量化交易不一定非用Python,但Python确实是最主流的选择。因为它有丰富的第三方库,像Pandas处理数据、NumPy做数学运算、Backtrader回测策略,这些工具能大大降低编程门槛。新手用Python学量化,比C++、Java这些语言容易很多。当然专业机构可能会用C++提升速度,但普通投资者用Python足够满足需求了。
量化交易用Python的优势和代码编写步骤
1、Python生态丰富。Pandas能快速清洗历史行情数据,Matplotlib可以直观画出收益曲线,还有专门的量化回测库如Backtrader、vnpy,直接调用函数就能跑策略,不用从头写代码。
2、代码编写分四步。首先用Tushare或米筐获取股票历史数据,接着设计策略逻辑(比如均线金叉买入),然后用回测库测试策略在过去3-5年的表现,最后优化参数后实盘验证。
3、注意避免过拟合。很多新手会把参数调得“完美匹配”历史数据,但市场环境变化后策略可能失效,建议用不同时间段的样本外数据测试。
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发布于2025-6-1 15:14 南京


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