量化交易靠譜嗎？效果不錯(cuò)！因此，期貨交易，選擇具有正收益的量化交易系統(tǒng)，不僅可靠，而且將真正實(shí)現(xiàn)投資復(fù)利收益學(xué)習(xí)量化交易，應(yīng)該如何入門(mén)？期權(quán)是我們的輪換交易系統(tǒng)。創(chuàng)始人對(duì)這個(gè)問(wèn)題的看法如下。從三個(gè)層面

量化交易靠譜嗎？

效果不錯(cuò)

！因此，期貨交易，選擇具有正收益的量化交易系統(tǒng)，不僅可靠，而且將真正實(shí)現(xiàn)投資復(fù)利收益

學(xué)習(xí)量化交易，應(yīng)該如何入門(mén)？

期權(quán)是我們的輪換交易系統(tǒng)。創(chuàng)始人對(duì)這個(gè)問(wèn)題的看法如下。從三個(gè)層面。

首先，定量交易仍然是一種交易。在這種情況下，首先需要對(duì)交易系統(tǒng)的初始結(jié)構(gòu)、交易系統(tǒng)的表現(xiàn)、中簽率等因素有更好的了解，所以這個(gè)地方是交易的基礎(chǔ)。

其次，量化交易的關(guān)鍵在于人。這個(gè)想法和策略是你定量交易的基礎(chǔ)。因此，如果你想在這個(gè)地方做一個(gè)好的量化交易，你必須有一個(gè)好的策略。這是第一件事。如果你沒(méi)有一個(gè)好的策略，你就不能寫(xiě)出一個(gè)好的定量程序。這是第二級(jí)問(wèn)題。

第三個(gè)層次是通過(guò)程序?qū)崿F(xiàn)定量交易的問(wèn)題，以及測(cè)試和實(shí)戰(zhàn)的問(wèn)題。在這里，你有交易系統(tǒng)的想法，好的策略和想法。最后一個(gè)層次是如何用計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)。實(shí)現(xiàn)的過(guò)程包括編寫(xiě)代碼、測(cè)試和打包包括你的實(shí)盤(pán)、包括你以后的一些修改等因素，所以分為這三個(gè)步驟。如果我們通過(guò)了這三條路徑，那么我們就可以進(jìn)行量化。

因此，要做好量化交易，首先要做好交易。在做好交易的基礎(chǔ)上，再學(xué)習(xí)一些量化知識(shí)，如果有一定的資金條件，也可以請(qǐng)人來(lái)實(shí)現(xiàn)。這是定量條件。

為什么幾乎所有的量化交易都用Python？

因?yàn)槭褂肞ython有強(qiáng)大的優(yōu)勢(shì)。第一，數(shù)據(jù)采集（網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)技術(shù)）。2、 強(qiáng)大的科學(xué)計(jì)算分析庫(kù)可以進(jìn)行大規(guī)模的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和處理。3、 完美的AI接口，如tensorflow、Python和sklearn，是定量交易最需要的接口。前者屬于深度學(xué)習(xí)，如LSTM算法體系結(jié)構(gòu)，是最有效的股市預(yù)測(cè)算法之一。后者屬于數(shù)據(jù)挖掘，基于統(tǒng)計(jì)概率分布，實(shí)現(xiàn)了回歸和分類(lèi)的數(shù)學(xué)建模。總之，很方便。在項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)方面，python屬于glue語(yǔ)言，計(jì)算出的數(shù)據(jù)模型大多是以JSON的形式進(jìn)行粘合的。前端非常友好。簡(jiǎn)而言之，它既快捷又方便。

初讀“Python基礎(chǔ)教程”自學(xué)Python完全讀不懂，該如何是好？

Python作為一個(gè)整體相對(duì)容易學(xué)習(xí)。如果你不明白，你可以從以下幾點(diǎn)開(kāi)始

1。太著急了，想直接看效果，堅(jiān)持住

2。你還沒(méi)有找到閱讀編程書(shū)籍的感覺(jué)，所以你需要堅(jiān)持下去，等待啟示。你可以試著在黑人的指導(dǎo)下找一個(gè)懂的人

4。你可以找到一些視頻開(kāi)始

希望對(duì)你有所幫助