大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于量化python学习书籍的,于是小编就整理了4个相关介绍量化Python学习书籍的解答,让我们一起看看吧。
- 量化投资中,MATLAB和python哪一个好?
- 魔笛量化值指标源码?
- 零基础想系统地学习金融学、量化投资、数据分析、python,需要哪些课程、书籍?有哪些证书可以考?
- 为什么几乎所有的量化交易都用Python?
量化投资中,MATLAB和python哪一个好?
Matlab在矩阵处理方面的强大优势Python无法比拟,我曾经用Matlab和Python跑同一个算法,涉及到矩阵中Symbol求导。
Python用的是Numpy,Sympy和Scipy,感觉Sympy中Matrix虽然功能强大,但是速度很慢,而且需要专注其中各种细节。
如:其对Complex类型是无法自动expand的,常常出现(1+I)(2I+1)这种结果,这时需要调用.expand来解决。
Matlab可以使你专注于模型,Python要超过Matlab还需要时间。
但是Python在内容抓取,机器学习,等有强大的第三方包,如Scarpy,Skikit-learn等,发展很快。
魔笛量化值指标源码?
```python
#计算魔笛量化值指标
def magicquant(df, n=10, m=3):
std = df['close'].rolling(n, min_periods=1).std()
#计算均线
ma = df['close'].rolling(n, min_periods=1).mean()
#计算价格区间上下限
零基础想系统地学习金融学、量化投资、数据分析、python,需要哪些课程、书籍?有哪些证书可以考?
你学习的目的是什么?是为了进金融行业?为了入职风控岗位?还是为了炒股?你把目的说清楚别人才好针对性推荐课程书籍及证书,而且学习这些东西都要一定的基础,起码大学本科学历,否则很难学好,特别是金融没有一定的宏观经济/微观经济的基础,看都看不懂,还谈什么数据分析和python,建议你把你的目的搞清楚,想明白再来学习,可以事半功倍,否则很艰难,谢谢。
为什么几乎所有的量化交易都用Python?
量化交易需要建立金融模型,进行大量数据的运算。特别是在一些矩阵代数方面的模型,Python具有先天的优势。
运算速度快,接口类型丰富,成熟的软件包,开源免费,这些都是使用Python所带来的优势。
首先,Python的底层使用C语言实现的,这就使得Python具有其他语言所不可比拟的,运算速度快的先天优势。
其次,Python可以兼容几乎市面上所有的金融量化接口,可以通过这些金融接口,获取原始金融数据。通过Python编写自动化分析程序,让金融的量化模型,可以在Python语言编写的程序下,飞速运行,满足金融领域,大数据量的运算需求。
再次,Python有许多金融类和数据分析类的成熟软件包,这些软件包有详细的使用说明。这使得建立金融模型,就像是搭积木一样的简单,简化了Python编程的难度,使得运用Python进行量化分析的学习曲线,大大降低。这也是Python在金融量化领域能够遍地开花的优势之一。
最后,开源免费是Python最大的优势。开源的话,我们在建立金融量化模型的时候,哪怕用到一些陌生的Python软件包,我们也可以对源代码进行分析,甚至是修改源代码之后为我们所用。这使得Python程序的安全性得到有效保障,也使得Python在量化金融编程方面,有着很好的可扩展性。最关键的是,我们在使用所有的Python软件包,和使用Python语言本身的时候,是完全免费的。这让Python使用的成本大大降低,这也是金融量化领域,选择Python的原因之一。
其他和Python差不多的语言,肯定只有R语言了。无论是科研,还是实践,R语言本身所具有的统计学基因,和更加严格的软件包,以及和Python一样的开源免费,这都使得R语言是最近介于Python的语言。
到此,以上就是小编对于量化python学习书籍的问题就介绍到这了,希望介绍关于量化python学习书籍的4点解答对大家有用。