量化投资需要编程吗 量化投资使用python还是matlab，哪一个更好用？

量化投资使用python还是matlab，哪一个更好用？

感谢您邀请我使用MATLAB，主要是因为MATLAB广泛应用于与学术相关的机器学习领域，而且社区很强大。

从技术上讲，任何可以由Matlab完成的任务都可以由R/python完成。使用MATLAB或R完全取决于你的应用领域。另外，您还应该考虑开发时间，因为当您开发一个复杂的交易策略时，建模阶段是最耗时的。

在我的领域，Matlab被广泛使用，积累了很多可以直接使用的代码，这是R/python无法比拟的（我用R已经有一段时间了）。这将大大缩短建模时间，特别是当我需要快速建模时，所以MATLAB是我的首选。当我执行策略时，我可以选择C或MATLAB，N根据策略的类型，我当然不会使用MATLAB来执行HFT策略。

的确，R在统计学术界得到了广泛的应用，但是MATLAB在工程和机器学习方面拥有更大的用户基础。当您选择一种开发语言时，不要仅仅从技术的角度来看待它，有时从业务的角度来看，您会做出不同的选择。对我来说，时间就是金钱。如果将节省的开发时间计算为人工成本，则会超过购买MATLAB的成本。当然，您可以选择R/python。如果你使用大量的统计数据包，那是个人喜好的问题。没什么好争论的。

如果您想知道一些可以通过MATLAB轻松完成但不能通过Python/R完成的事情，让我给您举个例子。Matlab可以直接向经纪人交易发送信号，如博客emsx、X_uTrader和交互式经纪人。这意味着我用Matlab开发的模型可以不加修改地用于中低频交易，而R在这一点上要差得多。另外，MATLAB在并行计算领域比R更具优势。另外，MATLAB还有许多第三方工具可用。更多的讨论可以集中在官方账号5 calfdatanews（

量化投资中，MATLAB和python哪一个好？

Matlab）的强大优势，在矩阵处理Python无法比拟。我用Matlab和Python运行相同的算法，涉及到矩阵中的符号求导。

Python使用numpy、symmetry和SciPy。我觉得对称矩阵虽然强大，但速度很慢，需要关注各种细节。

例如，复杂类型无法自动展开，（1 I）（2I 1）的结果经常出现。这个时候，你需要打电话。展开以解决问题。

Matlab允许您专注于模型，python比Matlab花费更多的时间。

然而，python在内容捕获、机器学习等方面拥有强大的第三方软件包，如scarpy、skikit learn等，这些软件包正在迅速发展。。我们在讨论量化时使用Python的原因是它有很多三方库。许多发达国家不必重建车轮。特别是在分析统计数据时，使用起来非常方便。毕竟，量化是基于投资而不是规划。编程语言只是一种工具。Py入门比较简单，适合非专业人士使用。如果量化真的发挥到一定的水平，如高频率，py将无法维持这些场景！未来，其他语言能否在量化领域取代py，取决于投资行业的变化。如果我们的a股将来也提供开放API接口，那我们用什么语言都无所谓。

未来5-10年，Julia会替代Python成为量化投资热门语言吗？

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