大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于学习python量化的问题,于是小编就整理了3个相关介绍学习python做量化的解答,让我们一起看看吧。

  1. 38岁,现在想学习python做期货的量化交易,有搞头吗??
  2. 零基础想系统地学习金融学、量化投资、数据分析、python,需要哪些课程、书籍?有哪些证书可以考?
  3. 用Python做量化交易的程序员可不可以被称做Py交易员?

38岁,现在想学习python做期货的量化交易,有搞头吗??

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。

学习python做量化-零基础 python 量化
(图片来源网络,侵删)

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]

学习python做量化-零基础 python 量化
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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。

学习python做量化-零基础 python 量化
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算刚会写一点简单的指标吧!

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。

零基础想系统地学习金融学、量化投资、数据分析、python,需要哪些课程、书籍?有哪些证书可以考?

你学习的目的是什么?是为了进金融行业?为了入职风控岗位?还是为了炒股?你把目的说清楚别人才好针对性推荐课程书籍及证书,而且学习这些东西都要一定的基础,起码大学本科学历,否则很难学好,特别是金融没有一定的宏观经济/微观经济的基础,看都看不懂,还谈什么数据分析和python,建议你把你的目的搞清楚,想明白再来学习,可以事半功倍,否则很艰难,谢谢。

用Python做量化交易的程序员可不可以被称做Py交易员?

必须可以!

Python作为一种易于学习和使用的编程语言,已经成为量化交易领域的重要工具之一,因此,使用Python进行量化交易的程序员也越来越受欢迎。他们使用Python来编写交易策略、进行数据分析和可视化,以及构建交易系统等。

Python做量化交易主要依赖于Python的科学计算和数据分析库,如NumPy、Pandas、Matplotlib等,以及专门用于量化交易的库,如PyAlgoTrade、Zipline等。这些库提供了丰富的工具和函数,可以方便地进行数据处理、统计分析、可视化和模型构建等工作,从而帮助交易者快速开发和测试交易策略。

Python做量化交易的一般流程包括以下几个步骤:

1. 数据获取:使用Python相关库获取金融市场的历史数据、实时数据和基本面数据等,如tushare、pandas-datareader等。

2. 数据处理:使用Python相关库对获取的数据进行清洗、预处理和分析,如NumPy、Pandas等。

3. 策略开发:使用Python编写量化交易策略,如均线策略、趋势策略、套利策略等。

4. 回测测试:使用Python相关库对开发的交易策略进行回测测试,如PyAlgoTrade、Zipline等。

5. 实盘交易:将交易策略部署到实盘交易环境中进行交易。

总的来说,Python做量化交易的原理就是利用Python编写程序来获取、处理、分析市场数据,并通过量化交易策略实现自动化交易的目的。

到此,以上就是小编对于学习python做量化的问题就介绍到这了,希望介绍关于学习python做量化的3点解答对大家有用。