1.做量化交易使用什么软件
2.量化交易用什么语言
3.Python是什么，Python简介，qmt怎么免费无门槛开通！
4.手把手教你入门量化回测最强神器backtrader（一）
5.如何构建本地量化环境之zipline
6.如何本地安装zipline
做量化交易使用什么软件
量化交易常用的软件有：1. QuantConnect
解释：QuantConnect是一个在线的量化交易平台，它提供了构建量化交易策略的框架和模拟环境。它特别适合初涉量化交易的网站导入功能源码失败投资者或者专业的开发人员使用。它开源，允许用户上传自己的算法，并与其他用户分享和合作。此外，QuantConnect还提供回测功能，帮助用户验证策略的有效性。其用户界面友好，便于策略开发和管理。
2. Zipline
解释：Zipline是一个Python库，广泛用于量化交易和金融市场数据分析。它提供了一套强大的工具，包括高性能的历史数据加载器、灵活的交易策略构建工具和策略性能的回测功能等。由于其灵活性和可扩展性，Zipline在开发者社区中颇受欢迎。
3. TradeBlazer
解释：TradeBlazer是一款专为个人投资者和企业级投资机构开发的实时量化交易软件平台。其具备高频交易处理能力、实时数据分析和可视化交易界面等功能。TradeBlazer提供了强大的算法交易和风险管理工具，能够满足复杂的市场分析需求。
总的来说，以上三种软件是量化交易中比较常用的软件工具。它们在量化交易的各个关键环节如策略开发、回测、实时交易等方面都有出色的表现。选择哪种软件主要取决于投资者的需求、经验水平和开发能力等因素。例如，QuantConnect适合初学者使用，而Zipline则更适合有一定编程经验的开发者使用。在进行量化交易时，hive源码结构选择适合自己的软件工具非常重要，这能帮助投资者更有效地进行市场分析、策略开发和风险管理。
量化交易用什么语言
量化交易主要使用的语言是Python和C++。 量化交易是一种利用计算机技术和数学模型进行交易决策的方法。对于编程语言的选择，Python和C++是量化交易中最常用的语言。 Python因其简单易学、高效灵活的特点广泛应用于量化交易领域。Python不仅提供了丰富的数据处理库如Pandas，还有多种量化交易策略相关的库，如Zipline等，这些库可以方便地实现数据的获取、处理、建模和交易操作。此外，Python的可视化工具如Matplotlib和Seaborn可以帮助交易者更直观地分析和理解市场数据。 C++也是一种在量化交易领域广泛使用的语言。由于其高效的运行速度和内存管理能力，C++特别适合于编写需要高速执行和严格控制资源需求的复杂算法和交易系统。特别是在高频交易领域，C++的重要性尤为突出。许多专业的量化交易公司和机构仍然使用C++作为主要的开发语言。 总的来说，Python和C++都是量化交易中重要的编程语言。交易者可以根据自身的需求、经验和偏好选择适合的语言进行量化交易系统的开发和策略的实现。随着技术的发展，其他语言如Java和R也在量化交易领域得到了一定的应用。Python是什么，Python简介，qmt怎么免费无门槛开通！
Python是一种广泛应用于科学计算、数据处理、金融量化、回测交易、编程源码销售风险分析、因素分析、时间序列分析等多个领域的编程语言。其丰富的数值库和数据结构库提供了强大的支持，包括numpy、pandas、scipy、sympy等。这些库在金融工具、定价、指标分析、交易策略开发、风险评估等方面发挥关键作用。
在金融领域，Python能够实现复杂的数据处理和算法设计，如通过QuantLib的Python移植（PyQL）进行金融工具定价，使用pynance、hasura等库整合和分析金融数据。可视化库如mplfinance和finplot使数据呈现更加直观，便于理解和决策。
对于量化交易，Python提供了多种框架和库，如zipline、backtrader、pythalesians等，它们支持策略回测、交易策略构建和实时交易，包括使用深度学习和机器学习技术进行预测和优化。回测和风险分析库如pyfolio、empyrical提供了全面的评估工具，帮助用户优化投资组合和风险管理。
在因素分析和时间序列分析领域，Python同样提供了强大的支持。例如，alphalens库用于预测α因子的性能分析，而tsfresh库能够自动从时间序列中提取相关特征。ss命令源码对于需要处理特定交易日历的场景，exchange_calendars等库提供了解决方案。
此外，Python的Excel接口如xlwings、openpyxl等允许与电子表格进行高效交互，而可视化工具如D-Tale、finplot则有助于数据和分析结果的呈现。这些功能的结合使得Python成为金融领域中集数据处理、建模、分析、可视化于一体的强大工具。
综上所述，Python在金融量化领域拥有广泛的应用，通过其丰富的库和强大的功能，为金融分析、交易策略开发、风险管理等提供了全面的支持。
手把手教你入门量化回测最强神器backtrader（一）
目前，Python量化回测框架种类丰富，如zipline、vnpy、pyalgotrader和backtrader等。backtrader以其功能完善、文档详尽、安装简便（pip安装）等优点，受到许多量化投资者的喜爱。尽管学习过程中可能需要处理大量元编程（类class），但对于有一定Python基础的用户来说，它仍然是一个强大的工具。
backtrader的核心组件包括数据加载（Data Feed）、交易策略（Strategy）、回测框架设置（Cerebro）、运行回测和评估性能（Analyzers）。其中，数据加载用于将交易策略所需的数据加载到回测框架中；交易策略负责设计交易决策；回测框架设置则包括资金、佣金、fragmentation源码分析数据馈送、策略和交易头寸大小等参数的设置；运行回测后，可以通过Analyzers对策略的回测结果进行图形和风险收益等指标的评价。
以日单均线策略为例，该策略的核心是判断收盘价是否突破或跌破日均线。在backtrader中，首先需要构建策略，包括参数设置、日志记录、初始化、订单和交易状态通知等。接下来是数据加载，backtrader支持多种数据接口，包括quandl、yahoo和pandas格式数据等。然后进行回测设置，包括初始化、数据加载、策略添加、经纪商设置和头寸规模设置等。执行回测后，可以输出回测结果，并进行可视化分析。
backtrader作为一款功能强大的量化回测框架，在实盘交易中得到了广泛应用。本文以日单均线策略为例，介绍了backtrader的基本使用方法和运行过程。接下来，公众号将全面介绍backtrader的应用。学习backtrader需要耐心和细心，研读官方文档是最佳途径。
如何构建本地量化环境之zipline
自从一创聚宽宣布即将结束服务以来，我一直在寻找可靠的量化平台的替代方案。在云服务器上，我精心构建了一个由<span qmt、<span rqalpha、<span tushare和<span mongodb组成的量化环境，计划通过一系列笔记来分享我在探索过程中的经验与教训。今天，我将首先聚焦在本地回测工具<span zipline上，不过实盘平台的话题稍后会详述，如何将回测与实盘平台无缝对接。 对于我理想的本地量化环境，它的核心目标是：能够在本地实现回测和实盘操作，而且代码统一，支持多账户、多策略并行运行，保证策略间的资金隔离。这并非琐碎需求，而是高效量化策略执行的关键。 选择<span zipline</的原因其实不难理解，它是众多主流在线平台如聚宽、同花顺Supermind和ptrade的底层基础。迁移策略代码到zipline意味着最小的投入成本。于是，我开始了对zipline的深入探索之旅。 然而，探索的结果并非皆大欢喜。首先，令人遗憾的是，<span zipline</并不支持Python 3.5以上的版本，尤其是对miniqmt兼容性有限。经过尝试，我发现py3.9版本安装过程中问题频出，相比之下，py3.版本则较为顺利。对于那些对zipline感兴趣的朋友们，我建议直接选择py3.版本。其次，zipline的官方更新已经停滞多年，这意味着使用它可能会面临大量的遗留问题和bug，需要开发者自行处理。 更为棘手的是，zipline原生并不支持A股市场，需要开发者对其进行定制。然而，我发现网上的国人修改版往往基于更早版本的zipline，这意味着自己动手改造的成本将进一步增加。基于这些因素，我不得不做出放弃zipline的决定，至少在我当前的需求和条件之下。 以上是我对构建本地量化环境，特别是使用zipline的经验分享，希望对你有所启发。在寻找最佳解决方案的道路上，我们都需要不断学习和适应新的挑战。记住，选择适合自己的工具是关键，不断优化和迭代是实现高效量化的重要途径。如何本地安装zipline
zipline是一个知名的python金融量化分析库，由国外投资公司quantopian开发。当前国内比较知名的几个量化平台的回测内核，都是基于zipline改造的。
在quantopian或者优矿等平台上直接写代码也可以实现简单的策略回测需求。但如果你的策略比较复杂，平台运行的速度就极慢；或者你有自己的数据集，那么平台也无法处理。
本地安装zipline有各种莫名其妙的坑，且网上资料、社区经验在这方面较少，为了在搭建环境上浪费太长时间，我希望把自己的经验分享出来帮助大家。
本文假设你应该熟悉python，以及一些简单的linux命令。最重要的，有很强烈的量化分析的需求 -- 因为本地安装zipline会有很多莫名其妙的环境问题需要去解决，且社区在解决这些问题上的经验并不是非常全面，你要有足够动力才能进行下去。
安装zipline最好和默认的python环境隔离，因此推荐用anaconda安装。如果你做量化按理应该对conda比较熟悉，这是数据分析师非常喜欢的一个python环境平台。
所以你应该先安装好最新版本的anaconda，具体步骤参照官方文档即可。有旧的教程说zipline只支持某个旧版conda，这个说法已经过时了，旧版反而有更多的环境适配问题，安装最新的conda即可。
那么为了和当前默认的base环境隔离，需要创建一个新的环境，可以直接在terminal输入：
创建环境后，激活这个新环境，执行下面命令安装zipline：
至此，zipline就安装好了
如果上述步骤有网络问题，则可能需要梯子。
安装bundle
bundle是一个zipline自己的术语，很通俗地说就是他们自己的数据集，包含常见变量如时间、价格等。我们在本地执行策略，肯定要有数据集，所以要安装bundle。数据集有不同的来源，这里推荐安装官方默认的quantopian-quandl。
激活上面专门为zipline创建的环境（env_zipline)，执行下面代码：
这个步骤可能会遇到卡顿、安装到一半就停止等问题。如果你遇到了，请确保完全按照上面的步骤搭建了conda环境并安装zipline。
此外，最好有梯子。顺利情况下应该分钟左右可以完成bundle安装。
安装完后，可运行下面代码确认：
运行后，会列示已经安装好的bundle。像我就有3个bundle。
用jupyter notebook运行zipline
在jupyter notebook运行zipline也需要在你当初安装zipline 的环境进行（env_zipline)。激活环境后打开jupyter，点击新建应该有如下所示的环境选择（比如你应该有一个python(env_zipline)可以选择)：
如果没有，则需进行下面步骤：
把myenv替换成对应的环境名称即可
安装matplotlib
因为我们新建了一个环境用于安装zipline，所以一些library是没有默认安装的，比如matplotlib。因为各种原因，matplotlib的安装可能会有问题。建议在执行下面代码安装（不能通过anacon navigator里安装）：
安装pyfolio
pyfolio是用来回测的包，如果直接在quantopian上做策略是不需要安装的。这里要注意，conda环境的pyfolio是很旧的版本，所以要用pip安装：
总结
以上，我们使用zipline的基本环境就已经搭建好了。
你可以试运行官方tutorial里的代码看是否有顺利：
运行顺利的话，应该有一个策略表现的dataframe输出。
祝你安装顺利！
py是什么意思 交易
Py是一种流行的编程语言，广泛应用于各种领域和行业。在金融、数据分析、人工智能、科学计算、网站开发等领域中，Python都是首选的编程语言之一。由于它易学易用、生态广泛、支持跨平台等特点，Python在高效处理数据、构建复杂系统和快速开发原型等方面具备出色的性能表现。 在交易领域中，Python的流行程度也相当高。Python的交易应用涉及到模型开发、信号预处理、自动交易等多个方面。Python语言提供了很多强大的数据处理和分析工具，例如pandas、numpy、scipy、seaborn等，这些工具在交易中具有很高的价值。此外，Python还支持多个交易API，例如IBPy、pyalgotrade、Zipline等，这些API可供交易者使用，增加他们的交易决策能力。 Python的交易社区非常活跃，并且拥有庞大的开源社区和代码库。交易社区经常举办各种讲座、培训和工作坊等活动，以帮助新手学习Python语言和交易相关的知识。另外，这个社区还提供很多交易数据、分析工具和模型库，这些工具大大简化了交易的过程。如果你希望进入交易领域，Python语言将是你必备的技能之一。