Python下的宽客库如何?

Discussion in 'Python & Quantopian' started by okwh, Nov 1, 2013.

  1. 心平气和的讨论问题比较好,上升到人身攻击没有意义
     
  2. diy

    diy

    搞自动交易,没有足够了解计算准确性的,一概不敢随便用之。
    小众软件不说,特别这种开源的东西,用的人少,资料也少,里面有漏洞的话,弄不好失之毫厘谬以千里。就算是个好东西也最好作者自娱自乐。

    本人不才,除了结果精度上略感不足,认为MT4已经足够好了。

    解决精度问题,其实弄一个外接插件,专门用于计算成交,其余策略部分全部用MQL编写,个人认为已经足矣。
     
  3. 个人认为python是最佳的Quant平台,基于Numpy/Pandas/SciPy库可以轻松快速的完成几乎所有金融数据需要的计算,python语言本身的易使用特性也是一大优点,还有大量现成的各种开源库供你使用,你几乎不用干任何“重新设计轮子”的事情,少量开发就可以搭建一个程序交易平台。pycharm等IDE辅助工具也是非常好用。
    灵活性/可扩展性远非MT4/MC之类的软件可比。
     
  4. Pandas不适合处理动态的数据,所以用dataframe处理即时数据不合适
     
  5. 最不最佳不好说,不过对于严肃的Quant来说确实是个靠谱的选项。
     
  6. 我用的感觉挺好,反正5秒周期的实时处理就挺好的。你遇到过那些具体不合适的?
     
  7. 用multiprocessing就可以轻松解决,可以把多个核都用上,并行效能大幅提升
     
  8. 个人感觉Python/R/Mathlab 之类的更适合用做策略研究或快速验证的工具。策略运行平台感觉c++/C#/Java之类的更有优势一点。当然对于我等业余选手来说,什么工具用着称手就用什么。
     
  9. 很高深的样子,Python有多少实战程序是在Windows下应用的?讲什么不支持多线程……
     
  10. 我觉得c++就可以了,如果讲究稳定的话,最好Unix下的C++
     
  11. C++不适合快速prototyping
     
  12. 同意nova的观点,开发时间成本不在一个级别