用Python怎么做量化投资

本文将会讲解量化投资过程中的基本流程，量化投资无非这几个流程，数据输入------策略书写------回测输出

其中策略书写部分还涉及到编程语言的选择，如果不想苦恼数据输入和回测输出的话，还败洞要选择回测平台。

一、数据

首先，必须是数据，数据是量化投资的基础

如何得到数据？

Wind：数据来源的最全的还是Wind，但是要付费，学生可以有免费试用的机会，之后还会和大家分享一下怎样才Wind里摘取数据，Wind有很多软雀枯派件的借口，Excel，Matlab，Python，C++。

预测者网：不经意间发现，一个免费提供股票数据网站 预测者网，下载的是CSV格式

TB交易开拓者：Tradeblazer，感谢@孙存浩提供数据源

TuShare：TuShare -财经数据接口包，基于Python的财经数据包，利用Python进行摘取

如何存储数据？

Mysql

如何预处理数据？

空值处理：利用DataFrame的fill.na()函数，将空值（Nan）替换成列的平均数、中位数或者众数

数据标准化

数据如何分类？

行情数据

财务数据

宏观数据

二、计算语言&软件

已经有很多人在网上询问过该选择什么语言？笔者一开始用的是matlab，但最终选择了python

python：库很多，只有你找不到的，没有你想不到，和量化这块结合比较紧密的有：

Numpy&Scipy：科学计算库，矩阵计算

Pandas：金融数据分顷贺析神器，原AQR资本员工写的一个库，处理时间序列的标配

Matplotlib：画图库

scikit-learn：机器学习库

statsmodels：统计分析模块

TuShare：免费、开源的python财经数据接口包

Zipline：回测系统

TaLib：技术指标库

matlab：主要是矩阵运算、科学运算这一块很强大，主要有优点是WorkSpace变量可视化

python的Numpy+Scipy两个库完全可以替代Matlab的矩阵运算

Matplotlib完克Matlab的画图功能

python还有很多其他的功能

pycharm（python的一款IDE）有很棒的调试功能，能代替Matlab的WorkSpace变量可视化

推荐的python学习文档和书籍

关于python的基础，建议廖雪峰Python 2.7教程，适合于没有程序基础的人来先看，涉及到python的基本数据类型、循环语句、条件语句、函数、类与对象、文件读写等很重要的基础知识。

涉及到数据运算的话，其实基础教程没什么应用，python各类包都帮你写好了，最好的学习资料还是它的官方文档，文档中的不仅有API，还会有写实例教程

pandas文档

statsmodels文档

scipy和numpy文档

matplotlib文档

TuShare文档

第二，推荐《利用Python进行数据分析》，pandas的开发初衷就是用来处理金融数据的

三、回测框架和网站

两个开源的回测框架

PyAlgoTrade - Algorithmic Trading

Zipline, a Pythonic Algorithmic Trading Library

么以下我就以程序语言的角度来回答

当然如果已经会了某些语言,那你可以使用熟悉的语言去找网上的学习资源会比较快

如果没有特别熟悉的语言,或者是愿意多学一种非常好用的语言

我的建议是学习Python

我从以下几点来分别说明

平台资源

国内外使用Python做云端回测以及运算的免费平台相当的多,例如有 宽客在线，发明者量化，优矿, 等等不胜枚举,可以使用平台的支持以及社区的互相帮助来学习

容易学习

在编程领域里面有些名言例如: Python是可执行的伪代码人生苦短,我用拍厅python.都是在说明python的容易上手程度

机器学习

Google的开源深度学习框架 TensorFlow

在现有的资料课银镇学领域里面支援Python的库锋贺粗跟资源也是最丰富的,等于可以让机器学习的几万行代码轻松在你的交易策略里面调用

国内资源

VNPY:可以提供下单,套利,跨平台套利,跨市场套利等等

有Tushare可以轻松的下载数据资料

综合以上所说,"目前的环境底下" 我推荐Python. （推荐直接下载 Anaconda的集成开发环境）

Matlab是一个高级的矩阵/阵列语言，它包含控制语句、函数、数据结构、输入和输出和面向对象编程特点。用户可以在命令窗口中将输入语句与执行命令同步，也可以先编写好一个较大的复杂的应用程序（M文件）后再埋卜袜一起运行。新版本的MATLAB语言是基于最为流行的C++语言基础上的，因此语法特征与C++语言极弯激为相似，而且更加简单，更加符合科技人员对数学表达式的书写格式。使之更利于非计算机专业的科技人员使用。而且这种语言可移植性好、可拓展性极强，这也是MATLAB能够深弊差入到科学研究及工程计算各个领域的重要原因。

温馨提示：以上解释仅供参考。

应答时间：2021-10-09，最新业务变化请以平安银行官网公布为准。

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