A. 求Python量化投資教程 百度網盤
python和matlab的共同點都是各種庫十分豐富。python是給懶人用的。matlab是給數學好的人用的。。。比起python，matlab的大小簡直不能忍。python是免費的，我用上了Windows正版，AdobeFlash和DW的正版，但是仍然買不起matlab的正
B. Python 與 Matlab 哪一個對量化投資和分析更有幫助
python和matlab的共同點都是各種庫十分豐富。python是給懶人用的。matlab是給
C. 量化投資中，MATLAB和python哪一個好
Matlab在矩陣處理方面的強大優勢Python無法比擬，我曾經用Matlab和Python跑同一個演算法，涉及到矩陣中Symbol求導。Python用的是Numpy，Sympy和Scipy，感覺Sympy中Matrix雖然功能強大，但是速度很慢，而且需要專注其中各種細節。如：其對Complex類型是無法自動expand的，常常出現(1+I)(2I+1)這種結果，這時需要調用.expand來解決。Matlab可以使你專注於模型，Python要超過Matlab還需要時間。但是Python在內容抓取，機器學習，等有強大的第三方包，如Scarpy，Skikit-learn等，發展很快。概括之：現在用Matlab，未來用Python
D. 量化投資要學那個語言好
Matlab 和 C++,一個建模一抄個執行，足夠了。實在不愛用Matlab的話，R和Python也行。多看書多學習，英語也是很重要的。可以找視頻和書籍學習。
個人推薦《量化投資：以python為工具》主要講解量化投資的思想和策略，並藉助Python 語言進行實戰。《量化投資：以Python為工具》一共分為5 部分，第1 部分是Python 入門，第2 部分是統計學基礎，第3 部分是金融理論、投資組合與量化選股，第4 部分是時間序列簡介與配對交易，第5 部分是技術指標與量化投資。《量化投資：以Python為工具》首先對Python 編程語言進行介紹，通過學習，讀者可以迅速掌握用Python 語言處理數據的方法，並靈活運用Python 解決實際金融問題；其次，向讀者介紹量化投資的理論知識，主要講解量化投資所需的數量基礎和類型等方面；最後講述如何在Python 語言中構建量化投資策略。
E. MATLAB量化投資培訓，有人參加嗎
其實做量化投資分析無非就是圍繞這一主線進行的，所以本質上不過是使用Matlab一步一步實現這整個開發過程，新手一上來不要想一口氣吃成大胖子想一上手就做出成熟穩定的策略，我建議可以先實現一些最基本的、簡單的策略，然後再慢慢做更復雜的。
F. 金融工程，量化投資學什麼軟體好Python還是Matlab
這真的非常難說。。總的來看美 國大部分用python，國 內可能用matlab的比較多（因為盜內版什麼容的問題呵呵）。我個人是覺得python有更好的靈活性，比如可以和C鏈接等等，很多美國的hedge fund等公司都在從matlab轉到python。matlab的好處是：收錢的東西質量有保證。所以matlab在optimization等方面的toolbox寫得非常棒！總的來說就是簡單好用。問題就是它的syntax非常惡心（這點和R類似。。）。另外速度比較慢（當然R更慢）。。我個人是比較喜歡python多一點，但是很多時候搞量化分析偷懶就會用matlab和R，因為很多東西都是現成的。。
G. matlab和r哪個更適合做量化投資
這不是一回事。
matlab是數學軟體，它的功能主要是矩陣計算。
MT4是做外匯和黃金的交易平台回，可以寫自動交易程答序。
金仕達可以做國內期貨的自動交易。
第一個是用來開發量化策略的。後兩個是做量化投資實現的，或者說是做自動交易的。
H. 怎麼用matlab建立量化交易模型
為了減少擬合的自由參數的數目，LPPL中的3個線性參數（A、B、C）被slaved to（我不知道中文該版如何翻譯）剩下的4個非權線性參數。
根據目標函數在對3個線性參數（A、B、C）求偏導之後，所得的導數式在求得極小值的情況下應為0，我們可以得到聯立方程組。