matlab和r哪个更适合做量化投资

matlab是数学软件，它的功能主要是矩阵计算。

MT4是做外汇和黄金的交易平台，可以写自动交易程序。

金仕达可以做国内期货的自动交易。

第一个是用来开发量化策略的。后两个是做量化投资实现的，或者说是做自动交易的。

Python 与 Matlab 哪一个对量化投资和分析更有帮助

现在分析全线转R/python，未来有可能上Julia。

别问为什么不用matlab了。R/python组合好处在于开源，数据workflow相当容易搭建起来，另外背靠学术界，有相当多的新统计工具可以试。说R速度慢根本不是问题，机器好一点就行了。超大型的数据甚至可以跑R/hadoop。

MATLAB的完全就不能比。

————————————

另外说在“工程上MATLAB有而R/python没有”我觉得是十分奇怪的。就比如，目前新工具而言比如deep learning来说。python上有Theano/pylearn2/对接caffe，MATLAB的deep learning我目前只知道一个Toolbox。旧的工具R/python上也不缺。

另外我看有答案把MATLAB能直接发送交易信号作为MATLAB卖点。我觉得贵司策略和交易是不是定位不太清晰。为了保证可靠的性能和策略管理的便利性，我想除了个人投资者没有人会选择开着MATLAB下单。

matlab做量化投资分析，怎么学

MATLAB是数学建模常用的软件，先学习数学建模，用于数学研究。

除此之外，还要学习编程，课程是C语言。

量化投资任重道远，慢慢来加油！

matlab做量化投资分析，怎么学

做了2年半程序化，开发了一套适用多品种多周期的趋势策略，靠自己摸索。

tb加matlab开发，很多问题答案网上是找不到的。

量化投资中，MATLAB和python哪一个好

Matlab在矩阵处理方面的强大优势Python无法比拟，我曾经用Matlab和Python跑同一个算法，涉及到矩阵中Symbol求导。Python用的是Numpy，Sympy和Scipy，感觉Sympy中Matrix虽然功能强大，但是速度很慢，而且需要专注其中各种细节。如：其对Complex类型是无法自动expand的，常常出现(1+I)(2I+1)这种结果，这时需要调用.expand来解决。Matlab可以使你专注于模型，Python要超过Matlab还需要时间。但是Python在内容抓取，机器学习，等有强大的第三方包，如Scarpy，Skikit-learn等，发展很快。概括之：现在用Matlab，未来用Python

金融工程，量化投资学什么软件好？Python还是Matlab

这真的非常难说。。总的来看美 国大部分用python，国 内可能用matlab的比较多（因为盗版什么的问题呵呵）。我个人是觉得python有更好的灵活性，比如可以和C链接等等，很多美国的hedge fund等公司都在从matlab转到python。matlab的好处是：收钱的东西质量有保证。所以matlab在optimization等方面的toolbox写得非常棒！总的来说就是简单好用。问题就是它的syntax非常恶心（这点和R类似。。）。另外速度比较慢（当然R更慢）。。我个人是比较喜欢python多一点，但是很多时候搞量化分析偷懒就会用matlab和R，因为很多东西都是现成的。。