不會寫程序怎麼寫策略

❶ 做量化交易選擇什麼語言好呢

量化交易，就是把人能夠識別的信息變成數字，輸入給計算機程序處理，輔助或者代替人類的思考和交易決策。

初學者碰到的第一個問題就是工具的選擇。首先大部分交易員本來不會寫程序，選擇任何一個語言進行策略開發，都有不小的學習成本。更重要的是，選擇了一門語言，接下來開發環境、人員招聘、數據介面與平台、甚至同類人群之間的交流、遇到問題後的支持，都跟著被「套牢」。所以從一開始就必須慎重對待。

先給出答案：對於還沒有確定一套固定量化環境的，建議用Python。

量化交易員面臨的大致選擇有：C/C++/java/C#/R/Matlab/excel等。我們從以下幾個方面考慮簡單做個對比。

注意：這里假設你團隊規模在50人以下。

1 學習成本和應用的廣泛性

C、C++的特點是速度最快，但要想用好，必須對計算機底層架構、編譯器等等有較好的理解，這是非計算機專業的人很難做到的，對於做量化交易來說更是沒有必要。

Java本來是SUN的商業產品，有學習成本和體系的限制，也不適合。

Excel面對GB級別的數據無能為力，這里直接排除。

Python、R和Matlab學起來都簡單，上手也快，可以說是「一周學會編程」。但R和Matlab一般只用來做數據處理，而Python作為一門強大的語言，可以做任何事，比如隨時寫個爬蟲爬點數據，隨時寫個網頁什麼的，更何況還要面對處理實時行情的復雜情況。

2 開始做量化分析後，哪個用起來碰到問題最少，最方便省事?

用歷史數據的回測舉例。假設我們有2014年所有股票的全年日線，現在我們想看看600001的全年前10個最高股價出現在什麼時候。python世界有個強大的pandas庫，所以一句話就解決問題：

dailybar[dailybar [『code』]==『600001』].sort_values([『close』].head(10)

R/Mathlab等科學語言也可以做到。

C/C++沒有完備的第三方庫。如果為了做大量的計算，要自己實現、維護、優化相應的底層演算法，是一件多麼頭疼的事。

Python從一開始就是開源的，有各種第三方的庫可以現成使用。這些底層功能庫讓程序員省去了「造輪子」的時間，讓我們可以集中精力做真正的策略開發工作。

3 現在我們更進一步，要做實時行情分析和決策

以A股的入門級L1數據為例，每3秒要確保處理完3000條快照數據，並完成相應的計算甚至下單。這樣的場景，C和C++倒是夠快了。所以行情軟體比如大智慧、同花順等客戶端都是使用高效率的語言做的，但像客戶端那樣的開發量，絕大部分量化交易機構沒能力也沒必要去做吧。

python的速度足夠對付一般的實時行情分析了。其底層是C實現的，加上很多第三方的C也是C實現，盡管其計算速度比不上原生C程序，但對我們來說是足夠啦。

4 quant離職了，他的研究成果怎麼辦

Python是使用人群最多、社區最活躍的語言之一，也是最受quant歡迎的語言之一。如果你是老闆，你能更容易地招聘到優秀人材，享受到python社區帶來的便利。

附幾個量化中常用的python庫：

- Pandas：

天生為處理金融數據而開發的庫。幾乎所有的主流數據介面都支持Pandas。Python量化必備。

- Numpy：

科學計算包，向量和矩陣處理超級方便

- SciPy：

開源演算法和數學工具包，與Matlab和Scilab等類似

- Matplotlib：

Python的數據畫圖包，用來繪制出各類豐富的圖形和報表。

PS: Python也是機器學習領域被使用最多的語言之一。像tensorflow、scikit-learn、Theano等等對python都有極好的支持。

❷ 我不會寫程序，但是我希望能編寫EA，聽說EA生成器，但不知道有什麼作用哪裡可以申請使用

"
EA生成器一般只需幾步操作，就可以生成轉換成EA程序。但是一般外匯平台，只有幾個大平台能夠提供EA生成器的，不知道你使用的是哪個平台？我用的是GKFX捷凱金融，作為一個什麼代碼都不懂的，只要自己設置操作一下，就能編輯出EA程序很實用的。建議你去看一下。"