期货量化交易编程 python量化交易软件哪个好？

python量化交易软件哪个好？

我认为joinquant总体上更好，打本地电话也很方便。

万得子公司Windquant也可以关注。据介绍，基础数据库与万德一致，在进行股票量化时，财务报告数据的准确性将更加可靠。

期货量化交易需要学习编程吗？有没有好的建议？

不请自来真是厚颜无耻。

但是作为一个定量交易员，我想简单地回答这个问题。

您的重点是您是否需要学习编程来进行定量交易。

首先，我们需要了解定量交易必须通过程序代码自动执行您的交易策略，这是定量交易的前提，否则不能称之为定量交易。

量化交易的核心是通过代码指令实现我们的交易计划，根据一定的策略，比如CTA趋势跟踪策略，比如随机森林分类的算法策略等，可见编程代码在量化交易中起着重要的作用。有关定量交易的概念，请参阅我的文章，我将不在这里详细说明。

因此，似乎量化交易是学习编程的必然！因为只有通过程序，才能实现量化交易。

然而，我想强调的是，量化交易的核心不是编程，而是交易策略！是的，交易策略，包括开盘策略、收盘策略、资金管理策略等等。例如，我们在建造一座建筑物时，建筑物的设计，包括设计图纸和选址，都属于战略。构建的真正过程是代码的执行。那么，如果我们不能自己建造大楼呢？很简单。请盖上它！是的，如果你有一个完美的策略，但你不能写自己的代码。然后你可以让其他人帮你写，让程序员帮你实现你的策略。但前提是你必须有自己的策略。如果你没有自己的策略，你想做定量交易。那又怎么样？我得买别人现成的策略。比如我在城里没办法盖楼，只好买套房，但这套房不如我在农村的别墅楼。

因此，量化交易规划非常重要，但最重要的是要有一个非常稳定的盈利策略。

第二，你有什么好的建议吗。你可以从最简单的Mai语言开始。什么是麦语？是同花顺，通达信软件里面的索引码公式。可以很简单的实现CTA趋势策略，如双移动平均线买入策略、MACD指数买入策略。但实践证明，这种编程比较粗糙，不能解决高频操作。如果您需要更多地了解真正的定量交易，我建议您学习Python并使用Python进行定量交易。

以上是我对您问题的完整答案。

更多关于定量交易的研究，你也可以看到我写的关于定量投资的文章。

为什么几乎所有的量化交易都用Python？

因为使用Python有强大的优势。第一，数据采集（网络爬虫技术）。2、 强大的科学计算分析库可以进行大规模的数据统计和处理。3、 完美的AI接口，如tensorflow、Python和sklearn，是定量交易最需要的接口。前者属于深度学习，如LSTM算法体系结构，是最有效的股市预测算法之一。后者属于数据挖掘，基于统计概率分布，实现了回归和分类的数学建模。总之，很方便。在项目实现方面，python属于glue语言，计算出的数据模型大多是以JSON的形式进行粘合的。前端非常友好。简而言之，它既快捷又方便。

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