Python语言可以用到的地方很多,但是目前最主要是应用在大数据领域和人工智能领域。

尤其是机器学习,由于Python的扩展性比较好,所以能够很方便轻快地调用各类不同语言的模块,以及算法模型,快速组建最新的算法模型。

我就以人工智能为例,给大家摆一摆Python都有哪些作用吧!

从数据中提取有用的知识

Python的高度扩展性,让我们在尝试算法时,可以获取最先进的机器学习工具包,。

机器学习,集中在两类算法,一类是线型回归类算法,一类是集成算法,通过这两类算法,可以解决我们的不少问题。

我们可以采用Python来做量化交易,预测明天或者今后的股价和趋势

普通的交易系统,由每个交易者根据自已的经验,或者被引导形成。

量化交易则通过将数据输入量化模型之后,采用Python为底座的计算机及统计学技术方法进行数据分析,提供交易信号进行买入和卖出!

采用Python实现量化交易往往包括选股模块、选时模块、风控模块等系统,而建立这些系统,我们都可以用Python语言来实现。

如何用Python开发一个量化交易系统呢?

首先你得学会Python的语法基础。

Python和C语言很想象,它的基本语法也包括了数据类型,函数,面向对象,调试工具等内容,通过学习Python,一个普通的C++工程师能够在一周左右的时间内掌握好基础的语法。

你可以使用NumPy架构来实现量化的许多统计计算

NumPy是Python科学计算和工程库的基础,NymPy的底层使用了指针的内存分配方式,所以可以构造一个超级大的数组,并且灵活对元素进行并行化操作。

打个比方,选股时,你就可以利用np.random.standard_normal()函数,随机生成这一年中100只股票的正态分布涨跌数据,第一时间把最想要的股票选取出来。

另外,你也可以利用实现更为便利的索引,和切片,以便更好地进行股票分析。

通过mask方式实现数据抽取。

以及NumPy提供的通用序列参数实现相应的序列变化和处理。

Pandas库在Python的金融数据分析和量化交易非常重要

Pandas的两大工具DataFrame和Series的设计框架和API,都为为了让金融统计更加方便。

采用Pandas,你可以轻松地处理1~2TB的数据,并快速得出结果。

比如说,你可以采用Pandas进行直观的涨跌图分析,以便寻找股票的异动涨跌预警;

你也可以分析时间序列,判断哪个时间最适合买入或者卖出,记住,一切基于Python的大数据分析结果,这才是真正的量化。

Python还提供了不少的量化工具

比如你可以采用Matplotlib来进行数据的可视化;

采用Boken使你的交互更为流畅;

使用Seaborn实现各类的图形,以及技术指标的可视化。

有了Python,你就可以实现量化交易的一切,当然,除了你的交易系统以及算法引擎。你可以通过Python,调用机器学习模型,以及相关的机器预测技术,来提升我们的量化交易概率。

一切的一切,关于量化交易,Python是最好的!

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