数字货币量化交易系统用什么语言

㈠ 量化交易系统是什么

很多时候我们进行数字货币投资，然后有没有过多时间去关注和操盘。我们想要操作按照我们的意志来走。这个时候量化交易系统就应运而生。量化交易最简单的理解就是比如你要去学校，你每天都可以有不同的路线去学校，然后通过多年去学校的经验自己规划好一条最近的道路，然后每天都按照这条出来走。一个量化交易系统的形成，一般都会经历这几个过程。
 1，根据你多年对操盘的理解，然后总结出来几十条规则，然后按照这个规则就可以达到你操盘的目的。
 2，通过编程的语言把你的想法变成程序，没办法变成程序的规则这个时候就被放弃了。
 3，对你形成的量化程序进行回测，目的是（1）看量化程序的逻辑是否有明显的漏洞（2）用过去的数据演练来得出未来的答案.
 4，所以的程序都做好了后我们可以在模拟盘上进行模拟交易，这样可以在不付出任何代价的情况下进行实弹演练。
 5，上实盘进行交易，这个时候是检验你的量化交易系统的策略的最终战场了，中间出现任何偏差随时做好人工干预的准备，该优化就进行优化。
 

㈡ 做量化交易选择什么语言好呢

量化交易，就是把人能够识别的信息变成数字，输入给计算机程序处理，辅助或者代替人类的思考和交易决策。

初学者碰到的第一个问题就是工具的选择。首先大部分交易员本来不会写程序，选择任何一个语言进行策略开发，都有不小的学习成本。更重要的是，选择了一门语言，接下来开发环境、人员招聘、数据接口与平台、甚至同类人群之间的交流、遇到问题后的支持，都跟着被“套牢”。所以从一开始就必须慎重对待。

先给出答案：对于还没有确定一套固定量化环境的，建议用Python。

量化交易员面临的大致选择有：C/C++/java/C#/R/Matlab/excel等。我们从以下几个方面考虑简单做个对比。

注意：这里假设你团队规模在50人以下。

1 学习成本和应用的广泛性

C、C++的特点是速度最快，但要想用好，必须对计算机底层架构、编译器等等有较好的理解，这是非计算机专业的人很难做到的，对于做量化交易来说更是没有必要。

Java本来是SUN的商业产品，有学习成本和体系的限制，也不适合。

Excel面对GB级别的数据无能为力，这里直接排除。

Python、R和Matlab学起来都简单，上手也快，可以说是“一周学会编程”。但R和Matlab一般只用来做数据处理，而Python作为一门强大的语言，可以做任何事，比如随时写个爬虫爬点数据，随时写个网页什么的，更何况还要面对处理实时行情的复杂情况。

2 开始做量化分析后，哪个用起来碰到问题最少，最方便省事?

用历史数据的回测举例。假设我们有2014年所有股票的全年日线，现在我们想看看600001的全年前10个最高股价出现在什么时候。python世界有个强大的pandas库，所以一句话就解决问题：

dailybar[dailybar [‘code’]==‘600001’].sort_values([‘close’].head(10)

R/Mathlab等科学语言也可以做到。

C/C++没有完备的第三方库。如果为了做大量的计算，要自己实现、维护、优化相应的底层算法，是一件多么头疼的事。

Python从一开始就是开源的，有各种第三方的库可以现成使用。这些底层功能库让程序员省去了“造轮子”的时间，让我们可以集中精力做真正的策略开发工作。

3 现在我们更进一步，要做实时行情分析和决策

以A股的入门级L1数据为例，每3秒要确保处理完3000条快照数据，并完成相应的计算甚至下单。这样的场景，C和C++倒是够快了。所以行情软件比如大智慧、同花顺等客户端都是使用高效率的语言做的，但像客户端那样的开发量，绝大部分量化交易机构没能力也没必要去做吧。

python的速度足够对付一般的实时行情分析了。其底层是C实现的，加上很多第三方的C也是C实现，尽管其计算速度比不上原生C程序，但对我们来说是足够啦。

4 quant离职了，他的研究成果怎么办

Python是使用人群最多、社区最活跃的语言之一，也是最受quant欢迎的语言之一。如果你是老板，你能更容易地招聘到优秀人材，享受到python社区带来的便利。

附几个量化中常用的python库：

- Pandas：

天生为处理金融数据而开发的库。几乎所有的主流数据接口都支持Pandas。Python量化必备。

- Numpy：

科学计算包，向量和矩阵处理超级方便

- SciPy：

开源算法和数学工具包，与Matlab和Scilab等类似

- Matplotlib：

Python的数据画图包，用来绘制出各类丰富的图形和报表。

PS: Python也是机器学习领域被使用最多的语言之一。像tensorflow、scikit-learn、Theano等等对python都有极好的支持。

㈢ 数字货币量化交易靠谱吗

看个人对量化的精确度要求了，大数据分析出来的东西，肯定是成功率是要一些的。数字货币现在做量化的还非常少，现在知道的好像就韭庄BCBOT是在做量化。可以先参考一下，在熊市，高频交易肯定量化会靠谱一些。

㈣ 数字货币交易所技术架构用什么言语好

数学货币现在还在不断向技术方面发展，希望能走出为全民都可以共享的未来！

㈤ 数字货币量化交易软件哪个好

火币或土星交易所

㈥ 量化算法交易员一般使用什么语言为股票趋势编程 MATLAB

一、三个指数的今日走势，看量价，看走势的轻重缓急，关键点位。
二、行业板块指数的涨跌幅，资金交易量，这个与指数结合起来看，看看大盘是健康的还是畸形的。
三、看个股，因为帮客户做风险控制，所以主要看客户的个股，计算客户明日最大亏损值，是否在可以承受范围之内。

㈦ 这个是数字货币量化交易的软件界面，有没有大佬能看这张图一眼看出这是什么牌子的量化软件（正好在用

稍等【摘要】

这个是数字货币量化交易的软件界面，有没有大佬能看这张图一眼看出这是什么牌子的量化软件？？（正好在用的可以优先回答）急需 谢谢

【提问】

稍等【回答】

您好，UpBTC(数字货币量化交易软件) 软件界面。🤗🤗🤗【回答】

㈧ 量化投资要学那个语言好

Matlab 和 C++,一个建模一个执行，足够了。实在不爱用Matlab的话，R和Python也行。多看书多学习，英语也是很重要的。可以找视频和书籍学习。

个人推荐《量化投资：以python为工具》主要讲解量化投资的思想和策略，并借助Python 语言进行实战。《量化投资：以Python为工具》一共分为5 部分，第1 部分是Python 入门，第2 部分是统计学基础，第3 部分是金融理论、投资组合与量化选股，第4 部分是时间序列简介与配对交易，第5 部分是技术指标与量化投资。《量化投资：以Python为工具》首先对Python 编程语言进行介绍，通过学习，读者可以迅速掌握用Python 语言处理数据的方法，并灵活运用Python 解决实际金融问题；其次，向读者介绍量化投资的理论知识，主要讲解量化投资所需的数量基础和类型等方面；最后讲述如何在Python 语言中构建量化投资策略。

㈨ 国内量化交易的主流开发语言有哪些

程序化交易交易策略核东西种种策略实际总结效交易式变按条件触发程序化执行步骤效并收益高靠经验或者看K线图类涉及数、理甚至编写代码等等专业领域些团队组些模型都要自析摸索否则抄效家工作劲呢都作股票

㈩ 量化投资用什么编程语言研发策略好呢

么以下我就以程序语言的角度来回答
当然如果已经会了某些语言,那你可以使用熟悉的语言去找网上的学习资源会比较快
如果没有特别熟悉的语言,或者是愿意多学一种非常好用的语言
我的建议是学习Python

我从以下几点来分别说明

平台资源

国内外使用Python做云端回测以及运算的免费平台相当的多,例如有 宽客在线，发明者量化，优矿, 等等不胜枚举,可以使用平台的支持以及社区的互相帮助来学习

容易学习

综合以上所说,"目前的环境底下" 我推荐Python.（推荐直接下载 Anaconda的集成开发环境）