为什么几乎所有的量化交易都用Python？

Python在量化交易领域之所以很受欢迎,主要有以下几个原因:

1. 简单易用。Python语言简洁易读,学习曲线平稳,可以快速上手。这使得Python非常适合初学者,很容易被量化交易初学者选择和采用。

2. 丰富的库。Python有很多第三方库可以支持量化交易,如Pandas用于数据分析,NumPy用于科学计算,SciPy用于技术计算,Matplotlib用于制作图表,zipline用于回测等。这使得Python可以轻松实现量化交易策略和回测。

3. 跨平台。Python可以在Windows、Linux和Mac等多平台运行,这使得量化交易系统和策略可以无缝迁移在不同平台上运行。

4. 成熟的社区。Python有一个庞大而活跃的开发者社区,许多高质量的开源代码和工具使得Python在金融领域得到广泛应用。这也使得问题可以很容易在社区中得到解答和支持。

5. 高性能。Python通过使用C/C++扩展可以达到接近C/C++级别的性能,这使得Python也适用于高频交易等要求高性能的场景。很多量化平台也提供了Python接口,方便用户编程。

6. 云平台支持。主流的云计算平台如AWS都内置了Python支持,这使得量化交易系统可以轻松部署在云上,降低维护成本。

总之,Python由于其易用性、丰富的库支撑、强大的社区等优势,已经成为量化交易领域的首选语言。因此,很多量化交易平台和量化交易者会选择Python来开发交易策略和系统。

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。