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编程题量化的问题，于是小编就整理了4个相关介绍Python编程题量化的解答，让我们一起看看吧。
魔笛量化值指标源码？
```python
#计算魔笛量化值指标
def magicquant(df, n=10, m=3):
std = df['close'].rolling(n, min_periods=1).std()
#计算均线
ma = df['close'].rolling(n, min_periods=1).mean()
#计算价格区间上下限
38岁，现在想学习python做期货的量化交易，有搞头吗？？
1.这个问题好像跟38岁关系不大，非要说有关系可能是38岁的人有点积蓄了，初始资金没有问题。但是期货交易初始资金可多可少，少量资金做得好可以快速增长，巨额资金做不好也可能很快爆仓，所以不是根本因素。
2.期货交易天然自带杠杆，据说新人账户干不过三个月。量化交易系统是建立在本人交易认知的基础之上，所以没有交易基础的人无法自己建立量化交易系统，拿别人的系统直接干成功率基本为零。
3.没有编程语言基础问题不大，Python语言非常简单易学，即便不学编程找别人帮忙做程序也不影响交易，核心还是交易认知。
4.量化交易系统的编程很简单，但是有一些实盘交易的特殊要求，初学者很容易掉坑里，如果不经过专门培训会付出昂贵的代价，最好能找有经验的人帮忙把关，轻易不能上实盘。
总而言之，量化交易相对主观交易有很多好处，任何人只要肯学习都有可能成功。但是，期货交易的规则决定了绝大部分人都是输家，赢家只能是极少数，不经过多年亏损历练绝难成功。
现在花8000买个WH8, 随便找个零编程基础的路人，半天学会基本的量化编程，半天学会回测，再用半天学会上模型跑实盘云执行。
你说你38岁了，刚想开始学python量化交易，有搞头吗？
美女镇楼[看]
劝你趁早放弃这个念头，十年前还可以，现在的市场已经高度进化，没有半点甜头，只会编程是不够的，要理解价格的涨跌规律就要懂数学概率论，有钱的机构已经开发出先进的深度学习模型，还是一样不能稳定盈利，深度学习技术是需要用到微积分的求导计算的。本人花了几年的时间写模型，试验了上百种方法，结论是市场的价格走势基本上是随机的，需要大量的资金买入多个品种并且冒着风险才能赚一些小钱，在市场上赚到大钱的人有很大的运气成分在里面。期货市场的价格涨跌是没有多少逻辑可言的，价格在任何点位任何形态上涨与下跌的可能性都接尽于50%，最多不高于60%
量化最重要的不是能否学会并运用一门编程语言，而是有完备的操作经历并已建立自己的交易系统。本人46,三年前想学Python，但从去年才真正下决心去学，因为是自学，没老师没参加培养班，自己网上看，所以头半年是一脸懵逼的，直到今年才有点入门，知道了装Python，配置，安装包，安装编辑终端，配置，安装插件。
算刚会写一点简单的指标吧！
python量化交易软件哪个好？
个人感觉JoinQuant综合起来比较好，本地调用也很方便。
万德旗下的WindQuant也可以关注一下，据说底层数据库跟万得是一致的，做股票量化的话，财报数据准确性会可靠一点。
量化交易的方式适不适合散户？
量化投资的前提是大资金运作，***取分批次，分时段的进入市场，以月收益率或年化收益率来计量总批次的最终收益率。
其次，量化投资是有一定的投资模型作为构架，这个投资模型是由各类优化指标与优化算法相结合的最终投资模型作为资本金的运作平台。
第三是量化投资是由各操盘手进行专业操作，有统一专业的操作方法，操作中提前设置有止损指令，不会出现大面积巨亏或深套的情况出现。
说白了，量化投资是专业基金公司的操盘投资手法，这种方法是优点是全年全天候运作，不分牛熊，以模型优化算法为依托保障，最终以年化收益率为正的种盈利模式，对于散户而言，即没有平台依靠，又没有专业操盘手的操作，更没有大量资金来保证资金链得以完成，所以量化投资不适合散户来操作！
随着国内投资者整体素质的提高，量化程序化交易的人越来越多，建议国内有条件的投资者转向量化交易。
其中，程序化交易相对于股票而言，它更适合期货。推荐它的原因有以下:
每个人是性格和承受能力是不一样的。特别是主观交易者，很容易受到情绪的影响。
当出现大亏大赚的时候，如果处理不当，很可能造成两种极端，一种是被长时间打入冷宫，另一种是极度自信。
但是，程序化交易就不一样，比较理性，依靠程序可以最大限度的降低人性对整个交易的影响。比如扛单，恐惧等都会影响最后的交易结果。
通常情况下，主观交易者想要验证一套交易逻辑是否可以持续盈利，最少也得花几年时间。当然了，在具有正期望的交易逻辑下，交易者在短时间内也是无法[_a***_]。
程序化交易，在庞大的历史数据下，在通过将交易逻辑编写成代码后，只需要几秒、十几秒就可以完成几年、几十年的回测交易结果。
这是主观交易者在这么短的时间内无法完成的事情。
由于***用程序化交易，它可以依靠成熟的交易体系，完成对整个股票，期货多品种等多市场交易，并且完全可以全天候无人值守。
比如期货市场几十个品种中，你能够同时监控并及时的抓住机会吗？显然不行！
非常高兴回答您的这个问题，以下是我自己的一些理解和看法，希望能帮到大家，也希望大家能我的回答。
量化投资的前提是大规模的资本运作，即分批、分时间段进入市场，总批次的最终收益率以月收益率或年收益率来衡量。
其次，量化投资以一定的投资模型为框架。该投资模型是结合各种优化指标和优化算法作为资本运营平台的最终投资模型。
第三是量化投资是由各经营者进行专业操作，有统一专业的操作方法，在操作中提前设定止损指令，不会出现大面积巨亏或深盖的情况出现。
说白了,量化投资是专业基金公司运行技术,该方法的优点是运行一年到头,无论牛熊证,在模型优化算法基于安全、正确的最后年化收益率的利润模式,零售,即不依赖平台,也不是专业交易员的操作,减少了很多钱以确保资金链来完成,所以量化投资不适合散户投资者操作!
上述对这个问题的回答都是个人理解和建议。我希望我分享的这个问题的答案能帮助到每个人，同时我也希望每个人都能喜欢我的分享。
如果你对这个问题有更好的答案，请分享你的评论，并一起讨论这个话题。在此我祝愿大家心想事成，天天开心，万事如意！
量化当然适合散户！之所以很多人觉得量化复杂，是因为很多玄乎其玄的概念宣传。什么策略啊算法啊程序回测编写啊！弄的大家一看就犯困。量化是有一定门槛，但是没大家想的那么难。量化的核心强调的是一套科学的投资方法，而非情绪化的去买卖。量化是一座大厦，它的基础也都是一砖一瓦累起来的。和其它投资方法没啥区别！比如量化中最基础的程序化交易，实际上就是将很多技术分析的方法编写成程序来自动执行。人是有情感的会贪婪会恐惧会懒惰，执行各种买卖方法的时候会因为种种原因导致执行过程的偏差。程序则不然它没有情感全是按着预先设定的原则操作！在提一下编程现在有很多学习的渠道，很多地方初中就有编程课了。各种开源的算法也很多，动手能力强一点拿按键精灵都能编写一些简单的自动化工具。这就相当于给股票软件写个***！在一个就是经常提到的策略算法，说白了就是将常用的交易套路的模块化了。还有高频就是一种利用信息不对称进行各种套利，以前技术不发达大家手工做现在自动做。可以这么理解以前会计手工记账，现在都是各种表格软件补助工作提高效率。在比如量化中常用的仓位管理方法“凯利公式”，它早于量化很长时间就被广泛应用了。散户想玩量化首先的相信科学，知道什么是科学的方法。另外大幅的降低自己的投资预期，把投资当工作而非获取暴利的***。
到此，以上就是小编对于python编程题量化的问题就介绍到这了，希望介绍关于python编程题量化的4点解答对大家有用。
