量化交易系统用什么软件开发

1. 用python做量化交易要学多久

5个月。

python凭借其突出的语言优势与特性，已经融入到各行各业的每个领域。一般来说，python培训需要脱产学习5个月左右，这样的时长才能够让学员既掌握工作所需的技能，还能够积累一定的项目经验。当然如果你想要在人工智能的路上越走越远，则需要不断的积累和学习。

python培训的5个月时间里，有相当大一部分时间是在实战做项目，第一阶段是为期一个月学习python的核心编程，主要是python的语言基础和高级应用，帮助学员获得初步软件工程知识并树立模块化编程思想。学完这一阶段的内容，学员已经能够胜任python初级开发工程师的职位。

(1)量化交易系统用什么软件开发扩展阅读：

Python开发基础课程内容包括：计算机硬件、操作系统原理、安装linux操作系统、linux操作系统维护常用命令、Python语言介绍、环境安装、基本语法、基本数据类型、二进制运算、流程控制、字符编码、文件处理、数据类型、用户认证、三级菜单程序、购物车程序开发、函数、内置方法、递归、迭代器、装饰器、内置方法、员工信息表开发、模块的跨目录导入、常用标准库学习，b加密 e正则logging日志模块等，软件开发规范学习，计算器程序、ATM程序开发等。

2. 合约量化交 易软件哪个好

合约量化交 易软件：tradestation，metastock，ninjatrader，TradersStudio，MultiCharts，wealth-lab，RightEdge，openquant等几种最多的平台，以及国内的交易开拓者、文华财经、易盛和韩国的yestrader。

Tradestation和Metastock都有大量的现成代码，使用人较多(其中有很多资历很老或者是职业trader)，其编程语言相对简单，强项在于开发各种指标很方便，但做Backtesting的功能就比其他弱一些。
其他几种平台都有相对较强的Backtesting功能，各有所长。
OpenQuant, Wealth-Lab 5, NinjaTrader, RightEdge都基于.NET, 使用C#语言
Wealth-Lab 4采用类Pascal语言
MultiCharts采用和Traderstation的EZ Language相兼容的Power Language
TradersStudio使用类Basic语言
Amibroker和MetaStock比较相似，采用基于数列的formula language，Amibroker的语言介于C和Basic之间，似MT4
相对于这些平台AmiBroker有如下这些我比较青睐的优势：
运行速度快。我多次看到的一些用户说AB是他们使用的软件中速度最快的，尤其是做Backtesting时的性能，是所有软件中最快的。我在VM中装了NinjaTrader和AB，其中NT装入的速度明显慢很多，而且已经有几次中途没有响应的情况。AB的装入速度非常快。
数据源极其灵活。这也是我非常喜欢的，目前已经实验了用FXCM，QuoteTracker, IB作为数据源，效果都不错。使用AmiQuote下载EOD也非常方便。曾经一度犹豫是否要使用NinjaTrader，但是看到NT的数据源太不灵活了。至少是没有像AmiQuote这样方便的数据。不能使用DDE数据源，所以FXCM或者其他的数据源也就不太可能。

作为快速开发和测试环境。由于AFL基于数列，所以操作起来比基于.NET的那些语言方便快捷很多。NinjaTrader和Amibroker相比就复杂很多。
注：AmiBroker好像是在EOD测试上比较强，不太清楚使用日内数据做测试的情况。更新：V5.2甚至可以在Tick上做backtesting和scanning。
集成接口很方便。今后如果要使用AB生成交易单的话，可以有很多种方法。是否能发邮件倒是没有注意。
对于分析和测试平台的一些考虑
在网上看了一些其他工具的评估：

NinjaTrader (NT) 从其运营的模式看还是和交易商的联系比较密切，数据源不开放是很大的缺点。有人评论说NT的方向是做交易平台，而在开发和测试方面，基于.Net的NT5太耗费资源了。这也是我使用NT5的感觉，每次装入都很慢。NinjaTrader不用考虑。
Wealth-Lab和RightEdge都是基于.Net和C#的，但Wealth-Lab主要是做测试和实验用，并不是一个完整的交易平台，数据源，Brokerage，自动交易接口都不是built-in的。而且最近Wealth-Lab的美国部分市场被Fidelity收购。WL4和WL5的差别也较大。从这个角度来说，Wealth-Lab是不用考虑的。
RightEdge根据评价说是还没有OpenQuant那么全面，所以也暂不考虑。
OpenQuant是QuantHouse(针对机构) Quant Developer的一个零售版(原来是SmartQuant Technology 被Quant House收购了)。也是基于.NET和C#的，我看了一下其文档，发现结构组织很好。而且OpenQuant提供头寸，资金控制等方面的功能，并且有Brokage的接口，可以做自动交易。
一个使用Amibroker的Trader说他用Amibroker做快速开发和测试，然后在OpenQuant上面做更细致的分析，部署及交易。看到一些 代码，个人感觉代码工作量还是很大的。另附一个人的评论(Pasted from)：
AmiBroker对编程的要求还是比tradestation和metastock要高一些，毕竟功能强了不少。不过相比那些基于.NET, c#的平台来说是简洁太多了。

比MT4也简洁很多。用MT4就开发了一套框架，但是实验不同的策略时还是不够快捷。
AmiBroker，这个软件数据处理非常快，数据接口齐全，用的人也比较多。唯一的缺点，是在全自动交易部分。如果通过IBC与IB互连，进行下单的控制那代码量就比较大。并且比较困难，非要下点苦功。
QD：面向是骨灰玩家级用户。有两种用法：一种直接在QD的界面下面写交易系统，另一种是利用QD的API自己开发属于自己的交易软件。即便是不用QD的人也可以安装下QD，看下QD的帮助文档，对于开发交易系统都大有帮助。缺点在于，QD的没有后续的服务(假如你用D版，一般个人都用不起正版。)，当Broker的API更改，需要修改相关程序的时候就比较麻烦了。QD能够支持IB的顾问账户，但目前还有些问题。
OQ:对于IB单独账户跑已经成形的交易系统，是再好不过的了。得益于利用事件的处理机制。和QD相比，OQ没有QD灵活，QD功能更强大。

3. 做量化交易一般用什么软件

需要懂一些数学模型，比如统计分析、人工智能算法之类的，他的本质是利用数学模型分析数据潜在的规律寻找交易机会，并利用计算机程序来搜寻交易时机以及完成自动化交易。并没有现成的软件可以做这个，因为它需要一个搭建一个专业的平台，这不是一个人可以完成的。

国内有一些软件，比如大智慧提供数量分析，还有一些软件提供股票、期货的程序化交易。但是实际上这并不是真正意义上的量化交易。事实上，做一款纯粹的适合个人投资者的量化投资软件，难度是非常大的，因为量化策略并不想传统的基本面、技术面那样存在已有既定的必然规律。他需要跨越多学科，多领域去挖掘数据的规律，然后利用得出的规律进行交易。但是不同时间、空间的数据的潜在规律并不一致，所以对量化过程进行标准化是一件很难完成的事情。

如果是计算机或者数学专业的人士，可以考虑使用C、C++、SQL等语言，其他的可以使用MATLAB/SAS 等软件。不管是哪一种软件，要实现量化交易，肯定是需要一定的建模基础和编程基础的，其中最重要的东西是数学能力。

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