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聊聊量化分析工具
后台有不少人问到关于数据分析工具的问题,就做个统一回复,为想往这方向走的朋友提供一个参考。

基于行情软件的公交
常见的行情软件如通达信,大智慧,同花顺等,都有编写公式的功能,使用简单的脚本语言,可编写自定义指标,测试交易策略。
这类工具的优点是简单易上手,数据全,展现起来很直观。
缺点是,环境封闭,很难引用其他数据,脚本功能较为受限,而且回测准确性存疑。
适合:简单指标的编写和观察,尤其是已有指标的修改或调整。

基于统计软件
统计类软件中,spss是最好的可视化通用统计软件。
优点,简单,文档丰富,统计功能很全,还有数据挖掘功能,和常见的机器学习功能,如分类、聚类、回归。而且都是可视化操作,很容易上手。
缺点,使用不灵活,数据量大了就很慢。
适用场景,万条以内的数据统计分析和显示,传统时间序列分析,数据挖掘。

excel
包含数据展示、计算、统计等常见功能。
优点,简洁,直观,轻量,快捷,大家都会用
缺点,数据量大了很慢,使用不够灵活,功能有限。

python
功能强大,语法简单,几乎能覆盖量化领域能用到的全部功能,数据整理,数据展示,统计分析,策略回测,算法交易,机器学习等。
除了基本语法,还需要掌握常见的功能包,如numpy,pandas,matplotlib等。

理论上,有python就不需要其他工具了,但作为一种脚本语言,上手还是比可视化操作的软件难,而且对于可视化工具能实现的简单功能,即便是熟手,编写语句也相对费时。

还有一些在线或者以客户端形式存在的量化平台,集成了数据和一些常用的功能,也大多支持python语言,这里就不详述了。

建议
对于想深入做量化的人,考虑直接上python。
如果是偶尔做一点统计分析,处理的数据较少的,可以选择用excel,或者比excel更专业的spss。
如果做简单的技术指标,可以先考虑用行情软件。
如果做机器学习,目前除了python别无选择。

以上仅供参考,做好量化,工具只是一小部分,更重要的是对市场足够的理解,需要好的理论功底,还需要丰富的实践经验。








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