用范圍非常廣，開發速度非常快，學習門檻也很低，能夠幫助你快速的搭建起可用的WEB服務。

6. 網路爬蟲

也稱網路蜘蛛，是大數據行業獲取數據的核心工具。沒有網路爬蟲自動地、不分晝夜地、高智能地在互聯網上爬取免費的數據，那些大數據相關的公司恐怕要少四分之三。能夠編寫網路爬蟲的編程語言有不少，但Python絕對是其中的主流之一，其Scripy爬蟲框架應用非常廣泛。

7. 數據分析

在大量數據的基礎上，結合科學計算、機器學習等技術，對數據進行清洗、去重、規格化和針對性的分析是大數據行業的基石。Python是數據分析的主流語言之一。

8. 人工智慧

Python在人工智慧大范疇領域內的機器學習、神經網路、深度學習等方面都是主流的編程語言，得到廣泛的支持和應用。

當然，除了以上的主流和前沿領域，Python還在其他傳統或特殊行業起著重要的作用。

摘自：劉江的Python教程

❼ 什麼是量化交易

❽ 目前市面上的量化交易平台做到了什麼程度

量化交易，從18世紀開始，金融投資的先驅已經開始探索各種不同的投資方法，經過多年的進化，已經嘗試了從價值分析、風險套利到日間交易等不同的方向。

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在當前中國資本市場的變化中，定量投資作為一種新興的中國市場投資方式，是現代量化投資理論和數理統計方法的運用，在海大歷史數據的各種「能帶來超額收益的使用計算機技術的高概率事件制定一個模型驗證的數量策略和治療這些規則和策略，和固化的策略來指導投資的嚴格執行，為了獲得可持續的穩定，高於平均水平的超額收益。

❾ 學習量化選擇Python還是R比較好

對於想從事數據行業的人和數據工作者來說，是學習R還是 python，哪個工具更實用一直被大家爭論。python 和R是統計學中兩種最流行的的編程語言，R的功能性主要是統計學家在開發時考慮的（R具有強大的可視化功能），而 Python 因為易於理解的語法被大家所接受。
在這篇文章中，我們將重點介紹R和 Python 以及它們在數據科學和統計上地位之間的差異。
關於R的介紹
Ross Ihaka 和 Robert Gentleman 於 1995 年在S語言中創造了開源語言R，目的是專注於提供更好和更人性化的方式做數據分析、統計和圖形模型的語言。
起初R主要是在學術和研究使用，但近來企業界發現R也很不錯。這使得中的R成為企業中使用的全球發展最快的統計語言之一。
R 的主要優勢是它有一個龐大的社區，通過郵件列表，用戶貢獻的文檔和一個非常活躍的堆棧溢出組提供支持。還有 CRAN 鏡像，一個用戶可以很簡單地創造的一個包含R包的知識庫。這些包有R裡面的函數和數據，各地的鏡像都是R網站的備份文件，完全一樣，用戶可以可以選擇離你最近的鏡像訪問最新的技術和功能，而無需從頭開發。
如果你是一個有經驗的程序員，你可以不會覺得使用R可以提高效率，但是，你可能會發現學習R經常會遇到瓶頸。幸運的是現在的資源很多。
關於 Python 的介紹
Python 是由 Guido van Rossem 創建於 1991 年，並強調效率和代碼的可讀性。希望深入的數據分析或應用統計技術的程序員是 Python 的主要用戶。
當你越需要在工程環境中工作，你會越喜歡 Python。它是一種靈活的語言，在處理一些新東西上表現很好，並且注重可讀性和簡單性，它的學習曲線是比較低的。
和R類似，Python 也有包，pypi 是一個 Python 包的倉庫，裡面有很多別人寫好的 Python 庫。
Python 也是一個大社區，但它是一個有點比較分散，因為它是一個通用的語言。然而，Python 自稱他們在數據科學中更占優勢地位：預期的增長，更新穎的科學數據應用的起源在這里。
R和 Python：數字的比較
在網上可以經常看到比較R和 Python 人氣的數字，雖然這些數字往往就這兩種語言是如何在計算機科學的整體生態系統不斷發展，但是很難並列進行比較。主要的原因是，R僅在數據科學的環境中使用，而 Python 作為一種通用語言，被廣泛應用於許多領域，如網路的發展。這往往導致排名結果偏向於 Python，而且從業者工資會較低。
R如何使用？
R 主要用於當數據分析任務需要獨立的計算或分析單個伺服器。這是探索性的工作，因為R有很多包和隨時可用的測試，可以提供提供必要的工具，快速啟動和運行的數量龐大幾乎任何類型的數據分析。R甚至可以是一個大數據解決方案的一部分。
當開始使用R的時候，最好首先安裝 RStudio IDE。之後建議你看看下面的流行包：
Python 如何使用？
如果你的數據分析任務需要使用 Web 應用程序，或代碼的統計數據需要被納入生產資料庫進行集成時你可以使用 python，作為一個完全成熟的編程語言，它是實現演算法一個偉大的工具。
雖然在過去 python 包對於數據分析還處於早期階段，但是這些年已經有了顯著改善。使用時需要安裝 NumPy/ SciPy 的（科學計算）和 pandas（數據處理），以使 Python 可用於數據分析。也看看 matplotlib，使圖形和 scikit-learn 機器學習。
不同於R，Python 有沒有明確的非常好的 IDE。我們建議你看看 Spyder 以及 IPython 網站，看看哪一個最適合你。
R和 Python：數據科學行業的表現
如果你看一下最近的民意調查，在數據分析的編程語言方面，R是明顯的贏家。
有越來越多的人從研發轉向 Python。此外，有越來越多的公司使用這兩種語言來進行組合。
如果你打算從事數據行業，你用好學會這兩種語言。招聘趨勢顯示這兩個技能的需求日益增加，而工資遠高於平均水平。
R：優點和缺點
優點
可視化能力強
可視化通常讓我們更有效地理解數字本身。R和可視化是絕配。一些必看的可視化軟體包是 ggplot2，ggvis，googleVis 和 rCharts。
完善的生態系統
R 具有活躍的社區和一個豐富的生態系統。R包在 CRAN，Bioconctor 的和 Github 上。您可以通過 Rdocumentation 搜索所有的R包。
用於數據科學
R 由統計學家開發，他們可以通過R代碼和包交流想法和概念，你不一定需要有計算機背景。此外企業界也越來越接受R。
缺點
R比較緩慢
R 使統計人員的更輕松，但你電腦的運行速度可能很慢。雖然R的體驗是緩慢的，但是有多個包來提高的r性能：pqR,renjin，FastR, Riposte 等等。
R不容易深入學習
R 學習起來並不容易，特別是如果你要從 GUI 來進行統計分析。如果你不熟悉它，即使發現包可能會非常耗時。
Python：優點和缺點
優點
IPython Notebook
IPython Notebook 使我們更容易使用 Python 進行數據工作，你可以輕松地與同事共享 Notebook，而無需他們安裝任何東西。這大大減少了組織代碼，輸出和注釋文件的開銷。可以花更多的時間做實際的工作。
通用語言
Python 是一種通用的語言，容易和直觀。在學習上會比較容易，它可以加快你寫一個程序的速度。此外，Python 測試框架是一個內置的，這樣可以保證你的代碼是可重復使用和可靠的。
一個多用途的語言
Python 把不同背景的人集合在一起。作為一種常見的、容易理解，大部分程序員都懂的，可以很容易地和統計學家溝通，你可以使用一個簡單的工具就把你每一個工作夥伴都整合起來。
缺點
可視化
可視化是選擇數據分析軟體的一個重要的標准。雖然 Python 有一些不錯的可視化庫，如 Seaborn，Bokeh 和 Pygal。但相比於R，呈現的結果並不總是那麼順眼。
Python 是挑戰者
Python 對於R來說是一個挑戰者，它不提供必不可少的R包。雖然它在追趕，但是還不夠。
最終你該學習什麼呢：
由你決定！作為一個數據工作者，你需要在工作中選擇最適合需要的語言。在學習之前問清楚這些問題可以幫助你：
你想解決什麼問題？
什麼是學習語言的凈成本？
是什麼在你的領域中常用的工具？
什麼是其他可用工具以及如何做這些涉及到的常用工具？