python期货程序化交易

⑴ 通达信什么时候支持python量化交易

1、一个强大的N维数组对象Array；
2、比较成熟的（广播）函数库；
3、用于整合C/C++和Fortran代码的工具包；
4、实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。numpy和稀疏矩阵运算包scipy配合使用更加方便。

⑵ 用python做量化交易要学多久

你要做连话交易的话，可以学两年的时间就可以学会了，如果想要学的更细的话，学学三年。

⑶ 程序化交易里面主流的语言是C++,python是趋势吗主流的平台软件有...

语言只是工具，各有优势，用自己顺手的就行了，但对于通常的金融交易来讲，大部分语言效率都足够了，不明白为什么一直有这样的争论存在，对于程序而言，执
行效率只是其中一个重要的方面，但不是全部，还要考虑开发效率，可维护性，程
序健壮性等众多因素。
至于Java的效率，并不是想像中的那样低，GC 是会有不确定的
CPU消耗，但这个是可控的，算法交易模块就有用Java开发的，国外还有MarketCetera平台就是
完全基于Java的。
众多语言中，R/Python是我喜欢用来研究的，Python,C/C++是用来交易的，但C/C++是易错的，难维护，不是特别需要追求速度的时候一
般是不用的，就像不再用汇编来写程序一样， Scala 是拿来玩的。 最喜欢的还是Python，可用的资源多，开发效率高，好维护。

⑷ python量化交易半个月可以学会吗

python量化交易半个月可以学会的。

如果已经有了Python基础，半个月可以入门的，如果没有Python基础，就先学Python，学一两个月有了基础后，再结合量化交易的模型，边学Python语言，边学以Python实现量化模型，上手也会很快的。

大家可能觉得搞量化的人就是整天和大量数据打交道，用一行行代码写出复杂的模型，然后没完没了地Run，在回测和优化中挣扎，沉浸在数学和统计海洋里的一群人。

实际上，这只是表面现象。虽然每个搞量化的人必须会写代码，也必须具备扎实的数学功底，在开发策略的过程中，的确需要分析大量数据，不断做回测和优化，但是，这一切的背后是强大的金融思维和对金融市场的深刻理解在支撑的。

换句话说，如果你没有经济、金融的完整知识体系和工作经验，或者没有正确的、科学的思维方式，无论数学多么地好，也很可能在做无用功；即便编程多么在行，也只能沦为码农一枚（没有歧视程序员的意思哦）。

反过来说，如果你具备科学的思维和逻辑，并发现了经济、金融的某些规律，想做Quant就不难了。接下来，你只需花点时间学习编程工具，好好利用数据和代码为你实现自己的想法。

⑸ 如何用python进行期货程序化交易

、程序化交易系统目前主要是通过计算机程序实现的，其实就是把交易者决策的过程用计算机语言描述出来，然后由计算机给出交易建议或直接发送交易指令到期货公司的交易系统中去，完成一笔交易。

⑹ python 量化交易 可靠吗

可不可靠得看你编写的程序靠不靠谱以及策略的优劣，python只是一门极易入门的编程语言，适合做金融相关的自动化，都是一套功夫，耍的人不同效果也不一样的希望可以帮到你

⑺ 有没有人在学python做量化交易的

Python做模型可以，但是具体的执行不行，太慢。

⑻ 在Python上运行的量化交易有何限制

麦语言比较灵活，目前99%的策略深度都没必要用到C/C++；看你有什么要求了

⑼ 可以不通过平台自己用Python写量化交易策略吗

不通过平台用自己的python去写量化的一个交易策略，这也是可以的，只要是能够达到目的就行

⑽ 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

量化交易大多用在股票交易上，量化是指将某只股票或者摸个行业的数据进行量化，在更具各家机构自己的量化公式进行选择，量化交易只是选择，并不涉及交易
程序化交易也是一种量化交易，但是是更具已有的数据进行，比如各种行情指标，MACD KDJ等，无法像量化交易那样把能涉及到的所有数据进行量化，程序化交易更侧重交易的自动进行，没有认为干预，且模型编写简单，个人用户也可以进行！