python数字货币量化投资
㈠ 量化投资中用python主要是负责什么
python作为一门编程语言，简单说它在量化投资主要是进行量化策略模型的编译。
㈡ 哪位兄弟姐妹有，邢不行 | Python数字货币量化课程
课程没有，我有认识搭建数字货币的朋友。不过你要这个干什么？投资有风险，注意！！别被骗了
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 数字货币量化交易钱被骗了怎么办
这些是很正常的，不过有解决的办法.需要可以教你。
㈤ 想要做数字货币量化交易，有没有量化团队综合信息的平台啊
所谓的数字货币量化交易，在国内都是不正规的，建议谨慎选择，因为第一国内是没有任何的数字货币交易所的，第二国家没有承认这个所谓的数字货币交易，没有正规的监管，国内也没有正规的数字货币交易平台的，如果一旦选择，可能会血本无归。
㈥ 数字货币量化交易所网格交易具体是指什么派网有哪些量化交易策略
近年来，随着数字货币市场的火爆发展，越来越多的数字货币交易所将创新的苗头对准了网格交易。所谓网格交易，就是首先设定价值中枢，利用“档位”的模式对投资标的进行机械式操作，下跌时，进行分档买入，上涨时，进行分档卖出。在Pionex派网的机器人库中，包含了网格交易、无限网格、追踪止盈、借贷网络、反向杠杆网络、反向网格、分时委托、杠杆网格、极速定投和期限套利十种量化交易策略。。很高兴能回答你的问题
㈦ Python数字货币量化交易进阶课程大家学的怎么样了
Python数字货币量化交易进阶课程，已经学完了，大体掌握了。
㈧ 用Python怎么做量化投资
本文将会讲解量化投资过程中的基本流程，量化投资无非这几个流程，数据输入------策略书写------回测输出
其中策略书写部分还涉及到编程语言的选择，如果不想苦恼数据输入和回测输出的话，还要选择回测平台。
一、数据
首先，必须是数据，数据是量化投资的基础
如何得到数据？
Wind：数据来源的最全的还是Wind，但是要付费，学生可以有免费试用的机会，之后还会和大家分享一下怎样才Wind里摘取数据，Wind有很多软件的借口，Excel，Matlab，Python，C++。
预测者网：不经意间发现，一个免费提供股票数据网站 预测者网，下载的是CSV格式
TB交易开拓者：Tradeblazer，感谢@孙存浩提供数据源
TuShare：TuShare -财经数据接口包，基于Python的财经数据包，利用Python进行摘取
如何存储数据？
Mysql
如何预处理数据？
空值处理：利用DataFrame的fill.na()函数，将空值（Nan）替换成列的平均数、中位数或者众数
数据标准化
数据如何分类？
行情数据
财务数据
宏观数据
二、计算语言&软件
已经有很多人在网上询问过该选择什么语言？笔者一开始用的是matlab，但最终选择了python
python：库很多，只有你找不到的，没有你想不到，和量化这块结合比较紧密的有：
Numpy&Scipy：科学计算库，矩阵计算
Pandas：金融数据分析神器，原AQR资本员工写的一个库，处理时间序列的标配
Matplotlib：画图库
scikit-learn：机器学习库
statsmodels：统计分析模块
TuShare：免费、开源的python财经数据接口包
Zipline：回测系统
TaLib：技术指标库
matlab：主要是矩阵运算、科学运算这一块很强大，主要有优点是WorkSpace变量可视化
python的Numpy+Scipy两个库完全可以替代Matlab的矩阵运算
Matplotlib完克Matlab的画图功能
python还有很多其他的功能
pycharm（python的一款IDE）有很棒的调试功能，能代替Matlab的WorkSpace变量可视化
推荐的python学习文档和书籍
关于python的基础，建议廖雪峰Python 2.7教程，适合于没有程序基础的人来先看，涉及到python的基本数据类型、循环语句、条件语句、函数、类与对象、文件读写等很重要的基础知识。
涉及到数据运算的话，其实基础教程没什么应用，python各类包都帮你写好了，最好的学习资料还是它的官方文档，文档中的不仅有API，还会有写实例教程
pandas文档
statsmodels文档
scipy和numpy文档
matplotlib文档
TuShare文档
第二，推荐《利用Python进行数据分析》，pandas的开发初衷就是用来处理金融数据的
三、回测框架和网站
两个开源的回测框架
PyAlgoTrade - Algorithmic Trading
Zipline, a Pythonic Algorithmic Trading Library