用Python怎么做量化投资
一、数据
首先，必须是数据，数据是量化投资的基础
如何得到数据？
Wind：数据来源的最全的还是Wind，但是要付费，学生可以有免费试用的机会，之后还会和大家分享一下怎样才Wind里摘取数据，Wind有很多软件的借口，Excel，Matlab，Python，C++。
预测者网：不经意间发现，一个免费提供股票数据网站 预测者网，下载的是CSV格式
TB交易开拓者：Tradeblazer，感谢@孙存浩提供数据源
TuShare：TuShare -财经数据接口包，基于Python的财经数据包，利用Python进行摘取
如何存储数据？
Mysql
如何预处理数据？
空值处理：利用DataFrame的fill.na()函数，将空值（Nan）替换成列的平均数、中位数或者众数
数据标准化
数据如何分类？
行情数据
财务数据
宏观数据
二、计算语言&软件
已经有很多人在网上询问过该选择什么语言？笔者一开始用的是matlab，但最终选择了python
python：库很多，只有你找不到的，没有你想不到，和量化这块结合比较紧密的有：
Numpy&Scipy：科学计算库，矩阵计算
Pandas：金融数据分析神器，原AQR资本员工写的一个库，处理时间序列的标配
Matplotlib：画图库
scikit-learn：机器学习库
statsmodels：统计分析模块
TuShare：免费、开源的python财经数据接口包
Zipline：回测系统
TaLib：技术指标库
matlab：主要是矩阵运算、科学运算这一块很强大，主要有优点是WorkSpace变量可视化
python的Numpy+Scipy两个库完全可以替代Matlab的矩阵运算
Matplotlib完克Matlab的画图功能
python还有很多其他的功能
pycharm（python的一款IDE）有很棒的调试功能，能代替Matlab的WorkSpace变量可视化
推荐的python学习文档和书籍
关于python的基础，建议廖雪峰Python 2.7教程，适合于没有程序基础的人来先看，涉及到python的基本数据类型、循环语句、条件语句、函数、类与对象、文件读写等很重要的基础知识。
涉及到数据运算的话，其实基础教程没什么应用，python各类包都帮你写好了，最好的学习资料还是它的官方文档，文档中的不仅有API，还会有写实例教程
pandas文档
statsmodels文档
scipy和numpy文档
matplotlib文档
TuShare文档
第二，推荐《利用Python进行数据分析》，pandas的开发初衷就是用来处理金融数据的
三、回测框架和网站
两个开源的回测框架
PyAlgoTrade - Algorithmic Trading
Zipline, a Pythonic Algorithmic Trading Library
用Python怎么做量化投资
python和matlab的共同点都是各种库十分丰富。 python是给懒人用的。 matlab是给数学好的人用的。。。 比起python，matlab的大小简直不能忍。 python是免费的，我用上了Windows正版，Adobe Flash和DW的正版，但是仍然买不起matlab的正
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。
量化投资python为工具 哪个图书馆有
量化投资：以Python为工具 / 蔡立专著
分类号：F830.59-39
国家图书馆有。
如果你需要在其他图书馆查阅，可以用书号查询：978-7-121-30514-6
的人问，为什么用R语言做量化投资，R，Python
r语言和Python都可以做量化投资分析，在此功能上没有太大的区别。
让语言和Python主要区别是，他们是不同的两个软件，就好比excel和wps的区别。
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