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大家好，今天小编关注到一个有意思的话题，就是关于python编程自动交易的问题，于是小编就整理了2个相关介绍Python编程自动交易的解答，让我们一起看看吧。

1. python写自动交易程序需要学什么？
2. 为什么几乎所有的量化交易都用Python？

python写自动交易程序需要学什么？

方法一 前期的数据抓取和分析可能python都写好了，所以差这交易指令接口最后一步。

对于股票的散户，正规的法子是华宝，国信，兴业这样愿意给接口的券商，但貌似***费很高才给这权利，而且只有lts，ctp这样的c++接口，没python版就需要你自己封装。方法二 是wind这样的软件也有直接的接口，支持部分券商，但也贵，几万一年是要的。方法三 鼠标键盘模拟法，很复杂的，就是模拟键盘鼠标去操作一些软件，比如券商版交易软件和大智慧之类的。方法四 就是找到这些软件的关于交易指令的底层代码并更改，不过T+1的规则下，预测准确率的重要性高于交易的及时性，花功夫做数据分析就好，交易就人工完成吧

（图片来源网络，侵删）

为什么几乎所有的量化交易都用Python？

因为使用python有强大的好处呀。第一、数据获取(web爬虫技术)。二、强大的科学计算分析库可以进行大规模数据统计和处理。三、完善的AI接口，如tensorflow,pytorch,sklearn这些都是当前量化交易最需要的接口。前者属于深度学习如:lstm算法架构是目前已知对股市预测最有效的算法架构之一。后者属于数据挖掘以统计学概率分布为基础,实现回归与分类的数学建模。一句话概括就是方便。至于项目落地Python属于胶水语言对于计算出来的数据模型多以json的形式进行粘合。对于前端还是很友好的。总之就是快捷方便。

量化交易需要建立金融模型，进行大量数据的运算。特别是在一些矩阵代数方面的模型，Python具有先天的优势。

运算速度快，接口类型丰富，成熟的软件包，开源免费，这些都是使用Python所带来的优势。

（图片来源网络，侵删）

首先，Python的底层使用C语言实现的，这就使得Python具有其他语言所不可比拟的，运算速度快的先天优势。

其次，Python可以兼容几乎市面上所有的金融量化接口，可以通过这些金融接口，获取原始金融数据。通过Python编写自动化分析程序，让金融的量化模型，可以在Python语言编写的程序下，飞速运行，满足金融领域，大数据量的运算需求。

再次，Python有许多金融类和数据分析类的成熟软件包，这些软件包有详细的使用说明。这使得建立金融模型，就像是搭积木一样的简单，简化了Python编程的难度，使得运用Python进行量化分析的学习曲线，大大降低。这也是Python在金融量化领域能够遍地开花的优势之一。

最后，开源免费是Python最大的优势。开源的话，我们在建立金融量化模型的时候，哪怕用到一些陌生的Python软件包，我们也可以对源代码进行分析，甚至是修改源代码之后为我们所用。这使得Python程序的安全性得到有效保障，也使得Python在量化金融编程方面，有着很好的可扩展性。最关键的是，我们在使用所有的Python软件包，和使用Python语言本身的时候，是完全免费的。这让Python使用的成本大大降低，这也是金融量化领域，选择Python的原因之一。

其他和Python差不多的语言，肯定只有R语言了。无论是科研，还是实践，R语言本身所具有的统计学基因，和更加严格的软件包，以及和Python一样的开源免费，这都使得R语言是最近介于Python的语言。

到此，以上就是小编对于python编程自动交易的问题就介绍到这了，希望介绍关于python编程自动交易的2点解答对大家有用。

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