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量化投资—为什么选择Python
2018-06-29
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量化投资—为什么选择Python

Python在量化领域的现状

就跟JavaScript在web领域无可撼动的地位一样,Python也已经在金融量化投资领域占据了重要位置,从各个业务链条都能找到相应的框架实现。

在量化投资(证券和比特币)开源项目里,全球star数排名前10位里面,有7个是Python实现的。从数据获取到策略回测再到交易,覆盖了整个业务链。

而全球注册用户数最多的商业量化平台Uqer优矿,也同样是基于Python实现和提供服务的。国内后来的其他量化平台,例如RiceQuant和JoinQuant,也主推Python环境。可见Python在量化平台应用的绝对占有程度。

为什么是Python?

Python是一门比较全面与平衡的语言,既能满足包括web在内的系统应用的开发,又能满足数据统计分析等数学领域的计算需求,同时也能作为胶水语言跟其它开发语言互通融合。

在数据分析方面,没有其他语言能像Python这样既能精于计算又能保持性能,对于时间序列数据的处理展现了简单便捷的优势。而如此适用的特点,主要得益于有如下框架和工具的支持:

Numpy:底层基于C实现的科学计算包

具有强大的N维数组对象;Array具有数据广播功能的函数库;具有完整的线性代数和随机数生成函数

SciPy:开源算法和数学工具包

最优化线性代数、积分、插值、特殊函数;快速傅里叶变换;信号处理和图像处理常微分方程求解;其他科学与工程中常用的计算

其功能与Matlab和Scilab等类似

Pandas:起源于AQR的数据处理包,具有金融数据分析基因

基于SeriesDataFrame和Pannel多维表结构数据;数据自动对齐功能;数据清洗和计算功能;时间序列数据快速处理功能

Matplotlib:基于Python的数据绘图包,能够绘制出各类丰富的图形和报表

另外,Python在机器学习领域的应用也越来越多,其中的开源项目包括了scikit-learn、Theano、Orange等

Python的特点

1、简单易学Python是一门简单而又简约的语言。阅读好的Python程序感觉就像阅读英语。Python非常容易上手,学习曲线比较平缓。

2、高级语言垃圾自动处理且面向对象的高级语言。Python 具备所有脚本语言的简单和易用性,并且具有在编译语言中才能找到的高级软件工程工具。

3、扩展移植可与其他语言无缝对接并能实现跨平台。

4、开源项目只要能想到的,几乎都有现成的包能找到。


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