想往金融量化方面发展，需要掌握哪些软件？

某211金融学大一（准大二），未来想往偏金融量化的方向发展，Python是必修课算入门，目前正在自学matlab，还看到有spss，stata这类的软件也需要掌握嘛？在线求大佬解答（顺便问问相关的书籍资料啥的）

期权匿名回答 · 2023-2-18 07:16:30

金融量化简而言之就是：数学+金融+计算机编程，因此，想成为一名优秀的量化从业者，不仅是需要掌握软件知识。
对于想从事量化的人来说，想了解量化到底是做什么的，关键要掌握以下知识：Python基础知识、金融知识、技术指标、量化交易框架。
·Python基础知识：掌握一门编程语言最快速的方法就是多写代码，在了解Python基础语法、数据类型、运算方法、流程控制以及函数设计的基础上多做练习。
·金融知识：在入门阶段所要掌握的金融知识并不算太难，我们要了解所投资标的市场的操作规则，以A股和美股为例：A股和美股在交易时间、最小交易单位、涨跌幅限制、结算方式、熔断机制等方面均有所不同，投资者只有掌握了投资标的市场等操作规则才能将其量化，并实现程序化交易。

·技术指标：技术指标是通过图表，研究市场行为反应，以推测价格的变动趋势。常见的技术指标有很多，分类也不尽相同，初学者只要掌握一些比较常用的技术指标，明白其含义，如何计算以及如何使用即可。

·量化交易框架：现在有很多线上平台提供量化策略编写功能，集成了很多方便的工具，开发者专注于策略的开发，使用十分便捷。如：big quant、优矿、米筐。当然，也有很多开源的量化交易框架，开发者可以根据自己的需求进行二次开发，比如vnpy、easyquant等框架。

期权匿名回答 · 2023-2-18 07:16:35

量化学习必看！

这6大常用的量化工具，每一个都让你得心应手！

大家好，我是喵喵酱，一枚沪漂转行学量化的女汉纸，酷爱rap。

就像切西瓜一样，明明可以用刀来切，如果非要硬着头皮靠用蛮力弄开，不仅会让你浪费精力，而且还会让你感受不到吃西瓜带来的清凉爽感，甚至会导致你越来越暴躁。

喵酱额外准备了215份量化电子资料，想要领取的，可以按照下面链接的指示操作。

而我们在学习量化的时候，运用合适的工具其实也是一样的道理~

一个合适的量化学习工具，会让你的各种细节操作更加得心应手，甚至它还会成为你的左膀右臂o(*￣︶￣*)o~

刚好今天早上，看到群内有小伙伴在分享量化方面的学习资源。那么今天，喵喵酱再来给大家分享下，做量化常用到的6大工具，也算是一个资源分享啦，希望对大家学习量化有所帮助。

01、量化软件推荐：Python

常用的量化软件有python、matlab、java、C++。从开发难度而言，python和matlab都比较容易，java和C++麻烦一些。从运行速度而言，C++、java要快于matlab和python。

不过，对于大部分人而言，尤其是初学者，开发占用的时间远大于运行时间。如果追求运行速度的话，可以先把策略开发出来，再用C++重写。另外，从量化资源而言，python资源多于matlab，而且matlab是商业软件，python是免费开源的。因此我推荐大家用python。

使用python的话，最好下载一个anaconda。这个软件将常用的库都集成好了，免去自己安装的烦恼。

所以，如果是编程零基础的同学，入门量化的编程语言毋庸置疑是选择Python。

▲Anaconda网站官网

官网地址：https://www.anaconda.com/

02、数据源推荐：tushare

关于数据获取，如果能有Wind那就再好不过啦，但是Wind很贵，大家在学习阶段完全可以使用免费的数据源，比如Tushare。

Tushare是一个比较老牌的数据接口，包含沪深股票、指数、公募基金、期货、期权、债券、外汇等非常多的金融数据，使用接口的方法也非常简单，导出数据直接是pandas的DataFrame格式，所以非常方便。缺点就是部分数据需要一定积分才可以获取，而且比较头疼的是还会定期清理积分。我之前好不容易搞到500多积分，前几天看发现只剩120了，哭唧唧。

不过，人家做这个平台还是费了很大心血的，所以调取数据需要用积分也是无可非议。那大家如果不想弄积分的话，也可以使用老版的tushare。虽然说老版的tushare不在维护了，但是部分数据接口还是可以使用的，平时用来学习的话还是ok的。

总体来说，Tushare支持的数据很全面，使用方法也比较友好。

官网地址：https://tushare.pro/

03、搭建量化框架必备的量化平台

依靠上面提到的软件和数据源，我们可以在本地部署量化环境。然而，尤其对于初学者而言，自己动手搭建量化框架量化平台的缺点，一个是比较麻烦，需要花费较多时间。

另外，也是更重要的一点是，自己部署的回测环境可能有很多问题没有考虑到，比如涨跌停买卖、停牌、撮合机制等。

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因此，推荐大家使用量化平台。

量化平台可以看成是一个已经搭建好的框架，只需添加一些自己的买卖条件，即可回测策略，免去了自己从无到有搭建基础框架的过程。

目前，常见的免费量化平台包括ricequant、joinquant、优矿。

当然啦，以上是做量化的一些基础工具，根据策略的不同可能还会用到一些其他的工具。

04、数据库推荐：SQLite

如果所做的策略需要存储很多数据，那么就需要一个数据库软件配合使用。Python自带SQLite3库，可以在python中方便的操作SQLite数据库。

SQLite 数据库是一款非常小巧的嵌入式开源数据库软件，虽然它的功能没有以上大型数据库那么全面，但它的使用非常简单方便，也不需要复杂的安装，因而非常适合初学者。

Sqlite下载地址：<a href="http://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.sqlite.org/" class=" external" target="_blank" rel="nofollow noreferrer">https://www.sqlite.org/

教程的话，大家可以参考下菜鸟教程的SQLite教程。

网址链接：https://www.runoob.com/sqlite/sqlite-tutorial.html

因为如果大家要去机构实习的话，一般机构都会有自己的数据库，所以会一点SQL还是比较必要的。不过，SQL非常简单，大家如果目前只是自己学习的话，完全可以拿SQLite来练练手，因为其他的数据库用的SQL语言也是一样的。

05、机器学习推荐：Scikit-learn

对机器学习有所了解的同学，肯定是知道这个scikit-learn，也就是sklearn模块。这个模块对常用的机器学习方法进行了封装，包括监督性学习的回归算法、分类算法，非监督学习的降维和聚类等等。

Scikit-learn封装了很多常用的算法，直接用就可以了，避免了自己写算法。

网址：http://scikit-learn.org/stable/

06、网络信息采集推荐：BeautifulSoup等

有时候，我们会用SQL语句从公司数据库调取数据，那除了这些数据之外，有时候我们还需要从网页抓取数据。比如说，基于大数据的舆情分析策略，就需要我们从网页上抓取舆情数据，这就需要用到爬虫技术。

这里的话，推荐BeautifulSoup4，这是一个非常常用的爬虫模块，大家可以直接参考它的中文文档，先把request学起来。

需要格外提醒的是，大家爬数据的时候，不要肆意妄为，否则“爬虫玩得好，监狱进的早” 。

另外，个人建议，想要学好这方面的知识，大家可以参考“Python网络数据采集”这本书。书中，作者采用简洁强大的Python语言，介绍了网络数据采集，并为采集新式网络中的各种数据类型提供了全面的指导。

整体来说，这是一本值得入坑的好书。

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好了，暂时就更新这么多啦，后面有时间我会再来更新哒~
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我是喵喵酱~

沪漂转行学量化的女汉纸，酷爱rap，日常会分享一些我自己的量化学习经历和对金融圈的所见所闻，欢迎各位小伙伴们捧场~
看完记得点个点赞+收藏+关注哇~

期权匿名回答 · 2023-2-18 07:16:56

文中有针对性提到:C++，Python，R，Matlab……
https://zhuanlan.zhihu.com/p/119114233

期权匿名回答 · 2023-2-18 07:17:09

劝退，吃力且不讨好

期权匿名回答 · 2023-2-18 07:17:17

Python的集成开发工具，比如PyCharm. 平时的prototyping 练手的话Jupyter notebook/Spider足够了。要做大型的开发还是需要比较professional 的工具。
如果未来希望往统计建模的方面发展，可以学学SAS/R。 spss/stata有专门的用途，但是除非是统计科版专门的领域，并不是一般公司量化部门的主流。
如果想在开发上发展需要掌握一定的数据库管理工具。
需要学习一些金融数据分析的专门工具，比如tableau. 至少把excel用熟。国内做量化万德应该是必不可少的。对常见的Unix操作和命令应该比较熟悉。写个shell脚本绝对不应该是问题。
有条件的话可以熟悉一下bloomberg的操作。
将来无论是做大领导还是小喽啰，word, excel, ppt 这三样都是通吃的技能。此外写技术文档时应该熟练的使用latex.
关键的问题是掌握方法和思想，软件只是一个工具，而且随着时代的发展快速更新。

想往金融量化方面发展，需要掌握哪些软件？

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