python大数据与量化交易

❶ 学python要从什么技术学起

根据楼主指出的问题所在，我把我这边的学习步骤分享给你：
python有全栈，也有人工智能AI,我给你简单介绍下学习框架
阶段一：Python开发基础
Python全栈开发与人工智能之Python开发基础知识学习内容包括：Python基础语法、数据类型、字符编码、文件操作、函数、装饰器、迭代器、内置方法、常用模块等。
阶段二：Python高级编程和数据库开发
Python全栈开发与人工智能之Python高级编程和数据库开发知识学习内容包括：面向对象开发、Socket网络编程、线程、进程、队列、IO多路模型、Mysql数据库开发等。
阶段三：前端开发
Python全栈开发与人工智能之前端开发知识学习内容包括：Html、CSS、JavaScript开发、Jquery&bootstrap开发、前端框架VUE开发等。
阶段四：WEB框架开发
Python全栈开发与人工智能之WEB框架开发学习内容包括：Django框架基础、Django框架进阶、BBS+Blog实战项目开发、缓存和队列中间件、Flask框架学习、Tornado框架学习、Restful API等。
阶段五：爬虫开发
Python全栈开发与人工智能之爬虫开发学习内容包括：爬虫开发实战。
阶段六：全栈项目实战
Python全栈开发与人工智能之全栈项目实战学习内容包括：企业应用工具学习、CRM客户关系管理系统开发、海翔飞在线教育平台开发等。
阶段七：算法&设计模式
阶段八：数据分析
Python全栈开发与人工智能之数据分析学习内容包括：金融量化分析。
阶段九：机器学习、图像识别、NLP自然语言处理
Python全栈开发与人工智能之人工智能学习内容包括：机器学习、图形识别、人工智能玩具开发等。
阶段十：Linux系统&百万级并发架构解决方案
阶段十一：高并发语言GO开发
Python全栈开发与人工智能之高并发语言GO开发学习内容包括：GO语言基础、数据类型与文件IO操作、函数和面向对象、并发编程等。

❷ Python的应用前景。

目前python被用的还是蛮多的，一些大公司如Google（实现web爬虫和搜索引擎中的很多组件），Yahoo（管理讨论组），NASA，YouTube（视频分享服务大部分由Python编写）等等对Python都很青睐。而国内的豆瓣可以说是给Python予千万宠爱了，它的前台后台清一色的都是Python的身影。另外，我们计算机视觉这块用的很频繁的OpenCV也提供了Python的接口，网上还提供了不少Python的机器学习的库（例如milk，scikit-learn，Pylearn2等），Deep learning的一个知名的Python的库theano，自然语言处理的库NLTK。此外，Python为数学、科学、工程和绘图等提供了有趣的标准库（例如，NumPy ，SciPy和matplotlib等），Python占有的用户群越来越广。
通过网络大概了解了下python的应用领域，如：系统运维、科学计算、人工智能、网络编程(如搜索引擎、爬虫、服务器编程)、web开发、云计算系统、图形化、教育等等等…………好吧，一堆看不懂的，只注意到了“爬虫”、“科学计算”和“图形化”三个关键词，简单理解就是爬数据、分析挖掘和图形展示。
Python的应用
在数据爬虫方面，利用rullib、requests、BeautifulSoup、re、Scrapy等模块进行爬取想要的网站资料，如搜房、淘宝、京东、微信、今日头条、中国知网、新浪、贴吧、金融界、电影论坛等等，真正的实现所见即所得。
在数据处理方面，利用Pandas、Numpy、Scipy、PyMVPA等模块可以帮助你在计算巨型数组、矢量分析、神经网络等方面高效率完成工作。尤其是在教育科研方面，可以发挥出独特的优势。
在数据展示方面，利用ReportLab 、matplotlib、basemap 等模块可以生成相应的统计图表或地图等。另外，利用PyOpenGl模块，可以非常迅速的编写出三维场景。
总之是集数据采集、分析、挖掘及展示等功能于一体，典型的万金油。另外，如果是专业学习python，真是工资高得让人羡慕，具体多少就不说了，感兴趣的可以去查查。

❸ 量化投资都需要哪些数学基础知识

学习量化投资和大数据分析，首先你得具备一定的数学基础、统计学基础，经济学基础以及物理较好一定的编程能力（最好是学python，入门快，效率高），如果这些基础你都不具备，没关系，说好的零基础入门，那就跟着我一步一步的走。

一. 数学

打好数学基础，学一学集合论、统计学方面的知识，集合论和统计学如果没学过建议先入个门。下面有几本书，个人觉得讲的十分的透彻，下面就分享给大家。

《概率论与数理统计》

CSDN下载链接：https://download.csdn.net/download/sinat_31397599/10596845

网络云链接：

《数理统计学教程》

CSDN下载链接：https://download.csdn.net/download/sinat_31397599/10596851

网络云链接：

二. 经济学&金融学

数学基础学习完成后，就要进行进一步的学习了，接下来那就看一点计量经济学和中级微观经济学方面的书，下面我给大家推荐几本我认为比较好懂且干活很多的书，以下这三本正好是讲的不同的三个知识模块，也是后面一定要用上的，请各位接好武功秘籍了。

《计量经济学导论》

中文版CSDN下载链接：https://download.csdn.net/download/sinat_31397599/10596855

中文版网络云链接：

《微观经济学》

中文版CSDN下载链接：https://download.csdn.net/download/sinat_31397599/10596861

中文版网络云链接：

《期权,期货和其他衍生品》

中文版CSDN下载链接：https://download.csdn.net/download/sinat_31397599/10596863

中文版网络云链接：

三. 计算机与编程

1. 计算机

你如果之前没有学过计算机相关知识，我建议可以先看一本书入个门，因为学懂了以上两方面的理论进行实践操作了，正所谓是实践出真知嘛！

要实践的话就必须掌握一门编程技术，我推荐使用python语言，简单好上手，并且各种丰富的资源库让你事半功倍。

《零起点Python大数据与量化交易》

CSDN下载链接：https://download.csdn.net/download/sinat_31397599/10596866

网络云链接：

四. 实践

现在有一些在线的金融系统，可以给你机会让你写你自己的模型的，你多留意一下，闲来没事儿写几个交易模型试一试。
据我所知目前大多数写交易模型的，都没有较强的综合能力（综合经济金融、数学、编程这三个方面），你要想比他们都强，那就把这三个方面的基础都打好。

最后，加油奋斗吧，相信自己，只要你努力，你肯定是最棒的。

引用自《

小判官教你零基础入门量化投资，大数据分析，内含对应资料下载地址

》，链接：网页链接

❹ 个人做量化交易需要注意些什么

一说到量化投资，一下子蹦出来一堆厉害的语汇，例如：FPGA，微波加热，高频率，纳秒等级延迟时间这些。这种全是高频交易中的语汇，高频交易的确是基金管理公司做起来较为适合，平常人搞起来门槛较为高。

模拟交易最后实际效果一般在于你的程序流程是不是灵便，是不是优良的风险性和资金分配优化算法。

总结：对于说本人做量化投资是不是可靠，上边的步骤早已表明了实际可策划方案，可靠性显而易见。对于能否赚到钱，就看本人的修为了更好地。

❺ 未来十年Python的前景会怎样

Python是一款流行的计算机编程语言，具有简单、易学、免费、开源、可移植、可扩展、可嵌入以及面向对象等特点，拥有强大的库，简洁的几行代码即可实现强大的功能，应用范围广泛，可广泛应用于以下领域：

1. Web开发

最火的Python web框架Django，支持异步高并发的Tornado框架，短小精悍的flask，bottle，Django官方的标语把Django定义为the framework for perfectionist with deadlines（大意是一个为完全主义者开发的高效率web框架）

2. 网络编程

支持高并发的Twisted网络框架，py3引入的asyncio使异步编程变的非常简单

3. 爬虫开发

爬虫领域，Python几乎是霸主地位，Scrapy/Request/BeautifuSoap/urllib等，想爬啥就爬啥

4. 云计算开发

目前最火最知名的云计算框架就是OpenStack，Python现在的火，很大一部分就是因为云计算市场近几年的爆发

5. 人工智能

MASA和Google早期大量使用Python，为什么Python积累了丰富的科学运算库，当AI时代来临后，Python从众多编程语言中脱颖而出，各种人工智能算法都基于Python编写，由其PyTorch之后，Python作为AI时代头牌语言的位置基本确立！

6. 自动化运维

问问中国的每个运维人员，运维人员必须会的语言是什么？10个人详细会给你一个相同的答案，它的名字叫Python

7. 金融分析

金融公司使用的很多分析程序、高频交易软件就是用的Python，目前，Python是金融分析、量化交易领域里用得最多的语言

8. 科学运算

97年开始，NASA就在大量使用Python在进行各种复杂的科学运算，随着NumPy，SciPy，Matplotlib，Enthought librarys等众多程序库的开发，使得Python越来越适合做科学计算、绘制高质量的2D和3D图像。和科学计算领域最流行的商业软件Matlab相比，Python是一门通用的程序设计语言，比Matlab所采用的脚本语言的应用范围更广泛

9. 游戏开发

在网络游戏开发中Python也有很多应用。相比Lua or C++，Python比Lua有更高阶的抽象能力，可以用更少的代码描述游戏业务逻辑，与Lua相比，Python更适合作为一种Host语言，即程序的入口点是在Python那一端会比较好，然后用C/C++在非常必要的时候写一些扩展。Python非常适合编写1万行以上的项目，而且能够很好的把网游项目的规模控制在10万行代码以内。

10. 桌面软件

虽然大家很少使用桌面软件了，但是Python在图形界面开发上也很强大，你可以用tkinter/PyQT框架开发各种桌面软件！

❻ Python都是拿来做运维吗

当然不是！

运维只是Python的应用方向之一，实际上Python主要有下面这些方向：

1. 常规软件开发

Python支持函数式编程和OOP面向对象编程，能够承担任何种类软件的开发工作，因此常规的软件开发、脚本编写、网络编程等都属于标配能力。

2. 科学计算

随着NumPy, SciPy, Matplotlib, Enthought librarys等众多程序库的开发，Python越来越适合于做科学计算、绘制高质量的2D和3D图像。和科学计算领域最流行的商业软件Matlab相比，Python是一门通用的程序设计语言，比Matlab所采用的脚本语言的应用范围更广泛，有更多的程序库的支持。虽然Matlab中的许多高级功能和toolbox目前还是无法替代的，不过在日常的科研开发之中仍然有很多的工作是可以用Python代劳的。

3. 自动化运维

这几乎是Python应用的自留地，作为运维工程师首选的编程语言，Python在自动化运维方面已经深入人心，比如Saltstack和Ansible都是大名鼎鼎的自动化平台。

4. 云计算

开源云计算解决方案OpenStack就是基于Python开发的，搞云计算的同学都懂的。

5. WEB开发

基于Python的Web开发框架不要太多，比如耳熟能详的Django，还有Tornado，Flask。其中的Python+Django架构，应用范围非常广，开发速度非常快，学习门槛也很低，能够帮助你快速的搭建起可用的WEB服务。

6. 网络爬虫

也称网络蜘蛛，是大数据行业获取数据的核心工具。没有网络爬虫自动地、不分昼夜地、高智能地在互联网上爬取免费的数据，那些大数据相关的公司恐怕要少四分之三。能够编写网络爬虫的编程语言有不少，但Python绝对是其中的主流之一，其Scripy爬虫框架应用非常广泛。

7. 数据分析

在大量数据的基础上，结合科学计算、机器学习等技术，对数据进行清洗、去重、规格化和针对性的分析是大数据行业的基石。Python是数据分析的主流语言之一。

8. 人工智能

Python在人工智能大范畴领域内的机器学习、神经网络、深度学习等方面都是主流的编程语言，得到广泛的支持和应用。

当然，除了以上的主流和前沿领域，Python还在其他传统或特殊行业起着重要的作用。

摘自：刘江的Python教程

❼ 什么是量化交易

❽ 目前市面上的量化交易平台做到了什么程度

量化交易，从18世纪开始，金融投资的先驱已经开始探索各种不同的投资方法，经过多年的进化，已经尝试了从价值分析、风险套利到日间交易等不同的方向。

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在当前中国资本市场的变化中，定量投资作为一种新兴的中国市场投资方式，是现代量化投资理论和数理统计方法的运用，在海大历史数据的各种“能带来超额收益的使用计算机技术的高概率事件制定一个模型验证的数量策略和治疗这些规则和策略，和固化的策略来指导投资的严格执行，为了获得可持续的稳定，高于平均水平的超额收益。

❾ 学习量化选择Python还是R比较好

对于想从事数据行业的人和数据工作者来说，是学习R还是 python，哪个工具更实用一直被大家争论。python 和R是统计学中两种最流行的的编程语言，R的功能性主要是统计学家在开发时考虑的（R具有强大的可视化功能），而 Python 因为易于理解的语法被大家所接受。
在这篇文章中，我们将重点介绍R和 Python 以及它们在数据科学和统计上地位之间的差异。
关于R的介绍
Ross Ihaka 和 Robert Gentleman 于 1995 年在S语言中创造了开源语言R，目的是专注于提供更好和更人性化的方式做数据分析、统计和图形模型的语言。
起初R主要是在学术和研究使用，但近来企业界发现R也很不错。这使得中的R成为企业中使用的全球发展最快的统计语言之一。
R 的主要优势是它有一个庞大的社区，通过邮件列表，用户贡献的文档和一个非常活跃的堆栈溢出组提供支持。还有 CRAN 镜像，一个用户可以很简单地创造的一个包含R包的知识库。这些包有R里面的函数和数据，各地的镜像都是R网站的备份文件，完全一样，用户可以可以选择离你最近的镜像访问最新的技术和功能，而无需从头开发。
如果你是一个有经验的程序员，你可以不会觉得使用R可以提高效率，但是，你可能会发现学习R经常会遇到瓶颈。幸运的是现在的资源很多。
关于 Python 的介绍
Python 是由 Guido van Rossem 创建于 1991 年，并强调效率和代码的可读性。希望深入的数据分析或应用统计技术的程序员是 Python 的主要用户。
当你越需要在工程环境中工作，你会越喜欢 Python。它是一种灵活的语言，在处理一些新东西上表现很好，并且注重可读性和简单性，它的学习曲线是比较低的。
和R类似，Python 也有包，pypi 是一个 Python 包的仓库，里面有很多别人写好的 Python 库。
Python 也是一个大社区，但它是一个有点比较分散，因为它是一个通用的语言。然而，Python 自称他们在数据科学中更占优势地位：预期的增长，更新颖的科学数据应用的起源在这里。
R和 Python：数字的比较
在网上可以经常看到比较R和 Python 人气的数字，虽然这些数字往往就这两种语言是如何在计算机科学的整体生态系统不断发展，但是很难并列进行比较。主要的原因是，R仅在数据科学的环境中使用，而 Python 作为一种通用语言，被广泛应用于许多领域，如网络的发展。这往往导致排名结果偏向于 Python，而且从业者工资会较低。
R如何使用？
R 主要用于当数据分析任务需要独立的计算或分析单个服务器。这是探索性的工作，因为R有很多包和随时可用的测试，可以提供提供必要的工具，快速启动和运行的数量庞大几乎任何类型的数据分析。R甚至可以是一个大数据解决方案的一部分。
当开始使用R的时候，最好首先安装 RStudio IDE。之后建议你看看下面的流行包：
Python 如何使用？
如果你的数据分析任务需要使用 Web 应用程序，或代码的统计数据需要被纳入生产数据库进行集成时你可以使用 python，作为一个完全成熟的编程语言，它是实现算法一个伟大的工具。
虽然在过去 python 包对于数据分析还处于早期阶段，但是这些年已经有了显著改善。使用时需要安装 NumPy/ SciPy 的（科学计算）和 pandas（数据处理），以使 Python 可用于数据分析。也看看 matplotlib，使图形和 scikit-learn 机器学习。
不同于R，Python 有没有明确的非常好的 IDE。我们建议你看看 Spyder 以及 IPython 网站，看看哪一个最适合你。
R和 Python：数据科学行业的表现
如果你看一下最近的民意调查，在数据分析的编程语言方面，R是明显的赢家。
有越来越多的人从研发转向 Python。此外，有越来越多的公司使用这两种语言来进行组合。
如果你打算从事数据行业，你用好学会这两种语言。招聘趋势显示这两个技能的需求日益增加，而工资远高于平均水平。
R：优点和缺点
优点
可视化能力强
可视化通常让我们更有效地理解数字本身。R和可视化是绝配。一些必看的可视化软件包是 ggplot2，ggvis，googleVis 和 rCharts。
完善的生态系统
R 具有活跃的社区和一个丰富的生态系统。R包在 CRAN，Bioconctor 的和 Github 上。您可以通过 Rdocumentation 搜索所有的R包。
用于数据科学
R 由统计学家开发，他们可以通过R代码和包交流想法和概念，你不一定需要有计算机背景。此外企业界也越来越接受R。
缺点
R比较缓慢
R 使统计人员的更轻松，但你电脑的运行速度可能很慢。虽然R的体验是缓慢的，但是有多个包来提高的r性能：pqR,renjin，FastR, Riposte 等等。
R不容易深入学习
R 学习起来并不容易，特别是如果你要从 GUI 来进行统计分析。如果你不熟悉它，即使发现包可能会非常耗时。
Python：优点和缺点
优点
IPython Notebook
IPython Notebook 使我们更容易使用 Python 进行数据工作，你可以轻松地与同事共享 Notebook，而无需他们安装任何东西。这大大减少了组织代码，输出和注释文件的开销。可以花更多的时间做实际的工作。
通用语言
Python 是一种通用的语言，容易和直观。在学习上会比较容易，它可以加快你写一个程序的速度。此外，Python 测试框架是一个内置的，这样可以保证你的代码是可重复使用和可靠的。
一个多用途的语言
Python 把不同背景的人集合在一起。作为一种常见的、容易理解，大部分程序员都懂的，可以很容易地和统计学家沟通，你可以使用一个简单的工具就把你每一个工作伙伴都整合起来。
缺点
可视化
可视化是选择数据分析软件的一个重要的标准。虽然 Python 有一些不错的可视化库，如 Seaborn，Bokeh 和 Pygal。但相比于R，呈现的结果并不总是那么顺眼。
Python 是挑战者
Python 对于R来说是一个挑战者，它不提供必不可少的R包。虽然它在追赶，但是还不够。
最终你该学习什么呢：
由你决定！作为一个数据工作者，你需要在工作中选择最适合需要的语言。在学习之前问清楚这些问题可以帮助你：
你想解决什么问题？
什么是学习语言的净成本？
是什么在你的领域中常用的工具？
什么是其他可用工具以及如何做这些涉及到的常用工具？