python股票量化投資有用嗎
❶ 量化投資中用python主要是負責什麼
python作為一門編程語言，簡單說它在量化投資主要是進行量化策略模型的編譯。
❷ 量化交易系統可以用到股票上嗎
當然可以，而且是任何交易者都可以使用量化交易技術，股票交易數據是很容易採集的，就是分析起來比較麻煩，如果題主是職業散戶，美股研究社更建議使用一些軟體炒股輔助，策略炒股通主要對有量化思路但又沒有編程能力的散戶非常試用。它量化了所有股票數據數據，而且還提供多因子策略模型供用戶建立自己的策略，通過手機點選就能實現，非常好用。
❸ 量化交易真的有作用嗎
我從另個方面理解你的這個問題，如果有什麼認識錯誤的我們在溝通。
1、量化交易能賺錢嗎？
能。從量化交易其中的三個特點談一談。系統性、套利思想、和概率取勝。目前A股有3000多支股票，必然是存在錯誤定價、錯誤估值。如果單純通過人力來索搜這個機會，當然也是能找出的，但其中的人力代價必然是高昂。相反，通過量化交易就能發現這個機會。問題就回到了套利可以賺錢嗎？不一定每一筆都能，但長期來看必然是能的（獲得超額收益）
2、量化交易相對其他方式能有什麼優勢？
紀律性。
目前，國內量化交易平台公司已經都發展不錯了，給人耳目一新的便是Ricequant,從編程體驗、數據、API來說，都能滿足用戶的研究、投資需求。現Ricequant量化已加入實時模擬 ( Paper Trading ) ，並在不久的將來加入實盤交易。國內的有一家平台，它的像素級的拷貝，圈內人也是人盡皆知的，不提也罷。
❹ 股票量化交易有用嗎哪一家做的比較好
現在市面上的量化交易APP大多是分析軟體，真正能夠直接參與交易的很少。相對於人性操作來說，量化交易刨除人性，做計劃之內的事情。真正意義上實現價值投資，比純人為的追漲殺跌要好很多。
我用過的殼子量化這個軟體還是不錯的，他裡面有多個模型，可以自己選擇。針對新人，裡面支持模擬，可以先使用模擬盤體驗一下量化交易帶來的不同。
❺ 量化投資 用python好 還是c++
Python是非常適合做quant類工作的語言，本身就是科學計算方面的統治級語言，現在加入了IPython，pandas等重量級神器，為Quant類工作量身定做，而且仍在飛速發展中，以後會越來越重要。
關於其他語言，首先介紹一下我自己最喜歡的一個比較小眾的組合，Mathematica+Java/Scala。 Mathematica的優點在於：本身提供函數式的編程語言，表達能力非常強大，比如Map/Rece是標配，很多時候不需要去做煩人的for循環或下標控制，排版經常可以直接照數學公式原樣輸入，即直觀又不容易寫錯；代碼和輸出混排的排版方式使得建模時的演算和推理過程非常流暢，甚至還可以直接生成動畫，對於找直觀理解非常有幫助（這幾點分別被IPython和R偷師了一部分）。Mathematica的缺點在於對金融類的時間序列數據沒有很好的內建支持，使得存儲和計算都會比較低效，因此需要用內嵌Java的方式來補足，對於數據格式或性能敏感的操作都可以用Java/Scala實現。這個組合在我心目中無出其右，不論是快速建模，還是建模轉生產，都遠遠領先於其他選擇。但Mathematica的商用授權很貴，如果公司本身不認可的話很難得到支持，這是最致命的缺陷。另外隨著Python系的逐漸成熟，領先優勢在逐漸縮小，長遠看Python的勢頭更好一些。
其他答案里也列舉了不少其他語言，我自己既做Quant的工作，也做軟體開發的工作，這里想從一個軟體工程師的角度，說說我的理解。平時工作中會和一些偏Quant背景的人合作，很容易發現建模能力好的人往往在計算機方面基礎比較薄弱（因為以前的訓練重點不在這里）。他們也可以快速學習掌握一種像C++，Java這樣的語言，實現很多必要的功能。但是一方面這些語言陡峭的學習曲線和繁瑣的開發步驟會給他們真正要做的工作增加不必要的負擔，另一方面一旦涉及到性能敏感的情景，他們對計算機體系結構缺乏理解的缺點就容易暴露，比如說很可能他們沒有計算復雜度，內存碎片，cache miss，甚至多線程等概念，導致寫出的程序存在相當大的隱患。
即使是計算機功底扎實，如果每天的工作需要在C++，Python，R/Matlab，甚至一眾腳本語言之前來回切換，思維負擔也會非常重，人的精力是有限的，很難同時兼顧數學建模和底層代碼調試這種差距巨大的工作。長期發展下去最可能的結果就是要麼遠離建模，專心做生產環境開發，要麼遠離生產環境，專心建模。這種局面顯然不論對個人還是團隊都是有很大弊端的。
如果深入思考這個問題，相信不難得出結論，對於Quant來說，C++這種相當面向機器的語言肯定不是最佳選擇。的確在歷史上，它比更面向機器的C已經友好了很多，但是在計算機技術飛速發展的今天，如果還需要Quant大量使用C++做建模類的工作顯然是很遺憾的事情。設想一下你拿到一份股票數據，不論你是想分析價格走勢，成交量分布，還是波動性，第一件要做的事一定是畫出圖來看看，有一個直觀認識。如果你的工具是C++，肯定有很多時間花在編譯，調試，再編譯的過程上，好容易能解析文件了，接下來怎麼算移動平均？怎麼算波動性？全都要自己寫代碼。再然後怎麼畫圖？這整個工作流簡直慘不忍睹，這些問題浪費掉你大部分精力，而他們全部和你真正感興趣的工作毫無關系。所以如果你是一個數理金融等背景的新人打算開始Quant生涯，在決定是否要投資到這項重量級技術上時需要慎重，即便它目前的市場定價可能仍在峰值。相比之下我認為Python會是更理想的選擇，即能很好的完成建模工作，也可以訓練一定的編程技巧，使你在必要時也能勝任一些簡單的C++工作。
最後同意 @袁浩瀚，不要拘泥於語言，不論學習那一種，對其他的語言還是要抱有開放的心態。另外世界變化很快，你會發現單一的語言分類方式其實是沒有意義的，每一門語言在發展過程中都會逐漸吸收其他語言的特性，比如Python本身就既有C/C++/Java那樣命令式的特點，也有函數式的特點，像pandas甚至還提供類似SQL的使用方式，在其他語言或系統里也都或多或少包含了不同的特點，可以在學習過程里慢慢體會。
❻ 股票量化交易系統有用嗎
股市是一門經濟學，哲學，概率學，心理學的綜合體，想要成功，需要不斷去感悟去總結每一次的失敗，這樣才能走的更好更遠。
第一個理念：
順勢而為
股市的大趨勢決定個股的走勢，當指數大漲時個股更容易爆發，這個時候適合重倉介入，當然要注意獲利就出;當市場處於弱勢時，就要考慮輕倉介入，不盲目追漲。
第二個理念：
選定有價值的公司
在投資中，選定有價值的公司很重要，因為這些公司有很強的上漲潛力，一旦市場有好的信號，或者公司有大利好時，股價就會飛速上漲，所以這樣的公司更容易讓普通股民賺到錢。
第三個理念：
分批建倉 堅持到底
在投資中，投資者要住的是要做好投資策略，一般的策略就是分批建倉，在市場下跌時以倒金字塔形態建倉，在市場上漲時，以金字塔形態減倉。如果股票短期被套，市場情況還可以的話，則要選擇堅持持倉。
天字一號量化交易系統通過設定不同的各種指標條件，一旦市場交易情況滿足這些條件時就自動彈出一些操作指示；設定值達到開倉條件，系統會彈出買入信號、設定值達到減倉條件賣出一半或者全部賣出等。
❼ 有沒有人在學python做量化交易的
推薦一些書籍
1 像計算機科學家一樣思考Python
2 [Python標准庫].Doug.Hellmann.掃描版
3《Python科學計算》.(張若愚)
4 用Python做科學計算
5 利用Python進行數據分析
6 Python數據分析基礎教程：NumPy學習指南（第2版）
7 NumPy攻略
7 Python科學計算與數據分析
8 A Practical Guide To Quantitative Portfolio Trading
9 Data Structures and Algorthms Using Python
10 Mastering Python for Finance
計量經濟學
1 金融計量學從初級 到 高級建模技術
2 哈佛教材 應用計量經濟學 stata
3 高等計量經濟學 李子奈等編著
4 Analysis of Financial Time Series- Financial Econometrics(2002)金融時序分析
5 Phoebus J. Dhrymes, Mathematics for Econometrics, 4e
6 Osborne,Rubinstein-A Course in Game Theory
7 Model Building in Mathematical Programming(5e)
8 Hayashi - Econometrics
9 Gujarati-Essentials of Econometrics計量精要
10 Akira Takayama - Mathematical Economics
❽ 用python做量化交易要學多久
5個月。
python憑借其突出的語言優勢與特性，已經融入到各行各業的每個領域。一般來說，python培訓需要脫產學習5個月左右，這樣的時長才能夠讓學員既掌握工作所需的技能，還能夠積累一定的項目經驗。當然如果你想要在人工智慧的路上越走越遠，則需要不斷的積累和學習。
python培訓的5個月時間里，有相當大一部分時間是在實戰做項目，第一階段是為期一個月學習python的核心編程，主要是python的語言基礎和高級應用，幫助學員獲得初步軟體工程知識並樹立模塊化編程思想。學完這一階段的內容，學員已經能夠勝任python初級開發工程師的職位。
(8)python股票量化投資有用嗎擴展閱讀：
Python開發基礎課程內容包括：計算機硬體、操作系統原理、安裝linux操作系統、linux操作系統維護常用命令、Python語言介紹、環境安裝、基本語法、基本數據類型、二進制運算、流程式控制制、字元編碼、文件處理、數據類型、用戶認證、三級菜單程序、購物車程序開發、函數、內置方法、遞歸、迭代器、裝飾器、內置方法、員工信息表開發、模塊的跨目錄導入、常用標准庫學習，b加密 e正則logging日誌模塊等，軟體開發規范學習，計算器程序、ATM程序開發等。
❾ 可以不通過平台自己用Python寫量化交易策略嗎
在哪？可以啊，只要有你有能力，你怎麼學都可以
❿ python的量化代碼怎麼用到股市中
2010 ~ 2017 滬深A股各行業量化分析
在開始各行業的量化分析之前，我們需要先弄清楚兩個問題：
第一，A股市場上都有哪些行業；
第二，各行業自2010年以來的營收、凈利潤增速表現如何？
第一個問題
很好回答，我們使用JQData提供的獲取行業成分股的方法，輸入get_instries(name='sw_l1')
得到申萬一級行業分類結果如下：它們分別是：【農林牧漁、採掘、化工、鋼鐵、有色金屬、電子、家用電器、食品飲料、紡織服裝、輕工製造、醫葯生物、公用事業、交通運輸、房地產、商業貿易、休閑服務、綜合、建築材料、建築裝飾、電器設備、國防軍工、計算機、傳媒、通信、銀行、非銀金融、汽車、機械設備】共計28個行業。
第二個問題
要知道各行業自2010年以來的營收、凈利潤增速表現，我們首先需要知道各行業在各個年度都有哪些成分股，然後加總該行業在該年度各成分股的總營收和凈利潤，就能得到整個行業在該年度的總營收和總利潤了。這部分數據JQData也為我們提供了方便的介面：通過調用get_instry_stocks(instry_code=『行業編碼』, date=『統計日期』)，獲取申萬一級行業指定日期下的行業成分股列表，然後再調用查詢財務的數據介面：get_fundamentals(query_object=『query_object』, statDate=year)來獲取各個成分股在對應年度的總營收和凈利潤，最後通過加總得到整個行業的總營收和總利潤。這里為了避免非經常性損益的影響，我們對凈利潤指標最終選取的扣除非經常性損益的凈利潤數據。
我們已經獲取到想要的行業數據了。接下來，我們需要進一步分析，這些行業都有什麼樣的增長特徵。
我們發現，在28個申萬一級行業中，有18個行業自2010年以來在總營收方面保持了持續穩定的增長。它們分別是：【農林牧漁，電子，食品飲料，紡織服裝，輕工製造，醫葯生物，公用事業，交通運輸，房地產，休閑服務，建築裝飾，電氣設備，國防軍工，計算機，傳媒，通信，銀行，汽車】；其他行業在該時間范圍內出現了不同程度的負增長。
那麼，自2010年以來凈利潤保持持續增長的行業又會是哪些呢？結果是只有5個行業保持了基業長青，他們分別是醫葯生物，建築裝飾，電氣設備，銀行和汽車。（註：由於申萬行業在2014年發生過一次大的調整，建築裝飾，電氣設備，銀行和汽車實際從2014年才開始統計。）
從上面的分析結果可以看到，真正能夠保持持續穩定增長的行業並不多，如果以扣非凈利潤為標准，那麼只有醫葯生物，建築裝飾，電氣設備，銀行和汽車這五個行業可以稱之為優質行業，實際投資中，就可以只從這幾個行業中去投資。這樣做的目的是，一方面，能夠從行業大格局層面避免行業下行的風險，繞開一個可能出現負增長的的行業，從而降低投資的風險；另一方面，也大大縮短了我們的投資范圍，讓投資者能夠專注於從真正好的行業去挑選公司進行投資。
「2010-2017」投資於優質行業龍頭的收益表現
選好行業之後，下面進入選公司環節。我們知道，即便是一個好的行業也仍然存在表現不好的公司，那麼什麼是好的公司呢，本文試圖從營業收入規模和利潤規模和來考察以上五個基業長青的行業，從它們中去篩選公司作為投資標的。
3.1按營業收入規模構建的行業龍頭投資組合
首先，我們按照營業收入規模，篩選出以上5個行業【醫葯生物，建築裝飾，電氣設備，銀行和汽車】從2010年至今的行業龍頭如下表所示：
結論
通過以上行業分析和投資組合的歷史回測可以看到：
先選行業，再選公司，即使是從2015年股災期間開始投資，至2018年5月1號，仍然能夠獲得相對理想的收益，可以說，紅杉資本的賽道投資法則對於一般投資者還是比較靠譜的。
在構建行業龍頭投資組合時，凈利潤指標顯著優於營業收入指標，獲得的投資收益能夠更大的跑贏全市場收益率
市場是不斷波動的，如果一個投資者從股災期間開始投資，那麼即使他買入了上述優質行業的龍頭組合，在近3年也只能獲得12%左右的累計收益；而如果從2016年5月3日開始投資，那麼至2018年5月2日，2年時間就能獲得超過50%以上的收益了。所以，在投資過程中選擇時機也非常重要。
出自：JoinQuant 聚寬數據 JQData