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编程回测的问题，于是小编就整理了3个相关介绍Python编程回测的解答，让我们一起看看吧。
python电脑配置？
CPU为酷睿i5 / i7内存 4G / 8G
硬盘 500G，或者用 SSD前面一个为基础配置，后面的为更好的选项。网上价格 3000 ~ 6000。
更重要的，做量化需要数据、需要量化引擎系统，这需要很多开发工作，可以自己抓取数据和用开源的回测引擎。
Python是纯粹的自由软件， 源代码和解释器CPython遵循 GPL(GNU General Public License)协议。
Python语法简洁清晰，特色之一是强制用空白符(white space)作为语句缩进。
Python具有丰富和强大的库。它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）很轻松地联结在一起。
需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题，某些可能不提供跨平台的实现
如何利用excel回测量化投资策略？
用excel回策量化策略，效率太低了，而且数据过大的话excel完成不了，可以利用现有的量化交易平台，如果非的用excel回策，你至少要学会各种技术指标，和如何用计算机语言描述走势行情分析，还需要会编辑回测所用的各种回测指标公式，你才能完成excel的量化回测，初学时可以用这个但，实际应用时，至少要用一套量化分析平台的软件，或者自己利用c语言，Python，等开发出一套量化分析软件。
用Python做量化交易的程序员可不可以被称做Py交易员？
必须可以！
Python作为一种易于学习和使用的编程语言，已经成为量化交易领域的重要工具之一，因此，使用Python进行量化交易的程序员也越来越受欢迎。他们使用Python来编写交易策略、进行和可视化，以及构建交易系统等。
Python做量化交易主要依赖于Python的科学计算和数据分析库，如NumPy、Pandas、Matplotlib等，以及专门用于量化交易的库，如PyAlgoTrade、Zipline等。这些库提供了丰富的工具和函数，可以方便地进行数据处理、统计分析、可视化和模型构建等工作，从而帮助交易者快速开发和测试交易策略。
Python做量化交易的一般流程包括以下几个步骤：
1. 数据获取：使用Python相关库获取金融市场的历史数据、实时数据和基本面数据等，如tushare、pandas-datareader等。
2. 数据处理：使用Python相关库对获取的数据进行清洗、预处理和分析，如NumPy、Pandas等。
3. 策略开发：使用Python编写量化交易策略，如均线策略、趋势策略、套利策略等。
4. 回测测试：使用Python相关库对开发的交易策略进行回测测试，如PyAlgoTrade、Zipline等。
5. 实盘交易：将交易策略部署到实盘交易环境中进行交易。
总的来说，Python做量化交易的原理就是利用Python编写程序来获取、处理、分析市场数据，并通过量化交易策略实现交易的目的。
到此，以上就是小编对于python编程回测的问题就介绍到这了，希望介绍关于python编程回测的3点解答对大家有用。
