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量化编程教程的问题，于是小编就整理了4个相关介绍Python量化编程教程的解答，让我们一起看看吧。
- 自学Python之后如果不去公司上班，自己一个人可以通过此技能挣什么钱？
- 未来5-10年，Julia会替代Python成为量化投资热门语言吗？
- 做量化交易，需要掌握哪些知识与技术？
- 学python这条路怎么走？
自学Python之后如果不去公司上班，自己一个人可以通过此技能挣什么钱？
单会python上班都不好找工作呢！更别说自己单干了。
写项目肯定是没啥希望了，国内软件付费的环境比较差。那些开发的比较系统的软件都没有买，更别说一个开发的糙版了。
如果真想试试，别做项目。来头条做自媒体，教别人python反正都是基础知识，录的差不多就行。在就挂量化投资概念，思路也是离不了录课。头条搜搜十个讲python的九个挂量化投资的概念。
这不就是个工具吗？！
你说买了一支笔能不能在家赚钱？那就看你有什么能力了。莫言用这支笔可以写***，还能得诺贝尔奖！周杰伦可以用它写歌作曲！如果这支笔不是马良神笔，你挣不挣钱跟这支笔还真没有太大关系。
未来5-10年，Julia会替代Python成为量化投资热门语言吗？
量化投资不等于python很多语言都可以做。之所以感觉现在一提量化就用python是它的三方库多。很多开发的不用在重新造轮子。特别是分析统计的时候，用着很方便毕竟毕竟是量化是以投为主，而非编程开发编程语言只是一个工具。py入门比较简单，适合非专业人士使用。如果量化真是玩到了一定的级别，比如高频这些场景py肯定是撑不住的！未来其它语言在量化领域能否取代py，取决于投资行业变化。如果未来我们的A股也提供开放的API接口，那用什么语言就无所谓了。
做量化交易，需要掌握哪些知识与技术？
用牛熊策略判断中期趋势。趋势的力量-RSRS择时策略。牛熊策略如果看涨某个指数就买入对应的ETF基金。该策略9月18日看涨沪深300和中证500，9月25日补仓沪深300和新建仓上证50。9月26日建仓创业板。10月12日止损中证500。11月1日建仓中小板。基本上从9月18日起只买不卖。并且持续看好沪深300、上证50和创业板。目前持仓如下：
每日研判分为两个部分：
一、用高频指标分析各综合指数的短期趋势。高频指标用的是信号处理的滤波原理，去掉燥音信号，保留了趋势信号，比一般均线或常见指标能够更精确、更快地反映出趋势。
综合指数我选择了代表大盘股的上证50，代表权重白马的沪深300和代表成长股的创业板。分别分析可以对市场风格进行研判。
高频指标最近一次看跌是10月24日看跌权重指数。最近一次看涨是10月30日看涨创业板。从下图日K线来看，研判相当准确。
二、行业趋势。这用到了经典趋势指标MACD。当MACD指标为正（出红柱）时可以认为股票处于上涨趋势中，为负（出绿柱）时可以认为处于下跌趋势中。统计84个申万二级行业中的MACD为正占比。当行业中多数个股MACD出红柱时可以认为行业处于领涨地位。
10月24日后，高频指标看跌，但我发现行业趋势继续小幅扩张，所以多数个股趋势其实是改善的，我最终给出的结论是“正常回调”，本周一（29日）沪指下跌56点，判断为“正常回调”所以是一个比较好的抄底时点。
题主目前掌握了Python科学计算库（nunpy，pandas，Matplotilb）。
题主问的是，如果想要从事量化交易，还需要掌握哪些知识与技术呢？特别是数学（量化交易具体涉及到哪些数学知识呢？）和算法模型。
没什么特别需要你专研的，我建议你直接研究一下国内主流的程序化交易软件就行了。
做量化交易，题主需要明白一个道理：量化是形容词，交易是核心。
量化交易，其本质，是交易。
所以，你最需要研究的，不是堆积量化方面，你需要研究的，是如何进行交易。
交易是不编程，不是数学，不是算法模型。交易，是处理风险和收益的，它考验的是人性，是一个期货交易者，对交易的顶级认知。
一套很好的交易策略，给一个不懂交易的人手里，他根本就坚持不下去。因为他不是专业的交易人士，他的人性波动，他的贪婪恐惧，会直接让他忘记什么叫执行。
一个期货交易者走向了量化交易之路，其核心是交易技术。如果他的水平过关，他自己随便学学简单的编程，把自己的交易策略给简单的实现就可以了。或者，他可以花钱雇一个会编程的人，帮他把策略给在软件上实现就可以了。
相反，如果一个人走向了量化交易之路，他精通变成，精通数学，精通算法。但是他不懂交易，那么，他将来依然是被割的命运。
学python这条路怎么走？
‘人生苦短，我用python‘，Python功能全面，可以用于系统运维、图形处理、文本处理、爬虫编写、[_a***_]学习、自然语言处理等等。功能本身之外，使得Python从众多的编程语言中脱颖而出的重要原因还是因为它具有易懂易学的特性。毫无疑问，人工智能的特性会给垂直行业（金融、医疗、教育等等）带来巨大的机遇，每个人都有机会通过将智能引入自己的工作或产品，从而焕发新的活力。
首先，你要明白你学Python的目的是啥，以后想从事哪方面的工作。就比如我来说吧，我本身不是一个程序员，我学python只是觉得的它能够帮我解决一些工作上的事情，提高效率。打个比方，python可以帮我处理excel文件，有时候我们要处理几万条的excel文件，如果用人工去处理将会耗去大量的时间，也没有多大的意义。那么如果你懂python你只要写个程序，将excel文件导入到这个程序执行，原来需要将近1小时的工作现在几分钟就解决了。然后最近在学量化交易，就是将python运用到股票交易上。所以说python的运用还是很广很广的，看你以后想从事哪方面工作了。当然python基础首先要学好，可以网上搜一些教程看看。
本人老javaer一枚。斗胆说两句。
学编程第一是基础，基础必须打牢固，基础完成之后，是最重要的一步，选择方向。
比如，同样是做Java，但是又分为J***a web方向、大数据方向、安卓方向等等。
对python来说，由于简单易用库多的基础上，广泛被用于爬虫、人工智能、数据分析等等方面。
现在来说，人工智能和数据分析都是很火的方向。
但是以一个老程序员的经验给你说，当你有了编程经验之后，用什么语言就已经不重要了，重要的是编程思维、算法、数学、统计学等等相关知识，根据所需的知识及时补充。
祝楼主编程顺利无bug
学Python这条路怎么走？这是很多初学者都会问的一个问题，这个时候要问下自己，学Python想干嘛？为了兴趣？还是为了找份工作？亦或是其他目的。
Python的应用领域非常广泛，如数据分析/挖掘、机器学习、爬虫、Web开发及游戏开发等。
不论选择哪一条路，Python基础，常用的数据分析扩展包Numpy、pandas及matplotlib等都是必学的。具体的学习路线图如下。
Python作为一门编程语言，首先需要学习Python的语法基础。
对于Python数据分析来说，常用到三个数据分析扩展包：Numpy、pandas、matplotlib。
在掌握了Python基础及一些常用的库后，就可以深入学习某个领域了，如机器学习、Python爬虫、Python Web开发等。
Python机器学习可以用于数据分析/挖掘、人工智能等领域，但对于数学有一定要求，Python只是一个工具而已。
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对于编程语言的学习，我一向推崇理论+动手实践的学习方法，书本只能告诉你每一个专业名词、语法的概念及用法，而动手实践能够让你更加深刻理解它们的含义，让你对语言的学习进一步得到升华。
大学期间唯一和编程相关的课程就是C语言，但是由于专业为数学，所以平时大多数是和书本、公式、推导证明打交道，很少使用编程语言，也可以称得上接近零基础，后来实习期间自学Python，来说一下我的学习方法吧。
就如同前面所说的，如果有一点的C语言基础，对于学习Python会有很大的帮助。如果纯粹的零基础也没关系，需要花费一些时间去理解编程语言里面的一些通用概念。
我认为入门Python相对容易，因此我更加推荐网上免费的在线教程，非常多，而且非常好，当然如果喜欢纸质书籍的也可以购买书籍学习。
尤其的基础知识相对简单，如果有一点的编程基础一周或者更短的时间内即可对Python基本语法做一定的了解，如果购买在线课程，我认为会耗费很多时间。
关于入门阶段的在线教程我推荐两份：
Python菜鸟教程：***.runoob***
廖雪峰Python：***.liaoxuefeng***
关于入门书籍，我推荐一本不错的书籍，
到此，以上就是小编对于python量化编程教程的问题就介绍到这了，希望介绍关于python量化编程教程的4点解答对大家有用。
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