为什么几乎所有的量化交易都用Python？

关于问题为什么几乎所有的量化交易都用 Python？一共有 5 位热心网友为你解答:

【1】来自网友【南国书生 D】的最佳回答：

只有一个原因，简单。

同样的功能，用 Python 一天实现，其他语言 5 天。

代码量又少，可以引用的基础库也多，适合灵活多变的策略。

【2】来自网友【深度学习与数据挖掘】的最佳回答：

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。

【3】来自网友【奕澄智数】的最佳回答：

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。

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。