作為 Quant 的基本功,量化投資學習哪門程式語言才好?

時間 2021-05-06 01:15:43

1樓:

乙個底層語言如C++, 再加乙個指令碼語言如python, 再加乙個資料分析工具如python pandas 或者R.

下面是我剛寫總結的學習資料,希望對樓主有用.

2樓:萬礦

做量化,可以用R、Matlab或者Python入門,簡單方便,再進一步再考慮C++/C#,做量化投資的重心畢竟不在IT,所以,使用方便、可用庫多、開發效率高這幾點比較重要。

3樓:rush man

題主說了是基本功,個人覺得應該是C++。(僅為本菜鳥的個人觀點,大家聽之笑之便罷)

Q-Quant用C++自然是不用說了,書的話modeling derivatives in C++,還有Quantlib庫吊炸天。

P-Quant可能用Python寫策略,尤其是機器學習的演算法確實相對方便,而且強大的Scipy,Numpy也提供了類似於Matlab的矩陣運算和統計功能。但是,作為基本功,應該還是要熟悉C++和STL的吧。可能實際中,MATLAB,R,SAS,C++,Python,VBA,Q都有可能會用到,Jane Street Capital還用OCaml呢。

不過,畢竟C++全面、複雜而且難掌握,啃下硬骨頭,打好基本功,還是C++最為合適了吧。而且現在很多寫策略的語言大多是在C++基礎上進一步封裝的。

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