大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于量化语言 Java的问题，于是小编就整理了3个相关介绍量化语言 Java的解答，让我们一起看看吧。
量化交易如何连接交易所？
量化交易连接交易所一般包括以下步骤：
1.选择交易所：首先选择要连接的交易所，不同的交易所可能有不同的开放接口和数据格式，因此需要先确定目标交易所。
2.获取开发文档：在选择的交易所官方网站或其他渠道上获取相关交易所的开发文档和API（应用程序接口）等相关信息。开发文档包括了交易所提供的各种接口类型、数据格式、行情订阅、下单、撤单、查询等功能的具体实现。
3.编写代码：根据开发文档，使用编程语言（如Python、C++、Java等）编写量化交易策略所需的连接交易所的代码，通过API进行通信。
4.申请API密钥：在连接交易所之前，需要申请交易所的API密钥。一般来说，交易所会要求开发者注册、验证身份，并在验证通过后颁发API密钥，以确保安全性和权限控制。
5.连接交易所：使用编写的代码，通过API密钥连接到目标交易所，进行行情订阅、下单、撤单等交易操作。
6.和调试：连接交易所后，需要进行相关的测试和调试工作，确保代码能够正常连接到交易所，并能够正确执行交易策略。
需要注意的是，由于不同交易所的接口和规则可能不同，连接交易所需要花费一定的时间和精力去理解和适配不同的交易所接口。
五维量化软件发明是谁？
Dennis M Ritchie，丹尼斯·里奇，美国人。 软件的起源即是C语言，而C语言的发明者非C++的开发者和设计师，C语言之父丹尼斯·里奇莫属。 C语言是使用最广泛的语言之一，C语言的诞生是软件发明的起点，是软件发展史中的一个里程碑。自C语言出现后，以C语言为根基的C++、Java和C#等面向对象语言相继诞生，并在各自领域大获成功。但无法撼动C语言在系统编程、嵌入式编程等领域的统治地位。 C语言就是丹尼斯·里奇开发的，而这还是他在做另一个项目时的副产品。丹尼斯·里奇还和肯·汤普逊一起开发了Unix操作系统，因此，他还是名副其实的Unix之父。
学习量化交易，应该如何入门？
量化投资的门槛还挺高的，从知识储备来说，计算机Python和金融学知识至少都是要了解的，可以选懂一样再学另一样。而真正做量化的时候就涉及到数据，回测框架和策略研究，建议最好先用一个平台，因为自己一个人买数据做框架不现实，我自己用的是聚宽的平台，好处是常规的财务数据，行情数据和技术指标基本都有，入门是够用了。谈到升级，难度就大很多，比如多因子策略，需要用到的回测框架就复杂很多，要做IC回归，T检验，分层测试，这时候就要再补习统计学的东西，真的都弄了一遍发现常规的因子赚不到什么钱，要要开始因子挖掘，量化也是条不归路，且行且珍惜吧。
书不在多，看这几本就行：
系统学习1：Barra USE3 handbook
系统学习2：Quantitative Equity Portfolio Management（QEPM）， Ludwig Chincarini 偏学术风格。
系统学习3：Active Portfolio Management（APM）， Grinold & Kahn 偏业界风格。
系统学习4：Quantitative Equity Portfolio Management（QEPM）， Qian & Hua & Sorensen APM的补充
值得总结的是数学、计算机、分析框架等工具都只是量化投资的形，优质投资想法才是灵魂。所以在修炼上述量化投资的基本功的同时，请不要忘记向有洞察力、有独立思考的其它派系的投资专家学习，无论他/她是价值投资、成长投资、涨停板敢死队、技术分析、主题投资、逆向投资、各类套利。将你自己想出的或者从别人那里习得的投资想法，用量化框架验证、改进、去伪存真，并最终上实盘创造价值。
