大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python 量化学习的问题，于是小编就整理了2个相关介绍Python 量化学习的解答，让我们一起看看吧。
38岁，现在想学习python做期货的量化交易，有搞头吗？？
现在花8000买个WH8, 随便找个零编程基础的路人，半天学会基本的量化编程，半天学会回测，再用半天学会上模型跑实盘云执行。
你说你38岁了，刚想开始学python量化交易，有搞头吗？
美女镇楼[看]
劝你趁早放弃这个念头，十年前还可以，现在的市场已经高度进化，没有半点甜头，只会编程是不够的，要理解价格的涨跌规律就要懂数学概率论，有钱的机构已经开发出先进的深度学习模型，还是一样不能稳定盈利，深度学习技术是需要用到微积分的求导计算的。本人花了几年的时间写模型，试验了上百种方法，结论是市场的价格走势基本上是随机的，需要大量的资金买入多个品种并且冒着风险才能赚一些小钱，在市场上赚到大钱的人有很大的运气成分在里面。期货市场的价格涨跌是没有多少逻辑可言的，价格在任何点位任何形态上涨与下跌的可能性都接尽于50%，最多不高于60%
1.这个问题好像跟38岁关系不大，非要说有关系可能是38岁的人有点积蓄了，初始资金没有问题。但是期货交易初始资金可多可少，少量资金做得好可以快速增长，巨额资金做不好也可能很快爆仓，所以不是根本因素。
2.期货交易天然自带杠杆，据说新人账户干不过三个月。量化交易系统是建立在本人交易认知的基础之上，所以没有交易基础的人无法自己建立量化交易系统，拿别人的系统直接干成功率基本为零。
3.没有编程语言基础问题不大，Python语言非常简单易学，即便不学编程找别人帮忙做程序也不影响交易，核心还是交易认知。
4.量化交易系统的编程很简单，但是有一些实盘交易的特殊要求，初学者很容易掉坑里，如果不经过专门培训会付出昂贵的代价，最好能找有经验的人帮忙把关，轻易不能上实盘。
总而言之，量化交易相对主观交易有很多好处，任何人只要肯学习都有可能成功。但是，期货交易的规则决定了绝大部分人都是输家，赢家只能是极少数，不经过多年亏损历练绝难成功。
量化最重要的不是能否学会并运用一门编程语言，而是有完备的操作经历并已建立自己的交易系统。本人46,三年前想学Python，但从去年才真正下决心去学，因为是自学，没老师没参加培养班，自己网上看，所以头半年是一脸懵逼的，直到今年才有点入门，知道了装Python，配置，安装包，安装编辑终端，配置，安装插件。
算刚会写一点简单的指标吧！
如果仅仅只是自己想做量化交易，是用matlab还是用python比较好？
python好一些
你有没有这样的感觉：
你身边的一些人，做着和你差不多的工作，拿着和你差不多的薪水，但人家每月出国旅行，每周吃火锅大餐，每天换一身阿玛尼，每小时换个手表，每分钟看一下手机......
Why?
因为他们炒股. 随着年龄的增长，大家会发现身边越来越多的人在炒股；有的人闷声发大财，有的人天台唱《再见，这个世界》。
既然说到炒股，不得不提到量化交易。
所谓量化交易，就是以先进的数学模型代替人为主观判断，利用技术从海量数据中分析出超额收益的“大概率”***来制定策略，避免非理性的投资决策。 像什么空中花园、羊驼策略、狗股理论等等......通过代码设置，根据市场的变动进行交易，实现短期、中期、或者长期的利率最大化，也就是大家所谓的躺着赚钱。
从JP Morgan到中国大妈，每天有无数人在研究各种算法策略；衍生出的职业如量化交易系统工程师、量化交易员等，薪资都高的吓人。
在量化交易开发方面，最火的要算是Python了，国内很多量化交易平台都使用Python开发；C++不是更强大稳定么？没错，但是C++臃肿而不够灵活，这对量化交易策略是致命的，因为我随时都有可能更改、测试新的策略。
必须是python.
首先maltab安装复杂，安装一个matlab，十个python都安装好了
其次功能上，matlab能实现的python都能实现，而很多python能实现的，matlab未必可以
再次各大平台支持python，远比matlab多，生态上好太多了，可移植性好
最后就是AI等衍生包的支持上，python也好太多。
到此，以上就是小编对于python 量化学习的问题就介绍到这了，希望介绍关于python 量化学习的2点解答对大家有用。
