选股策略回测用matlab好还是用python好

1. 选股策略回测用matlab好还是用python好

我没钱，支持免费开源

抛开版权不说，初期入手策略测试、数据分析用matlab非常方便
但是策略测试方法、框架弄清楚后，要做正规的回测，还是Python方便，这里的正规是指严格的事件流驱动，虽然速度慢，但是避免未来函数影响、接近实盘的逻辑。
Python在这方面已经有很多库了，quantopian的zipline应该算鼻祖了，国内的优矿网和ricequant都跟zipline很像，另外还有知乎大神的zn.py，PyAlgoTrade等

2. 分析数据关系用Matlab好，还是Python好？

现在分析全线转R/python，未来有可能上Julia。
别问为什么不用matlab了。R/python组合好处在于开源，数据workflow相当容易搭建起来，另外背靠学术界，有相当多的新统计工具可以试。说R速度慢根本不是问题，机器好一点就行了。超大型的数据甚至可以跑R/hadoop。
MATLAB的完全就不能比。
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另外说在“工程上MATLAB有而R/python没有”我觉得是十分奇怪的。就比如，目前新工具而言比如deep learning来说。python上有Theano/pylearn2/对接caffe，MATLAB的deep learning我目前只知道一个Toolbox。旧的工具R/python上也不缺。
另外我看有答案把MATLAB能直接发送交易信号作为MATLAB卖点。我觉得贵司策略和交易是不是定位不太清晰。为了保证可靠的性能和策略管理的便利性，我想除了个人投资者没有人会选择开着MATLAB下单。

3. 选股策略回测用 Matlab 好还是用 Python 好

首先十年的日级别数据量的确不大，使用Python来说的话不应该出现memoryerror，应该是在编程方面需要再多留意，我们在Ricequant上使用的分钟数据大概是200-300个GB左右，也是Python和Java共同合作完成的。

语言只是一个语言，兴许会有各种语法的不同，但是在谈语言的时候我们需要了解背后的工具箱和社区，以及它为什么处理一些事情比另外的一些语言要好。

本
身Python初期用来做金融回测等是应该被放弃的，用来开发策略也应该是被放弃的，因为相比matlab的矩阵运算来做开发，实在是太方便了。只不过后
来Python推出了series、pandas等一系列的强悍library，pandas的语法基本在“无耻”地模仿matlab和R，而
pandas的开发者正是美国大名鼎鼎的对冲AQR，因此使data 
crunching和对数据的一些操作大大便利，此外，又包装了海量的开源社区的数学和科学计算库，也能处理各种的machin 
learning等等的问题。

从科学计算的语言的发展来看，从最初的人们对浮点数计算的需求加入了fortran，再一路进行，让工具更加的让科学计算容易再容易（Python也封装了大量早期的数学家们用fortran写的数学计算基础库，这些经历了几十年的考验、加速等等）：

我们来看下python目前的科学技术栈：

numpy: basic array manipulation - 基础的数组处理
scipy: scientific computing in python, including signal processing and optimization - 科学计算，包括信号处理和优化等
matplotlib: visualization and plotting - 几行代码就可以做图形化显示了
IPython: write and run python code interactively in a shell or a notebook - 互动式编程环境，这是能将来替代掉matlab的一个必备，即在一行一行代码的输入、显示过程中学习、改进
pandas: data manipulation - 最重要的矩阵运算等
scikit-learn: machine learning - 机器学习

但
是随着以后的发展Python的开源属性就会体现的越来越强大，可以让更多的人享受到其便利和贡献进来，包括Quantopian也放出了zipline
的python回测框架，只需要引入yahoo数据即可进行回测，并且Python的速度由于跟C的很好的结合可以达到非常快的速度，而且可以将来和其他
系统很容易整合对接实盘交易接口。

由于欧美已经有很多的投行和对冲在往Python的技术栈靠拢，因此选择了Python即掌握了一门重要的工具，并且无需跟一家私有化公司进行捆绑。

当然，最后的最后，所有的python回测你都可以来Ricequant - Beta上完成，我们支持海量的市场、财务数据，还有不断加入的和大数据公司合作的舆情数据等等，同时策略回测完还可以做实时模拟交易，享受到实时数据的计算。在云平台上已经支持了几乎所有的Python科学计算库，无需花时间安装、测试等等。

4. 选股策略回测用 Matlab 好还是用 Python 好

首先十年的日级别数据量的确不大，使用Python来说的话不应该出现memoryerror，应该是在编程方面需要再多留意，我们在Ricequant上使用的分钟数据大概是200-300个GB左右，也是Python和Java共同合作完成的。
语言只是一个语言，兴许会有各种语法的不同，但是在谈语言的时候我们需要了解背后的工具箱和社区，以及它为什么处理一些事情比另外的一些语言要好。
本身Python初期用来做金融回测等是应该被放弃的，用来开发策略也应该是被放弃的，因为相比matlab的矩阵运算来做开发，实在是太方便了。只不过后来Python推出了series、pandas等一系列的强悍library，pandas的语法基本在“无耻”地模仿matlab和R，而pandas的开发者正是美国大名鼎鼎的对冲基金AQR，因此使data crunching和对数据的一些操作大大便利，此外，又包装了海量的开源社区的数学和科学计算库，也能处理各种的machin learning等等的问题。
从科学计算的语言的发展来看，从最初的人们对浮点数计算的需求加入了fortran，再一路进行，让工具更加的让科学计算容易再容易（Python也封装了大量早期的数学家们用fortran写的数学计算基础库，这些经历了几十年的考验、加速等等）：

5. 选股策略回测用 Matlab 好还是用 Python 好

用Matlab吧，我用了matlab16年了，python用了几个月，还是觉得matlab好用

6. 选股策略回测用 Matlab 好还是用 Python 好

首先十年的日级别数据量的确不大，使用Python来说的话不应该出现memoryerror，应该是在编程方面需要再多留意，我们在Ricequant上使用的分钟数据大概是200-300个GB左右，也是Python和Java共同合作完成的。
语言只是一个语言，兴许会有各种语法的不同，但是在谈语言的时候我们需要了解背后的工具箱和社区，以及它为什么处理一些事情比另外的一些语言要好。
本身Python初期用来做金融回测等是应该被放弃的，用来开发策略也应该是被放弃的，因为相比matlab的矩阵运算来做开发，实在是太方便了。只不过后来Python推出了series、pandas等一系列的强悍library，pandas的语法基本在“无耻”地模仿matlab和R，而pandas的开发者正是美国大名鼎鼎的对冲基金AQR，因此使data crunching和对数据的一些操作大大便利，此外，又包装了海量的开源社区的数学和科学计算库，也能处理各种的machin  learning等等的问题。
从科学计算的语言的发展来看，从最初的人们对浮点数计算的需求加入了fortran，再一路进行，让工具更加的让科学计算容易再容易（Python也封装了大量早期的数学家们用fortran写的数学计算基础库，这些经历了几十年的考验、加速等等）：
numpy: basic array manipulation - 基础的数组处理
scipy: scientific computing in python, including signal processing and optimization - 科学计算，包括信号处理和优化等
matplotlib: visualization and plotting - 几行代码就可以做图形化显示了
IPython: write and run python code interactively in a shell or a notebook - 互动式编程环境，这是能将来替代掉matlab的一个必备，即在一行一行代码的输入、显示过程中学习、改进
pandas: data manipulation - 最重要的矩阵运算等
scikit-learn: machine learning - 机器学习

但是随着以后的发展Python的开源属性就会体现的越来越强大，可以让更多的人享受到其便利和贡献进来，包括Quantopian也放出了zipline的python回测框架，只需要引入yahoo数据即可进行回测，并且Python的速度由于跟C的很好的结合可以达到非常快的速度，而且可以将来和其他系统很容易整合对接实盘交易接口。
由于欧美已经有很多的投行和对冲基金在往Python的技术栈靠拢，因此选择了Python即掌握了一门重要的工具，并且无需跟一家私有化公司进行捆绑。
当然，最后的最后，所有的python回测你都可以来Ricequant - Beta上完成，我们支持海量的市场、财务数据，还有不断加入的和大数据公司合作的舆情数据等等，同时策略回测完还可以做实时模拟交易，享受到实时数据的计算。在云平台上已经支持了几乎所有的Python科学计算库，无需花时间安装、测试等等。

7. 选股策略回测用 Matlab 好还是用 Python 好

用Matlab吧，我用了matlab16年了，python用了几个月，还是觉得matlab好用

8. 选股策略回测用 Matlab 好还是用 Python 好

都可以用来做回测，主要看你用哪个比较顺手比较熟练。
可能python中自带的金融程序包会给编程中带来一些便利。