开源量化交易框架比较 为什么几乎所有的量化交易都用Python？
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。
如果真的开放券商接口，会有什么影响？
谢谢
！昨晚消息：证券公司股票交易界面有望重开量化私募。第一次开放是春节后，这意味着因股市异常波动而暂停的量化私募系统将再次与证券公司直接挂钩。
15:00关闭了这些界面，主要是因为市场在开始时过于动荡。在15年的牛市中，更多的杠杆作用被加入。所以在2015年，这个封闭的界面实际上是去杠杆化，股市去杠杆化。
现在出现了开放式界面的趋势，主要表现在以下几点：1。股市去杠杆化即将结束，或者说已经结束。2股市处于底部，所以我们可以考虑增加杠杆。三。各种限购令慢慢放开，说明政策有转向的迹象
！仅此而已。欢迎评论和关注
最近身边程序员开始买股票了，程序员炒股真的有优势吗？
我不知道程序，但我知道股票。从股票的角度来看，程序员炒股是没有帮助的。
程序员最多只能自己编写一个交易系统。可以节省大量的时间和精力从主要的交易股票，仅此而已。但那又如何呢？
如果程序员深入研究股票，他们就可以进行定量交易。但量化交易的策略也非常重要，量化交易并不总是立于不败之地。在许多市场环境中，定量交易是不合适的。一般来说，定量交易并不能保证程序员比其他人挣得更多。
这是因为股市充满了不确定性。即使我们用最先进的计算机和最好的程序来计算，我们也无法计算出股市的下一秒变化。
股市投资根本不是计算机程序能解决的问题。
股票市场是一群人在交易。而人们的投资行为受心理和各种外部因素的影响，人们并不总是理性的。在这样一个充满不确定性的非理性市场中，程序员的优势基本上消失了。
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