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本文目录一览：
- 1、量化投资中,MATLAB和python哪一个好
- 2、python用于什么方向
- 3、python量化哪个平台可以回测模拟实盘还不要钱
- 4、谁有Python机器学习与量化投资,谁有这个教材的网盘资源?
- 5、怎样自学量化交易
量化投资中,MATLAB和python哪一个好
MATLAB的IDE设计出来就天生适合做数据分析的，Python的Spyder就模仿MATLAB的界面，但是只模仿了一部分，还是不如MATLAB。3各种工具包统一的数据格式。
python的可比matlab强。python可以在不同的操作系统上运行，例如Windows、Linux和Mac OS等。而matlab只能在Windows、Unix和Mac等操作系统上运行。应用不同 python的语法规则比matlab简单，容易学习和使用。
python和matlab的共同点都是各种库十分丰富。 python是给懒人用的。 matlab是给数学好的人用的。。 比起python，matlab的大小简直不能忍。
个人觉得还是都会比较好。技多不压身。量化投资用Matlab 和 C++，一个建模一个执行，足够了。实在不爱用Matlab的话，R和Python也行。
python用于什么方向
1、方向二：数据分析和人工智能 Python是机器学习和AI的主要开发语言。作为被用于机器学习和人工智能系统以及各种现代技术的一门语言，Python能够十分容易地应用于分析和组成可用的数据，这也使它成为数据科学中比较流行的语言之一。
2、数据科学将Python用于机器学习：可以研究人工智能、机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。将Python用于数据分析/可视化：大数据分析等。网络爬虫网络爬虫是指按照某种规则在网络上爬取所需内容的脚本程序。
3、自动化运维也是Python的主要应用方向之一，它在系统管理、文档管理方面都有很强大的功能。
python量化哪个平台可以回测模拟实盘还不要钱
1、你可以到JoinQuant聚宽量化***，他们自己写的A股回测框架，还提供处理好的数据，这一点非常好，省去了自己数据清洗的过程。除了A股还有基金期货的数据，可以做个轮动，对冲等等。
2、决策交易系统 金字塔决策交易系统是一款方便、稳定的量化***。金字塔决策交易系统拥有海量的金融数据、多种策略研究平台、严谨易用的回测框架、稳定的模拟交易。
3、免费提供IPython Notebook研究平台，提供分钟级数据，***用Docker技术隔离，***独立、安全性更高、性能更好，同步支持PythonPython3。免费提供沪深A股、ETF的历史交易数据，支持基于日级、分钟级的精准回测。
4、可以根据个人需求和偏好选择适合的界面。其中，Backtrader和Zipline是专门为量化交易设计的框架，提供了完整的回测和交易执行功能，适合初学者和有一定经验的交易者。如果希望与券商接口进行实际交易，可以选择相应的交易API库。
5、推荐澎博财经的真格量化。云端运行，行情和交易速度都经过专业优化。支持期货、期权和50ETF的tick级别回测。有完善的文档和[_a***_]教程。支持编程语言为Python7和Python上手很快，对用户非常友好。
谁有Python机器学习与量化投资,谁有这个教材的网盘***?
***s：//pan.baidu***/s/1x4oB55hnn-H9Vg4Pns6n5A 提取码：1234 《Python与量化投资：从基础到实战》主要讲解如何利用Python进行量化投资，包括对数据的获取、整理、分析挖掘、信号构建、策略构建、回测、策略分析等。
***s：//pan.baidu***/s/1WnnvybEGohyYoCIPltXF-g pwd=1234 提取码：1234 内容简介 《量化交易丛书零基础搭建量化投资系统——以Python为工具》是2019年12月电子工业出版社出版的图书，作者是何战军、杨茂龙、何天琦。
***s：//pan.baidu***/s/12aSwp4jWzMQQSpu2yDsDDA 提取码：1234 《量化金融投资及其Python应用》是2018年9月清华大学出版社出版的图书，作者是朱顺泉。
怎样自学量化交易
首先学习编程语言，量化交易需要使用计算机来处理大量数据和进行模型运算。其次学习投资理论和量化交易知识，投资理论、量化交易和数据处理类的书籍是自学量化交易的重要资料。
自学量化交易的方法包括：了解基本概念、学习金融市场知识、掌握编程技能、学习量化交易策略、实践回测与优化、不断学习和提升。了解基本概念 在开始学习量化交易之前，需要对量化交易的基本概念有一个清晰的认识。
接触量化交易大概有半年的时间，顺序大概是这样： 学习了量化的分析理念，主要用于期现基差套利。 学了Python，自己尝试着写了一套选股系统，主要是数据处理和一些策略，表现一般。
但是如果想要对这个量化交易有更深层次的了解，还是需要自己去进行一些编写，或者是去进行一些函数。
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