大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于量化python学习多久的问题,于是小编就整理了3个相关介绍量化Python学习多久的解答,让我们一起看看吧。
38岁,现在想学习python做期货的量化交易,有搞头吗??
劝你趁早放弃这个念头,十年前还可以,现在的市场已经高度进化,没有半点甜头,只会编程是不够的,要理解价格的涨跌规律就要懂数学概率论,有钱的机构已经开发出先进的深度学习模型,还是一样不能稳定盈利,深度学习技术是需要用到微积分的求导计算的。本人花了几年的时间写模型,试验了上百种方法,结论是市场的价格走势基本上是随机的,需要大量的资金买入多个品种并且冒着风险才能赚一些小钱,在市场上赚到大钱的人有很大的运气成分在里面。期货市场的价格涨跌是没有多少逻辑可言的,价格在任何点位任何形态上涨与下跌的可能性都接尽于50%,最多不高于60%
量化最重要的不是能否学会并运用一门编程语言,而是有完备的操作经历并已建立自己的交易系统。本人46,三年前想学Python,但从去年才真正下决心去学,因为是自学,没老师没参加培养班,自己网上看,所以头半年是一脸懵逼的,直到今年才有点入门,知道了装Python,配置,安装包,安装编辑终端,配置,安装插件。
现在花8000买个WH8, 随便找个零编程基础的路人,半天学会基本的量化编程,半天学会回测,再用半天学会上模型跑实盘云执行。
你说你38岁了,刚想开始学python量化交易,有搞头吗?
美女镇楼[看]
1.这个问题好像跟38岁关系不大,非要说有关系可能是38岁的人有点积蓄了,初始资金没有问题。但是期货交易初始资金可多可少,少量资金做得好可以快速增长,巨额资金做不好也可能很快爆仓,所以不是根本因素。
2.期货交易天然自带杠杆,据说新人账户干不过三个月。量化交易系统是建立在本人交易认知的基础之上,所以没有交易基础的人无法自己建立量化交易系统,拿别人的系统直接干成功率基本为零。
3.没有编程语言基础问题不大,Python语言非常简单易学,即便不学编程找别人帮忙做程序也不影响交易,核心还是交易认知。
4.量化交易系统的编程很简单,但是有一些实盘交易的特殊要求,初学者很容易掉坑里,如果不经过专门培训会付出昂贵的代价,最好能找有经验的人帮忙把关,轻易不能上实盘。
总而言之,量化交易相对主观交易有很多好处,任何人只要肯学习都有可能成功。但是,期货交易的规则决定了绝大部分人都是输家,赢家只能是极少数,不经过多年亏损历练绝难成功。
如果仅仅只是自己想做量化交易,是用matlab还是用python比较好?
必须是python.
首先maltab安装复杂,安装一个matlab,十个python都安装好了
其次功能上,matlab能实现的python都能实现,而很多python能实现的,matlab未必可以
再次各大平台支持python,远比matlab多,生态上好太多了,可移植性好
最后就是AI等衍生包的支持上,python也好太多。
python好一些
你有没有这样的感觉:
你身边的一些人,做着和你差不多的工作,拿着和你差不多的薪水,但人家每月出国旅行,每周吃火锅大餐,每天换一身阿玛尼,每小时换个手表,每分钟看一下手机......
Why?
因为他们炒股. 随着年龄的增长,大家会发现身边越来越多的人在炒股;有的人闷声发大财,有的人天台唱《再见,这个世界》。
既然说到炒股,不得不提到量化交易。
所谓量化交易,就是以先进的数学模型代替人为主观判断,利用技术从海量数据中分析出超额收益的“大概率”事件来制定策略,避免非理性的投资决策。 像什么空中花园、羊驼策略、狗股理论等等......通过代码设置,根据市场的变动进行交易,实现短期、中期、或者长期的利率最大化,也就是大家所谓的躺着赚钱。
从JP Morgan到中国大妈,每天有无数人在研究各种算法策略;衍生出的职业如量化交易系统工程师、量化交易员等,薪资都高的吓人。
在量化交易开发方面,最火的要算是Python了,国内很多量化***都使用Python开发;C++不是更强大稳定么?没错,但是C++臃肿而不够灵活,这对量化交易策略是致命的,因为我随时都有可能更改、测试新的策略。
为什么几乎所有的量化交易都用Python?
量化交易中的Python语言使用非常普遍,有几个关键的原因:
- 易于学习:Python是一种非常直观且易于学习的编程语言。相比于其他语言,Python的语法更加清晰简洁,非计算机科学专业的人也能够快速上手。
- 数据处理能力:Python拥有强大的数据处理能力。它的科学计算库NumPy、Pandas等,可以非常方便地处理和分析数据。对于量化交易来说,这一点是非常关键的。
- 机器学习与[_a***_]库:Python拥有一些主流的机器学习库,如Scikit-Learn、TensorFlow和PyTorch等,这些库都被广泛应用于量化交易的策略研发中。
- 社区支持:Python拥有一个庞大且活跃的开源社区,这意味着有很多现成的库和框架可以使用,同时也有大量的学习***和社区支持。
- 接口友好:很多***和数据供应商提供了Python的API,这使得数据获取和交易执行都变得相对容易。
- 跨平台:Python可以在Windows、Linux和Mac OS等多种操作系统上运行,增加了其使用的灵活性。
- 速度:虽然Python的执行速度可能不及C++或Java,但对于大多数的量化交易策略(尤其是高频交易以外的策略)来说,Python的速度已经足够使用。
综上,Python由于其强大的功能、易用性和广泛的社区支持,成为了量化交易中常用的编程语言。
到此,以上就是小编对于量化python学习多久的问题就介绍到这了,希望介绍关于量化python学习多久的3点解答对大家有用。