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机器学习交易的问题,于是小编就整理了3个相关介绍Python机器学习交易的解答,让我们一起看看吧。
python写自动交易程序需要学什么?
方法一 前期的数据抓取和分析可能python都写好了,所以差这交易指令接口最后一步。
对于股票的散户,正规的法子是华宝,国信,兴业这样愿意给接口的券商,但貌似***费很高才给这权利,而且只有lts,ctp这样的c++接口,没python版就需要你自己封装。方法二 是wind这样的软件也有直接的接口,支持部分券商,但也贵,几万一年是要的。方法三 鼠标键盘模拟法,很复杂的,就是模拟键盘鼠标去操作一些软件,比如券商版交易软件和大智慧之类的。方法四 就是找到这些软件的关于交易指令的底层代码并更改,不过T+1的规则下,预测准确率的重要性高于交易的及时性,花功夫做数据分析就好,交易就人工完成吧
Python做高频交易系统适合哪个级别的延迟?
比较现实的说是1ms级别的,如果你用python现成的library(urlib, request)接收数据至少有100us级别的延迟,一般交易系统需要多线程,python的GIL又会增加延迟,而且交易最忙的时候因为处理大量数据,python的GC更容易发生。
用C或Cython写核心部分不能提高很多,因为python的延迟是因为language design而不是computation造成的。当然这些问题可以改进,比如自己做一套tcp连接程序什么的,不过这些恐怕并不比写c++更容易。
另外上面的回答里的时间测试不一定有代表性,在一个简单的loop测时间的话compiler和CPU会做很多你想不到的事情,结果会和真实值差很多。
python对证券行业有用吗?
Python对证券行业非常有用。它可以用于数据分析和量化交易策略的开发,帮助分析大量的市场数据并识别潜在的交易机会。此外,Python还可以用于构建交易系统、风险管理模型和自动化交易执行。因此,证券行业的从业者可以利用Python来提高交易决策的准确性和效率,并且更好地理解和应对市场波动。总之,Python在证券行业发挥着重要作用,并且在日益数字化的交易环境中变得越来越不可或缺。
到此,以上就是小编对于python机器学习交易的问题就介绍到这了,希望介绍关于python机器学习交易的3点解答对大家有用。