1. 使用python做量化交易策略測試和回驗，有哪些比較成熟一些的庫
pybacktest
pyalgotrader
zipline
bt
backtrader
pybacktest基於vector，不是event based，快得多得多，缺點也明顯。
2. 用 Python 做策略回測，耗時很長，有什麼加速辦法
一個好的計算邏輯是很重要的啊，比如你去計算一個式子的時候，你去分析千百遍也不如你有一個好的運算方法。計算的時候一定要准備好計算方法，別的計算方法一定要統一規劃。
使用計算機的時候能用計算機交易，這樣能夠克服你的暴躁的情緒。構建屬於自己交易的水準，還有一些措施就是你要去看那些引導文檔，不要自己去摸索。要有自己的專業的知識。
3. 如何用python開發投資策略
Python 由於開發方便，工具庫豐富，尤其科學計算方面的支持很強大，所以目前在量化領域的使用很廣泛。市面上也出現了很多支持 Python 語言的量化平台。 通過這些平台，你可以很方便地實現自己的交易策略，進行驗證，甚至對接交易系統。
4. 可以不通過平台自己用Python寫量化交易策略嗎
在哪？可以啊，只要有你有能力，你怎麼學都可以
5. 只為了自己遍自己用的炒期貨軟體,學Python還是C#
這兩個都沒用，期貨和股票之類的需要藉助於第三方平台，象TradeBlazer，你所做的編程和開發也是需要用它提供的語言來進行，與C#什麼的沒有任何關系。
6. 用Python 做策略回測，耗時很長，有什麼加速辦法
少用for，盡量用numpy/pandas的向量化方法。 少用自己寫的python方法，先看看numpy /pandas是不是已有現成的功能。 有幾個numpy 的加速包，比如numexpr. 安裝Intel MKL. 最後，可以講關鍵部分用c/c++實現。 如果無法避開python的for，建議使用Numba來提速，理想情況下可以達到和numpy向量化差不多的速度。
7. 使用python做量化交易策略測試和回驗，有哪些比較成熟一些的庫
比較成熟的庫可以參考如下幾個：
pybacktest
pyalgotrader
zipline
bt
backtrader
pybacktest基於vector，不是event based，快得多得多，缺點也明顯。
8. python量化哪個平台可以回測模擬實盤還不要錢
Python量化投資框架：回測+模擬+實盤
Python量化投資 模擬交易 平台 1. 股票量化投資框架體系 1.1 回測 實盤交易前，必須對量化交易策略進行回測和模擬，以確定策略是否有效，並進行改進和優化。作為一般人而言，你能想到的，一般都有人做過了。回測框架也如此。當前小白看到的主要有如下五個回測框架： Zipline ：事件驅動框架，國外很流行。缺陷是不適合國內市場。 PyAlgoTrade ： 事件驅動框架，最新更新日期為16年8月17號。支持國內市場，應用python 2.7開發，最大的bug在於不支持3.5的版本，以及不支持強大的pandas。 pybacktest ：以處理向量數據的方式進行回測，最新更新日期為2個月前，更新不穩定。 TradingWithPython：基於pybacktest，進行重構。參考資料較少。 ultra-finance：在github的項目兩年前就停止更新了，最新的項目在谷歌平台，無奈打不開網址，感興趣的話，請自行查看吧。 RQAlpha：事件驅動框架，適合A股市場，自帶日線數據。是米筐的回測開源框架，相對而言，個人更喜歡這個平台。 2 模擬 模擬交易，同樣是實盤交易前的重要一步。以防止類似於當前某券商的事件，半小時之內虧損上億，對整個股市都產生了惡劣影響。模擬交易，重點考慮的是程序的交易邏輯是否可靠無誤，數據傳輸的各種情況是否都考慮到。 當下，個人看到的，喜歡用的開源平台是雪球模擬交易，其次是wind提供的模擬交易介面。像優礦、米筐和聚寬提供的，由於只能在線上平台測試，不甚自由，並無太多感覺。 雪球模擬交易：在後續實盤交易模塊，再進行重點介紹，主要應用的是一個開源的easytrader系列。 Wind模擬交易：若沒有機構版的話，可以考慮應用學生免費版。具體模擬交易介面可參看如下鏈接：http://www.dajiangzhang.com/document 3 實盤 實盤，無疑是我們的終極目標。股票程序化交易，已經被限制。但對於萬能的我們而言，總有解決的辦法。當下最多的是破解券商網頁版的交易介面，或者說應用爬蟲爬去操作。對我而言，比較傾向於食燈鬼的easytrader系列的開源平台。對於機構用戶而言，由於資金量較大，出於安全性和可靠性的考慮，並不建議應用。 easytrader系列當前主要有三個組成部分： easytrader：提供券商華泰/傭金寶/銀河/廣發/雪球的基金、股票自動程序化交易，量化交易組件 easyquotation : 實時獲取新浪 / Leverfun 的免費股票以及 level2 十檔行情 / 集思路的分級基金行情 easyhistory : 用於獲取維護股票的歷史數據 easyquant : 股票量化框架，支持行情獲取以及交易 2. 期貨量化投資框架體系 一直待在私募或者券商，做的是股票相關的內容，對期貨這塊不甚熟悉。就根據自己所了解的，簡單總結一下。 2.1 回測 回測，貌似並沒有非常流行的開源框架。可能的原因有二：期貨相對股票而言，門檻較高，更多是機構交易，開源較少； 去年至今對期貨監管控制比較嚴，至今未放開，只能做些CTA的策略，另許多人興致泱泱吧。 就個人理解而言，可能wind的是一個相對合適的選擇。 2.2 模擬 + 實盤 vn.py是國內最為流行的一個開源平台。起源於國內私募的自主交易系統，2015年初啟動時只是單純的交易API介面的Python封裝。隨著業內關注度的上升和社區不斷的貢獻，目前已經一步步成長為一套全面的交易程序開發框架。如官網所說，該框架側重的是交易模塊，回測模塊並未支持。 能力有限，如果對相關框架感興趣的話，就詳看相關的鏈接吧。個人期望的是以RQAlpha為主搭建回測框架，以雪球或wind為主搭建模擬框架，用easy系列進行交易。
9. Python 可期貨實盤交易嗎
國內期貨暫時沒有這個品種，期貨品種大多是同質化保質期較長的大宗商品期貨，包括有色金屬、鋼鐵、煤炭、貴金屬、豆類等等。
10. python量化交易是否可以有策略有效識別MACD/SKDJ底背離和頂背離
macd的背離是指該指標當前所對應的股票K線圖，比如某隻股票股價創新高，但macd不但不上升，反而拐頭向下，這就是頂背離，在上證走勢K線圖中和各只股票K線圖都有MACD指標，發個圖你看看，也許你會更明白。