『壹』 誰有python寫的股市策略回測系統的源碼
首先十年的日級別數據量的確不大，使用Python來說的話不應該出現memoryerror，應該是在編程方面需要再多留意，我們在Ricequant上使用的分鍾數據大概是200-300個GB左右，也是Python和Java共同合作完成的。 語言只是一個語言，興許會有各種語法的...
程序化交易跟機械化交易本質沒啥區別
只是自動化而已
跟高手能不能拼在於
首先如何定位高手？
比如，年收益100倍？10倍？1倍？0.3倍？
其實這些神話都有人實現過？
拉瑞就實現過年收益100倍，但我們為啥在富豪榜中能看到巴菲特，而沒有拉瑞？
拉瑞的確是高手，但是他肯定不穩定，或者在高收益的要求下不穩定
手動交易的思路我覺得跟主觀交易的思路是不同的
一般人想把主觀的思路程序化，這也許可能（有句話叫：沒有什麼不可能嘛）
但對初學者，這樣做會讓你很累，
程序就走機械的路，主觀就走靈活的路
『叄』 目前市面上的量化交易平台做到了什麼程度
量化交易，從18世紀開始，金融投資的先驅已經開始探索各種不同的投資方法，經過多年的進化，已經嘗試了從價值分析、風險套利到日間交易等不同的方向。
在當前中國資本市場的變化中，定量投資作為一種新興的中國市場投資方式，是現代量化投資理論和數理統計方法的運用，在海大歷史數據的各種「能帶來超額收益的使用計算機技術的高概率事件制定一個模型驗證的數量策略和治療這些規則和策略，和固化的策略來指導投資的嚴格執行，為了獲得可持續的穩定，高於平均水平的超額收益。
『肆』 python量化哪個平台可以回測模擬實盤還不要錢
Python量化投資框架：回測+模擬+實盤
Python量化投資 模擬交易 平台 1. 股票量化投資框架體系 1.1 回測 實盤交易前，必須對量化交易策略進行回測和模擬，以確定策略是否有效，並進行改進和優化。作為一般人而言，你能想到的，一般都有人做過了。回測框架也如此。當前小白看到的主要有如下五個回測框架： Zipline ：事件驅動框架，國外很流行。缺陷是不適合國內市場。 PyAlgoTrade ： 事件驅動框架，最新更新日期為16年8月17號。支持國內市場，應用python 2.7開發，最大的bug在於不支持3.5的版本，以及不支持強大的pandas。 pybacktest ：以處理向量數據的方式進行回測，最新更新日期為2個月前，更新不穩定。 TradingWithPython：基於pybacktest，進行重構。參考資料較少。 ultra-finance：在github的項目兩年前就停止更新了，最新的項目在谷歌平台，無奈打不開網址，感興趣的話，請自行查看吧。 RQAlpha：事件驅動框架，適合A股市場，自帶日線數據。是米筐的回測開源框架，相對而言，個人更喜歡這個平台。 2 模擬 模擬交易，同樣是實盤交易前的重要一步。以防止類似於當前某券商的事件，半小時之內虧損上億，對整個股市都產生了惡劣影響。模擬交易，重點考慮的是程序的交易邏輯是否可靠無誤，數據傳輸的各種情況是否都考慮到。 當下，個人看到的，喜歡用的開源平台是雪球模擬交易，其次是wind提供的模擬交易介面。像優礦、米筐和聚寬提供的，由於只能在線上平台測試，不甚自由，並無太多感覺。 雪球模擬交易：在後續實盤交易模塊，再進行重點介紹，主要應用的是一個開源的easytrader系列。 Wind模擬交易：若沒有機構版的話，可以考慮應用學生免費版。具體模擬交易介面可參看如下鏈接：http://www.dajiangzhang.com/document 3 實盤 實盤，無疑是我們的終極目標。股票程序化交易，已經被限制。但對於萬能的我們而言，總有解決的辦法。當下最多的是破解券商網頁版的交易介面，或者說應用爬蟲爬去操作。對我而言，比較傾向於食燈鬼的easytrader系列的開源平台。對於機構用戶而言，由於資金量較大，出於安全性和可靠性的考慮，並不建議應用。 easytrader系列當前主要有三個組成部分： easytrader：提供券商華泰/傭金寶/銀河/廣發/雪球的基金、股票自動程序化交易，量化交易組件 easyquotation : 實時獲取新浪 / Leverfun 的免費股票以及 level2 十檔行情 / 集思路的分級基金行情 easyhistory : 用於獲取維護股票的歷史數據 easyquant : 股票量化框架，支持行情獲取以及交易 2. 期貨量化投資框架體系 一直待在私募或者券商，做的是股票相關的內容，對期貨這塊不甚熟悉。就根據自己所了解的，簡單總結一下。 2.1 回測 回測，貌似並沒有非常流行的開源框架。可能的原因有二：期貨相對股票而言，門檻較高，更多是機構交易，開源較少； 去年至今對期貨監管控制比較嚴，至今未放開，只能做些CTA的策略，另許多人興致泱泱吧。 就個人理解而言，可能wind的是一個相對合適的選擇。 2.2 模擬 + 實盤 vn.py是國內最為流行的一個開源平台。起源於國內私募的自主交易系統，2015年初啟動時只是單純的交易API介面的Python封裝。隨著業內關注度的上升和社區不斷的貢獻，目前已經一步步成長為一套全面的交易程序開發框架。如官網所說，該框架側重的是交易模塊，回測模塊並未支持。 能力有限，如果對相關框架感興趣的話，就詳看相關的鏈接吧。個人期望的是以RQAlpha為主搭建回測框架，以雪球或wind為主搭建模擬框架，用easy系列進行交易。
『伍』 程序化交易裡面主流的語言是C++，python是趨勢嗎
暫時紐約這邊還沒有這種趨勢。老牌一點的用C++，新一點的公司（包擴很多初創公司）用C#多。
『陸』 python量化交易是否可以有策略有效識別MACD/SKDJ底背離和頂背離
macd的背離是指該指標當前所對應的股票K線圖，比如某隻股票股價創新高，但macd不但不上升，反而拐頭向下，這就是頂背離，在上證走勢K線圖中和各只股票K線圖都有MACD指標，發個圖你看看，也許你會更明白。
『柒』 國內哪個期貨程序化交易軟體最好
看你要專業點的還是要界面友好點的。如果要專業點的建議用MC，界面友好點兒語言也簡單點兒的建議用文華財經。當然這些軟體都是收費的。如果想自由開發策略建議還是用MATLAB，掛伺服器上也很好用。
『捌』 國內量化交易平台哪家支持python等多門編程語言開發策略
你好，在金融量化交易領域，掘金量化交易平台可以支持多種主流編程語言的開發，包括python、R、Matlab, C, C++, C# ；可以滿足掌握不同編程語言的量化策略者的需求。
『玖』 只為了自己遍自己用的炒期貨軟體,學Python還是C#
這兩個都沒用，期貨和股票之類的需要藉助於第三方平台，象TradeBlazer，你所做的編程和開發也是需要用它提供的語言來進行，與C#什麼的沒有任何關系。