Python量化交易入門篇

Python量化交易入門篇

一般說起量化交易，很多人想到的就是編程、金融、計算機，有金融背景的投資者需要補充計算機編程的知識，而懂得編程的投資者則要在金融方面多下功夫，除此之外呢？這幾方面也不可忽視。

1. 量化策略的研發能力。一開始投資者可以先學習經典的量化投資策略作為基礎，然后通過尋找市場中的大概率事件，利用計算機技術再研發自己的交易策略。

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2.編程語言能力。如果想憑個人力量做好量化交易，那么學會一門編程語言是必不可少的，目前主流的編程語言有Python、MATLAB、Java、C++等，其中，C++是最快的，但難度比較大，而Python比較容易上手，資源也更多，如果大家想從Python開始入門也是可以的。

3.金融投資知識。目前市場中的金融投資產品非常豐富，不同類型的投資標的，都有其交易規則，要想做好交易，提前了解和熟知一些投資知識也是必不可少的。

4.合適的量化投資平臺。除了少數有財力、人力、物力去自行搭建量化平臺的投資者，絕大多數投資者都要利用市面上現存的量化投資平臺作為工具。目前國內比較主流的量化平臺有Relquant雷爾、優礦、米筐等，不過對于專業投資者的策略回測、新手的快速入門等需求來說，僅使用雷爾量化投資平臺就完全可以實現了。

Relquant雷爾的量化智能系統接入市場實時行情，提供API接口對接交易終端。提供極速、精準的量化交易回測引擎，支持日級、分鐘級回測，支持多品種多市場、多種復權模式，以及多維度的專業策略收益風險分析，讓海量數據為專業投資者所用。