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Quant 應該學習哪些 Python 知識

1. 如果還需要Deep Learning方面的東西的話,可以考慮Theano或者Keras。這兩個東西可能會用在分析新聞數據方面。不過不是很推薦使用這類方法去做量化模型,因為計算量實在是太大,成本很高。

2. 交易框架方面,除了vn.py,還推薦PyAlgoTrade框架,github上可以搜到。私以為這個框架比vn.py牛逼太多了,畢竟是壹個在金融IT領域混跡近20年的老妖的作品,架構設計不是壹般的優秀。

3. 國內的話,ricequant是個不錯的選擇,雖然使用的是Java,但是團隊我見過,都是做金融IT出身的,基本上都有7、8年以上經驗,底層功底非常紮實,做事情都很靠譜。現在他們也在考慮把SDK擴展到Python這邊。

4. 國內的行情和交易接口,使用的是自己的協議(比如CTP接口使用的是FTD協議),而不是國際上廣泛使用的FIX協議,並且都不開源。如果需要連接行情,還需要考慮將接口SDK為python封裝壹下。(修改:評論中有人提到很多券商也開放了FIX接口,不過似乎是在內網使用)

5. 有人談到數據庫了,這裏我也說壹下,對於高頻tick級別的數據,其量級可以達到每天TB級別,普通的關系數據庫是扛不住的。如果試圖使用傳統的關系數據庫,比如Oracle之類的可以省省了。對付這種級別的數據,采用文件系統+內存索引會更好。不過這種場景,壹般也就是機構裏面能碰到了,個人quant可以不用考慮。