由网友 loofa107 提供的答案：
几乎所有的量化交易都使用Python的主要原因是因为Python具有5点优势：
- 简单易学：Python是一种易于学习和上手的编程语言。它的语法简洁、易读易写,使得开发者能够更快速地编写和理解代码。
- 丰富的库和工具支持：Python拥有庞大而活跃的开源社区,提供了许多专门用于量化交易的库和工具。例如,NumPy、Pandas和Matplotlib等库提供了处理数据、进行统计分析和可视化的功能,而诸如Backtrader、Zipline和PyAlgoTrade等量化交易框架则提供了快速开发和回测交易策略的能力。
- 广泛应用于科学计算和数据分析：Python在科学计算和数据分析领域广泛应用,许多金融数据和分析的工具也支持Python。这使得使用Python进行量化交易更加便捷和流畅。
- 高效的执行速度：虽然Python是一种解释型语言,相对于一些编译型语言来说,它的执行速度可能相对较慢。然而,在量化交易中,对于大多数策略来说,并不需要极高的执行速度,因此Python的性能已经足够满足需求。而且,Python可以通过集成C/C++代码或使用其他优化技术来提高性能,以满足更高效率的要求。
- 可扩展性和灵活性：Python是一种高度可扩展和灵活的语言,允许开发者根据自己的需求进行自定义和扩展。这对于量化交易中的策略开发和定制化非常有帮助。
由网友 深度学习与数据挖掘 提供的答案：
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。
由网友 IT咖啡时间 提供的答案：
因为现在python天天被人拿来割韭菜吸引小白学啊（曝光度高）,用到精深处python也是很难（python这点比较尴尬）(我搞java,也弄python）,但是大家只吹它的优势,其实就我了解,商业化里,感觉是java的多（生态完整的多）,也有用python的。
希望我们对python感兴趣的朋友,多了解各个语言（在各种领域中）的优劣势对比,再问这种问题,否则人云亦云,云里雾里。
由网友 意想不到的综艺 提供的答案：
量化交易是指借助电脑和算法进行交易,它一般使用高级编程语言进行编程。目前,Python是量化交易领域最流行的编程语言,因为它具有很强的灵活性和可扩展性,使它成为量化交易行业的领先编程语言。
Python是非常易于学习和使用的编程语言,它拥有强大的"代码表现力",使用Python可以更快地开发量化策略,还不需要开发人员进行复杂的处理。Python的语言特性使得开发人员可以快速的解决大部分问题,而且不需要担心理解底层代码的复杂性。
Python具有非常强大的数据分析功能,可以快速分析和挖掘大量数据,使研究人员可以更好地测试和评估量化策略,避免追逐流行趋势以及不切实际的偏见,从而提高交易的准确性。Python的可视化功能更是极大的方便了量化交易的研究人员,让他们可以更好地验证自己的量化策略,通过可视化结果发现错误或进行纠正。
Python还具有非常良好的可伸缩性,在量化交易中,可以将算法和工作流模块进行复杂的搭配,从而实现精确可靠的自动化交易。Python还具有一系列专门用于量化交易的模块,可以帮助量化交易做出更有效率的决策,从而提升盈利能力。
Python还具有强大的社区支持,可以快速帮助开发者解决问题,进行讨论,而且在GitHub上提供了大量的量化交易类库,开发者可以快速的进行编程和开发。
总的来说,Python的易学性、强大的数据分析和可视化能力、可扩展性以及大量的社区支持,让它成为量化交易行业的领先编程语言,使用Python可以极大的提升量化交易的策略、效率和精确度,进而降低量化交易的风险,同时有效地提升盈利能力。
由网友 老鹰观察 提供的答案：
如果让我选我也选python
为什么那？
说实在的python的效率不好。但python的开发效率特别高。得益于python的社区。基本上就是用各种各样的库。
同样的开发,用其他的语言可能用一周,用python也许只要一个小时,甚至更短。其实和python的类似的是nodejs。但nodejs是 后起来的。社区依旧没有python强大。
各方面比较完备的是go语言。但是真的门槛有些高。go的执行效率高。支持各种各样的功能。又是google公司开发的语言。肯定是差不了的。
脚本语言省去了编译的烦恼。开发量化软件如果用cpp开发。编译部署都是很耗费时间的。
量化交易其实支持的语言是比较多的。python被选择的多有另外一个方面是支持面向对象编程。这样可以通用设计模式 。是的开发迭代更加清晰高效。从高的层次到低的层次。python确实是个不错的选择。
由网友 奕澄科技 提供的答案：
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。
由网友 AI改变万物 提供的答案：
量化交易中的Python语言使用非常普遍,有几个关键的原因：
- 易于学习：Python是一种非常直观且易于学习的编程语言。相比于其他语言,Python的语法更加清晰简洁,非计算机科学专业的人也能够快速上手。
- 数据处理能力：Python拥有强大的数据处理能力。它的科学计算库NumPy、Pandas等,可以非常方便地处理和分析数据。对于量化交易来说,这一点是非常关键的。
- 机器学习与人工智能库：Python拥有一些主流的机器学习库,如Scikit-Learn、TensorFlow和PyTorch等,这些库都被广泛应用于量化交易的策略研发中。
- 社区支持：Python拥有一个庞大且活跃的开源社区,这意味着有很多现成的库和框架可以使用,同时也有大量的学习资源和社区支持。
- 接口友好：很多交易所和数据供应商提供了Python的API,这使得数据获取和交易执行都变得相对容易。
- 跨平台：Python可以在Windows、Linux和Mac OS等多种操作系统上运行,增加了其使用的灵活性。
- 速度：虽然Python的执行速度可能不及C++或Java,但对于大多数的量化交易策略（尤其是高频交易以外的策略）来说,Python的速度已经足够使用。
综上,Python由于其强大的功能、易用性和广泛的社区支持,成为了量化交易中常用的编程语言。
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