为什么几乎所有的量化交易都用Python？

几乎所有的量化交易都使用Python的主要原因是因为Python具有5点优势：

1. 简单易学：Python是一种易于学习和上手的编程语言。它的语法简洁、易读易写，使得开发者能够更快速地编写和理解代码。
2. 丰富的库和工具支持：Python拥有庞大而活跃的开源社区，提供了许多专门用于量化交易的库和工具。例如，NumPy、Pandas和Matplotlib等库提供了处理数据、进行统计分析和可视化的功能，而诸如Backtrader、Zipline和PyAlgoTrade等量化交易框架则提供了快速开发和回测交易策略的能力。
3. 广泛应用于科学计算和数据分析：Python在科学计算和数据分析领域广泛应用，许多金融数据和分析的工具也支持Python。这使得使用Python进行量化交易更加便捷和流畅。
4. 高效的执行速度：虽然Python是一种解释型语言，相对于一些编译型语言来说，它的执行速度可能相对较慢。然而，在量化交易中，对于大多数策略来说，并不需要极高的执行速度，因此Python的性能已经足够满足需求。而且，Python可以通过集成C/C++代码或使用其他优化技术来提高性能，以满足更高效率的要求。
5. 可扩展性和灵活性：Python是一种高度可扩展和灵活的语言，允许开发者根据自己的需求进行自定义和扩展。这对于量化交易中的策略开发和定制化非常有帮助。

因为使用python有强大的好处呀。第一、数据获取(web爬虫技术)。二、强大的科学计算分析库可以进行大规模数据统计和处理。三、完善的AI接口，如tensorflow,pytorch,sklearn这些都是当前量化交易最需要的接口。前者属于深度学习如:lstm算法架构是目前已知对股市预测最有效的算法架构之一。后者属于数据挖掘以统计学概率分布为基础,实现回归与分类的数学建模。一句话概括就是方便。至于项目落地Python属于胶水语言对于计算出来的数据模型多以json的形式进行粘合。对于前端还是很友好的。总之就是快捷方便。

只有一个原因，简单。

同样的功能，用Python一天实现，其他语言5天。

代码量又少，可以引用的基础库也多，适合灵活多变的策略。

因为现在python天天被人拿来割韭菜吸引小白学啊（曝光度高），用到精深处python也是很难（python这点比较尴尬）(我搞java,也弄python），但是大家只吹它的优势，其实就我了解，商业化里，感觉是java的多（生态完整的多），也有用python的。

希望我们对python感兴趣的朋友，多了解各个语言（在各种领域中）的优劣势对比，再问这种问题，否则人云亦云，云里雾里。

我用Multicharts和Multicharts.NET。Python 做回測太慢，拿来玩玩可以。