量化交易系統用什麼軟體開發

1. 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。

(1)量化交易系統用什麼軟體開發擴展閱讀：

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。

2. 合約量化交 易軟體哪個好

合約量化交 易軟體：tradestation，metastock，ninjatrader，TradersStudio，MultiCharts，wealth-lab，RightEdge，openquant等幾種最多的平台，以及國內的交易開拓者、文華財經、易盛和韓國的yestrader。

Tradestation和Metastock都有大量的現成代碼，使用人較多(其中有很多資歷很老或者是職業trader)，其編程語言相對簡單，強項在於開發各種指標很方便，但做Backtesting的功能就比其他弱一些。
其他幾種平台都有相對較強的Backtesting功能，各有所長。
OpenQuant, Wealth-Lab 5, NinjaTrader, RightEdge都基於.NET, 使用C#語言
Wealth-Lab 4採用類Pascal語言
MultiCharts採用和Traderstation的EZ Language相兼容的Power Language
TradersStudio使用類Basic語言
Amibroker和MetaStock比較相似，採用基於數列的formula language，Amibroker的語言介於C和Basic之間，似MT4
相對於這些平台AmiBroker有如下這些我比較青睞的優勢：
運行速度快。我多次看到的一些用戶說AB是他們使用的軟體中速度最快的，尤其是做Backtesting時的性能，是所有軟體中最快的。我在VM中裝了NinjaTrader和AB，其中NT裝入的速度明顯慢很多，而且已經有幾次中途沒有響應的情況。AB的裝入速度非常快。
數據源極其靈活。這也是我非常喜歡的，目前已經實驗了用FXCM，QuoteTracker, IB作為數據源，效果都不錯。使用AmiQuote下載EOD也非常方便。曾經一度猶豫是否要使用NinjaTrader，但是看到NT的數據源太不靈活了。至少是沒有像AmiQuote這樣方便的數據。不能使用DDE數據源，所以FXCM或者其他的數據源也就不太可能。

作為快速開發和測試環境。由於AFL基於數列，所以操作起來比基於.NET的那些語言方便快捷很多。NinjaTrader和Amibroker相比就復雜很多。
註：AmiBroker好像是在EOD測試上比較強，不太清楚使用日內數據做測試的情況。更新：V5.2甚至可以在Tick上做backtesting和scanning。
集成介面很方便。今後如果要使用AB生成交易單的話，可以有很多種方法。是否能發郵件倒是沒有注意。
對於分析和測試平台的一些考慮
在網上看了一些其他工具的評估：

NinjaTrader (NT) 從其運營的模式看還是和交易商的聯系比較密切，數據源不開放是很大的缺點。有人評論說NT的方向是做交易平台，而在開發和測試方面，基於.Net的NT5太耗費資源了。這也是我使用NT5的感覺，每次裝入都很慢。NinjaTrader不用考慮。
Wealth-Lab和RightEdge都是基於.Net和C#的，但Wealth-Lab主要是做測試和實驗用，並不是一個完整的交易平台，數據源，Brokerage，自動交易介面都不是built-in的。而且最近Wealth-Lab的美國部分市場被Fidelity收購。WL4和WL5的差別也較大。從這個角度來說，Wealth-Lab是不用考慮的。
RightEdge根據評價說是還沒有OpenQuant那麼全面，所以也暫不考慮。
OpenQuant是QuantHouse(針對機構) Quant Developer的一個零售版(原來是SmartQuant Technology 被Quant House收購了)。也是基於.NET和C#的，我看了一下其文檔，發現結構組織很好。而且OpenQuant提供頭寸，資金控制等方面的功能，並且有Brokage的介面，可以做自動交易。
一個使用Amibroker的Trader說他用Amibroker做快速開發和測試，然後在OpenQuant上面做更細致的分析，部署及交易。看到一些 代碼，個人感覺代碼工作量還是很大的。另附一個人的評論(Pasted from)：
AmiBroker對編程的要求還是比tradestation和metastock要高一些，畢竟功能強了不少。不過相比那些基於.NET, c#的平台來說是簡潔太多了。

比MT4也簡潔很多。用MT4就開發了一套框架，但是實驗不同的策略時還是不夠快捷。
AmiBroker，這個軟體數據處理非常快，數據介面齊全，用的人也比較多。唯一的缺點，是在全自動交易部分。如果通過IBC與IB互連，進行下單的控制那代碼量就比較大。並且比較困難，非要下點苦功。
QD：面向是骨灰玩家級用戶。有兩種用法：一種直接在QD的界面下面寫交易系統，另一種是利用QD的API自己開發屬於自己的交易軟體。即便是不用QD的人也可以安裝下QD，看下QD的幫助文檔，對於開發交易系統都大有幫助。缺點在於，QD的沒有後續的服務(假如你用D版，一般個人都用不起正版。)，當Broker的API更改，需要修改相關程序的時候就比較麻煩了。QD能夠支持IB的顧問賬戶，但目前還有些問題。
OQ:對於IB單獨賬戶跑已經成形的交易系統，是再好不過的了。得益於利用事件的處理機制。和QD相比，OQ沒有QD靈活，QD功能更強大。

3. 做量化交易一般用什麼軟體

需要懂一些數學模型，比如統計分析、人工智慧演算法之類的，他的本質是利用數學模型分析數據潛在的規律尋找交易機會，並利用計算機程序來搜尋交易時機以及完成自動化交易。並沒有現成的軟體可以做這個，因為它需要一個搭建一個專業的平台，這不是一個人可以完成的。

國內有一些軟體，比如大智慧提供數量分析，還有一些軟體提供股票、期貨的程序化交易。但是實際上這並不是真正意義上的量化交易。事實上，做一款純粹的適合個人投資者的量化投資軟體，難度是非常大的，因為量化策略並不想傳統的基本面、技術面那樣存在已有既定的必然規律。他需要跨越多學科，多領域去挖掘數據的規律，然後利用得出的規律進行交易。但是不同時間、空間的數據的潛在規律並不一致，所以對量化過程進行標准化是一件很難完成的事情。

如果是計算機或者數學專業的人士，可以考慮使用C、C++、SQL等語言，其他的可以使用MATLAB/SAS 等軟體。不管是哪一種軟體，要實現量化交易，肯定是需要一定的建模基礎和編程基礎的，其中最重要的東西是數學能力。

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