金融工程,量化投资学什么软件好?Python还是Matlab
都好。python免费,matlab比较贵,次10万,之后每年几万,每台电脑,或者每个用户。这两个软件的特色不太一样。可以先用用,很可能两个都要用到。我现在就是。
自学python做量化投资_python3零基础量化投资
自学python做量化投资_python3零基础量化投资
前者是一种新出现的语言,可用的代码库少,后者偏重于科学计算和分析,对于金融工程有帮助,但是适应性不是很强,要真正对金融工程有用,去学数值分析,自己根据数学模型写程序。
Python量化教程:不得不学的K线图「代码可用」
不管是对量化分析师还是普通的投资者来说,K线图(蜡烛图)都是一种很经典、很重要的工具。在K线图中,它会绘制每天的价、价、价和收盘价,这对于我们理解股票的趋势以及每天的多空对比很有帮助。
一般来说,我们会从各大券商平台获取K线图,但是这种情况下获得的K线图往往不能灵活调整,也不能适应复杂多变的生产需求。因此我们有必要学习一下如何使用Python绘制K线图。
需要说明的是,这里mpl_finance是原来的matplotlib.finance,但是现在出来了(而且好像没什么人维护更新了),我们将会使用它提供的方法来绘制K线图;tushare是用来在线获取股票数据的库;matplotlib.ticker中有个FuncFormatter()方法可以帮助我们调整坐标轴;matplotlib.pylab.date2num可以帮助我们将日期数据进行必要的转化。
我们以上证综指18年9月份以来的行情为例。
我们先使用mpl_finance绘制一下,看看是否一切正常。
可以看到,所有的节日包括周末,在这里都会显示为空白,这对于我们图形的连续性非常不友好,因此我们要解决掉他们。
可以看到,空白问题完美解决,这里我们解释一下。由于matplotlib会将日期数据理解为 连续数据 ,而连续数据之间的间距是有意义的,所以非交易日即使没有数据,在坐标轴上还是会体现出来。连续多少个非交易日,在坐标轴上就对应了多少个小格子,但这些小格子上方并没有相应的蜡烛图。
明白了它的原理,我们就可以对症下了。我们可以给横坐标(日期)传入连续的、固定间距的数据,先保证K线图的绘制是连续的;然后生成一个保存有正确日期数据的列表,接下来,我们根据坐标轴上的数据去取对应的正确的日期,并替换为坐标轴上的标签即可。
上边format_date函数就是这个作用。由于前边我们给dates列生成了从0开始的序列连续数据,因此我们可以直接把它当作索引,从真正的日期列表里去取对应的数据。在这里我们要使用matplotlib.ticker.FuncFormattter()方法,它允许我们指定一个格式化坐标轴标签的函数,在这个函数里,我们需要接受坐标轴的值以及位置,并返回自定义的标签。
你学会了吗?
当然,一个完整的K线图到这里并没有结束,后边我们会考虑加入均线、成交量等元素,感兴趣的同学欢迎关注哦!
如果从零基础开始学量化投资,需要学哪些
首先,对于这个行业要有所了解,当然必备的K线知识是不能少的里面的内容能很形象的讲述K线形态的特性,在不同的市场情况以及技术面基本面情况下,K线的基本形态以及组合形态都能给与不同程度提示。
然后,结合K线基础通过一些实例来具体将该技术进行应用,这样在后面实际的作实战中则会有很好的作用,当然我刚才说的情况是在具体实战应用中的,结合该书会有事半功倍的效果。
第三,在以上有基础有实例的情况下大概学习3-6个月逐渐的适应该应用机制,那么后期做单则会更为稳重,注重理论与实践结合的效果。
第四,在形成自己的投资风格与投资理论前应该有相应的专业语言来进行支持,这样有助于给和相关理论工具给具体投资以相应准确的指导。
第五,当做这个大约有9个月时,通过相应的书籍形成自己的投资风格与投资理论,后期会逐步职业化与专业化,当然这是我个人的看法,这个过程中有相应的具体的工具理论与知识。
金融工程,量化投资学什么软件好?Python还是Matlab
看了半天数据,也分析不出个所以然来,02
这真的非常难说。。总的来看美 国大部分用python,国 内可能用matlab的比较多(因为盗版什么的问题呵呵)。我个人是觉得python有更好的灵活性,比如可以和C链接等等,很多美国的hedge fund等公司都在从matlab转到python。matlab的好处是:收钱的东西质量有保证。所以matlab在optimization等方面的toolbox写得非常棒!总的来说就是简单好用。问题就是它的syntax非常恶心(这点和R类似。。)。另外速度比较慢(当然R更慢)。。我个人是比较喜欢python多一点,但是很多时候搞量化分析偷懒就会用matlab和R,因为很多东西都是现成的。。
python量化投资是什么
量化投资是指通过数量化方式及计算机程序化发出买卖指令,以获取稳定收益为目的的交易方式。在海外的发展已有30多年的历史,其投资业绩稳定,市场规模和份额不断扩大、得到了越来越多投资者认可。从全球市场的参与主体来看,按照管理资产的规模,全球排名前四以及前六位中的五家资管机构,都是依靠计算机技术来开展投资决策,由量化及程序化交易所管理的资金规模在不断扩大。
python是一种编程语言,python量化投资也就是通过使用Python编写能够发出买卖指令的程序来交易。