數字貨幣量化交易系統用什麼語言

㈠ 量化交易系統是什麼

很多時候我們進行數字貨幣投資，然後有沒有過多時間去關注和操盤。我們想要操作按照我們的意志來走。這個時候量化交易系統就應運而生。量化交易最簡單的理解就是比如你要去學校，你每天都可以有不同的路線去學校，然後通過多年去學校的經驗自己規劃好一條最近的道路，然後每天都按照這條出來走。一個量化交易系統的形成，一般都會經歷這幾個過程。
 1，根據你多年對操盤的理解，然後總結出來幾十條規則，然後按照這個規則就可以達到你操盤的目的。
 2，通過編程的語言把你的想法變成程序，沒辦法變成程序的規則這個時候就被放棄了。
 3，對你形成的量化程序進行回測，目的是（1）看量化程序的邏輯是否有明顯的漏洞（2）用過去的數據演練來得出未來的答案.
 4，所以的程序都做好了後我們可以在模擬盤上進行模擬交易，這樣可以在不付出任何代價的情況下進行實彈演練。
 5，上實盤進行交易，這個時候是檢驗你的量化交易系統的策略的最終戰場了，中間出現任何偏差隨時做好人工干預的准備，該優化就進行優化。
 

㈡ 做量化交易選擇什麼語言好呢

量化交易，就是把人能夠識別的信息變成數字，輸入給計算機程序處理，輔助或者代替人類的思考和交易決策。

初學者碰到的第一個問題就是工具的選擇。首先大部分交易員本來不會寫程序，選擇任何一個語言進行策略開發，都有不小的學習成本。更重要的是，選擇了一門語言，接下來開發環境、人員招聘、數據介面與平台、甚至同類人群之間的交流、遇到問題後的支持，都跟著被「套牢」。所以從一開始就必須慎重對待。

先給出答案：對於還沒有確定一套固定量化環境的，建議用Python。

量化交易員面臨的大致選擇有：C/C++/java/C#/R/Matlab/excel等。我們從以下幾個方面考慮簡單做個對比。

注意：這里假設你團隊規模在50人以下。

1 學習成本和應用的廣泛性

C、C++的特點是速度最快，但要想用好，必須對計算機底層架構、編譯器等等有較好的理解，這是非計算機專業的人很難做到的，對於做量化交易來說更是沒有必要。

Java本來是SUN的商業產品，有學習成本和體系的限制，也不適合。

Excel面對GB級別的數據無能為力，這里直接排除。

Python、R和Matlab學起來都簡單，上手也快，可以說是「一周學會編程」。但R和Matlab一般只用來做數據處理，而Python作為一門強大的語言，可以做任何事，比如隨時寫個爬蟲爬點數據，隨時寫個網頁什麼的，更何況還要面對處理實時行情的復雜情況。

2 開始做量化分析後，哪個用起來碰到問題最少，最方便省事?

用歷史數據的回測舉例。假設我們有2014年所有股票的全年日線，現在我們想看看600001的全年前10個最高股價出現在什麼時候。python世界有個強大的pandas庫，所以一句話就解決問題：

dailybar[dailybar [『code』]==『600001』].sort_values([『close』].head(10)

R/Mathlab等科學語言也可以做到。

C/C++沒有完備的第三方庫。如果為了做大量的計算，要自己實現、維護、優化相應的底層演算法，是一件多麼頭疼的事。

Python從一開始就是開源的，有各種第三方的庫可以現成使用。這些底層功能庫讓程序員省去了「造輪子」的時間，讓我們可以集中精力做真正的策略開發工作。

3 現在我們更進一步，要做實時行情分析和決策

以A股的入門級L1數據為例，每3秒要確保處理完3000條快照數據，並完成相應的計算甚至下單。這樣的場景，C和C++倒是夠快了。所以行情軟體比如大智慧、同花順等客戶端都是使用高效率的語言做的，但像客戶端那樣的開發量，絕大部分量化交易機構沒能力也沒必要去做吧。

python的速度足夠對付一般的實時行情分析了。其底層是C實現的，加上很多第三方的C也是C實現，盡管其計算速度比不上原生C程序，但對我們來說是足夠啦。

4 quant離職了，他的研究成果怎麼辦

Python是使用人群最多、社區最活躍的語言之一，也是最受quant歡迎的語言之一。如果你是老闆，你能更容易地招聘到優秀人材，享受到python社區帶來的便利。

附幾個量化中常用的python庫：

- Pandas：

天生為處理金融數據而開發的庫。幾乎所有的主流數據介面都支持Pandas。Python量化必備。

- Numpy：

科學計算包，向量和矩陣處理超級方便

- SciPy：

開源演算法和數學工具包，與Matlab和Scilab等類似

- Matplotlib：

Python的數據畫圖包，用來繪制出各類豐富的圖形和報表。

PS: Python也是機器學習領域被使用最多的語言之一。像tensorflow、scikit-learn、Theano等等對python都有極好的支持。

㈢ 數字貨幣量化交易靠譜嗎

看個人對量化的精確度要求了，大數據分析出來的東西，肯定是成功率是要一些的。數字貨幣現在做量化的還非常少，現在知道的好像就韭庄BCBOT是在做量化。可以先參考一下，在熊市，高頻交易肯定量化會靠譜一些。

㈣ 數字貨幣交易所技術架構用什麼言語好

數學貨幣現在還在不斷向技術方面發展，希望能走出為全民都可以共享的未來！

㈤ 數字貨幣量化交易軟體哪個好

火幣或土星交易所

㈥ 量化演算法交易員一般使用什麼語言為股票趨勢編程 MATLAB

一、三個指數的今日走勢，看量價，看走勢的輕重緩急，關鍵點位。
二、行業板塊指數的漲跌幅，資金交易量，這個與指數結合起來看，看看大盤是健康的還是畸形的。
三、看個股，因為幫客戶做風險控制，所以主要看客戶的個股，計算客戶明日最大虧損值，是否在可以承受范圍之內。

㈦ 這個是數字貨幣量化交易的軟體界面，有沒有大佬能看這張圖一眼看出這是什麼牌子的量化軟體（正好在用

稍等【摘要】

這個是數字貨幣量化交易的軟體界面，有沒有大佬能看這張圖一眼看出這是什麼牌子的量化軟體？？（正好在用的可以優先回答）急需 謝謝

【提問】

稍等【回答】

您好，UpBTC(數字貨幣量化交易軟體) 軟體界面。🤗🤗🤗【回答】

㈧ 量化投資要學那個語言好

Matlab 和 C++,一個建模一個執行，足夠了。實在不愛用Matlab的話，R和Python也行。多看書多學習，英語也是很重要的。可以找視頻和書籍學習。

個人推薦《量化投資：以python為工具》主要講解量化投資的思想和策略，並藉助Python 語言進行實戰。《量化投資：以Python為工具》一共分為5 部分，第1 部分是Python 入門，第2 部分是統計學基礎，第3 部分是金融理論、投資組合與量化選股，第4 部分是時間序列簡介與配對交易，第5 部分是技術指標與量化投資。《量化投資：以Python為工具》首先對Python 編程語言進行介紹，通過學習，讀者可以迅速掌握用Python 語言處理數據的方法，並靈活運用Python 解決實際金融問題；其次，向讀者介紹量化投資的理論知識，主要講解量化投資所需的數量基礎和類型等方面；最後講述如何在Python 語言中構建量化投資策略。

㈨ 國內量化交易的主流開發語言有哪些

程序化交易交易策略核東西種種策略實際總結效交易式變按條件觸發程序化執行步驟效並收益高靠經驗或者看K線圖類涉及數、理甚至編寫代碼等等專業領域些團隊組些模型都要自析摸索否則抄效家工作勁呢都作股票

㈩ 量化投資用什麼編程語言研發策略好呢

么以下我就以程序語言的角度來回答
當然如果已經會了某些語言,那你可以使用熟悉的語言去找網上的學習資源會比較快
如果沒有特別熟悉的語言,或者是願意多學一種非常好用的語言
我的建議是學習Python

我從以下幾點來分別說明

平台資源

國內外使用Python做雲端回測以及運算的免費平台相當的多,例如有 寬客在線，發明者量化，優礦, 等等不勝枚舉,可以使用平台的支持以及社區的互相幫助來學習

容易學習

綜合以上所說,"目前的環境底下" 我推薦Python.（推薦直接下載 Anaconda的集成開發環境）