量化投资学用什么软件好

1.国内做的好的量化投资软件有哪些

需要懂一些数学模型，比如统计分析、人工智能算法之类的，他的本质是利用数学模型分析数据潜在的规律寻找交易机会，并利用计算机程序来搜寻交易时机以及完成自动化交易。并没有现成的软件可以做这个，因为它需要一个搭建一个专业的平台，这不是一个人可以完成的。

国内有一些软件，比如大智慧提供数量分析，还有一些软件提供股票、期货的程序化交易。但是实际上这并不是真正意义上的量化交易。事实上，做一款纯粹的适合个人投资者的量化投资软件，难度是非常大的，因为量化策略并不想传统的基本面、技术面那样存在已有既定的必然规律。他需要跨越多学科，多领域去挖掘数据的规律，然后利用得出的规律进行交易。但是不同时间、空间的数据的潜在规律并不一致，所以对量化过程进行标准化是一件很难完成的事情。

如果是计算机或者数学专业的人士，可以考虑使用C、C++、SQL等语言，其他的可以使用MATLAB/SAS 等软件。不管是哪一种软件，要实现量化交易，肯定是需要一定的建模基础和编程基础的，其中最重要的东西是数学能力。

2.金融工程,量化投资学什么软件好

C++、VBA是首选，matlab、python等等次之

用过Matlab，在我的小本里，龟速，是在是忍受不了了，毕业之后就不用了。

后来用R和Python，组合来用。Python首先是通用语言，当你有一个想法要表达的时候，如果你对各种各样的库不熟悉（得花好多时间去学啊，工作那么忙，我是做金融的，不是专业的程序员），这时候用Python是最容易实现的。

Python的基本数据结构列表和字典，功能非常强大，基本上能够满足数据表示的需求。

3.现在有什么比较好的商品期货量化投资软件

metafuture不错啊。

metaFutures利用了量化投资的先进思想，通过对熵理论，统计套利和风险管理等先进理论的应用，基于对历史大盘数据的分析上，为用户提供了一款具有三重风险控制的程序化自动交易智能策略软件。本系统的程序化自动交易集套利和资金管理两大功效一身，具有“强大的风险控制性”、“投资策略一贯性”、“操作客观性”、“下达指令准确性”以及“用户沟通及时性”、“使用舒适性”等特点，更有Chicago独立自主研发的实时聊天以及资金管理等功能更使得metaFutures成为一款功能创新、多样、强大且人性化的软件。

4.量化投资 用python好 还是c++

Python是非常适合做quant类工作的语言，本身就是科学计算方面的统治级语言，现在加入了IPython,pandas等重量级神器，为Quant类工作量身定做，而且仍在飞速发展中，以后会越来越重要。

关于其他语言，首先介绍一下我自己最喜欢的一个比较小众的组合，Mathematica+Java/Scala。 Mathematica的优点在于：本身提供函数式的编程语言，表达能力非常强大，比如Map/Reduce是标配，很多时候不需要去做烦人的for循环或下标控制，排版经常可以直接照数学公式原样输入，即直观又不容易写错；代码和输出混排的排版方式使得建模时的演算和推理过程非常流畅，甚至还可以直接生成动画，对于找直观理解非常有帮助（这几点分别被IPython和R偷师了一部分）。Mathematica的缺点在于对金融类的时间序列数据没有很好的内建支持，使得存储和计算都会比较低效，因此需要用内嵌Java的方式来补足，对于数据格式或性能敏感的操作都可以用Java/Scala实现。这个组合在我心目中无出其右，不论是快速建模，还是建模转生产，都远远领先于其他选择。但Mathematica的商用授权很贵，如果公司本身不认可的话很难得到支持，这是最致命的缺陷。另外随着Python系的逐渐成熟，领先优势在逐渐缩小，长远看Python的势头更好一些。

其他答案里也列举了不少其他语言，我自己既做Quant的工作，也做软件开发的工作，这里想从一个软件工程师的角度，说说我的理解。平时工作中会和一些偏Quant背景的人合作，很容易发现建模能力好的人往往在计算机方面基础比较薄弱（因为以前的训练重点不在这里）。他们也可以快速学习掌握一种像C++,Java这样的语言，实现很多必要的功能。但是一方面这些语言陡峭的学习曲线和繁琐的开发步骤会给他们真正要做的工作增加不必要的负担，另一方面一旦涉及到性能敏感的情景，他们对计算机体系结构缺乏理解的缺点就容易暴露，比如说很可能他们没有计算复杂度，内存碎片，cache miss，甚至多线程等概念，导致写出的程序存在相当大的隐患。

即使是计算机功底扎实，如果每天的工作需要在C++,Python,R/Matlab，甚至一众脚本语言之前来回切换，思维负担也会非常重，人的精力是有限的，很难同时兼顾数学建模和底层代码调试这种差距巨大的工作。长期发展下去最可能的结果就是要么远离建模，专心做生产环境开发，要么远离生产环境，专心建模。这种局面显然不论对个人还是团队都是有很大弊端的。

如果深入思考这个问题，相信不难得出结论，对于Quant来说，C++这种相当面向机器的语言肯定不是最佳选择。的确在历史上，它比更面向机器的C已经友好了很多，但是在计算机技术飞速发展的今天，如果还需要Quant大量使用C++做建模类的工作显然是很遗憾的事情。设想一下你拿到一份股票数据，不论你是想分析价格走势，成交量分布，还是波动性，第一件要做的事一定是画出图来看看，有一个直观认识。如果你的工具是C++，肯定有很多时间花在编译，调试，再编译的过程上，好容易能解析文件了，接下来怎么算移动平均？怎么算波动性？全都要自己写代码。再然后怎么画图？这整个工作流简直惨不忍睹，这些问题浪费掉你大部分精力，而他们全部和你真正感兴趣的工作毫无关系。所以如果你是一个数理金融等背景的新人打算开始Quant生涯，在决定是否要投资到这项重量级技术上时需要慎重，即便它目前的市场定价可能仍在峰值。相比之下我认为Python会是更理想的选择，即能很好的完成建模工作，也可以训练一定的编程技巧，使你在必要时也能胜任一些简单的C++工作。

最后同意 @袁浩瀚，不要拘泥于语言，不论学习那一种，对其他的语言还是要抱有开放的心态。另外世界变化很快，你会发现单一的语言分类方式其实是没有意义的，每一门语言在发展过程中都会逐渐吸收其他语言的特性，比如Python本身就既有C/C++/Java那样命令式的特点，也有函数式的特点，像pandas甚至还提供类似SQL的使用方式，在其他语言或系统里也都或多或少包含了不同的特点，可以在学习过程里慢慢体会。

5.量化投资方面,有哪些好的论坛或者网站

微量网不错，

微量网是国内顶尖的量化投资策略在线交易平台，策略提供者和理财投资者的对接平台。网站集投资策略研发、销售、交易为一体，投资者无需安装软件，通过网页或手机控制云端的交易账户，运行投资策略，进行7*24小时无人值守的全自动交易。使命：微量网致力于打造安全、便捷的策略交易平台，带来简单、极致、高效的理财投资体验。愿景：建立理财投资者与策略提供者之间的桥梁。

这个平台上有各种各样的策略，主要是针对国内外交易所的品种，同时配合还有用户论坛，便于策略师和用户间交流，一边用策略一边看大家的讨论，感觉比较爽一些，也是边用边看。

再补充2个个人觉得不错的：

elitetrader

EliteTrader.com is a group of financial traders that helpeach other

work through the tough and lonely journey of tradingprofitably. Our

members learn faster, develop new relationships, and avoidcostly

mistakes through daily collaboration.

这里讨论的话题比较全，很棒！

Collective2

collective2.com 19,000 traders. 58,000 strategies.

Copy the world's best traders in your brokerage account.

Choose your trade leader

Then Follow their trades automatically.

国内使用的话建议使用微量网确实是很不错的量化投资网站。希望可以帮助题主。