1. 量化投資matlab需要安裝哪些組件
Matlab安裝時候把所有tools都選上，還有Excel
其實量化是一個大方向，不知道你要做什麼哪方面具體的投資/交易，都要先建立理論模型
2. 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。
3. 量化投資 工具及其編程語言 matlab，MT4及金仕達
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，可以內寫自動容交易程序。
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。
4. 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。。
5. Python 與 Matlab 哪一個對量化投資和分析更有幫助
python是語言，matlab是工具，這倆不該放在一起比對
做投資分析顯然是matlab的優勢，其他數學工具也沒有matlab好，用它沒錯
6. Python 與 Matlab 哪一個對量化投資和分析更有幫助
現在分析全線轉R/python，未來有可能上Julia。
別問為什麼不用matlab了。R/python組合好處在於回開源，數據workflow相當容易搭建起答來，另外背靠學術界，有相當多的新統計工具可以試。說R速度慢根本不是問題，機器好一點就行了。超大型的數據甚至可以跑R/hadoop。
MATLAB的完全就不能比。
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另外說在「工程上MATLAB有而R/python沒有」我覺得是十分奇怪的。就比如，目前新工具而言比如deep learning來說。python上有Theano/pylearn2/對接caffe，MATLAB的deep learning我目前只知道一個Toolbox。舊的工具R/python上也不缺。
另外我看有答案把MATLAB能直接發送交易信號作為MATLAB賣點。我覺得貴司策略和交易是不是定位不太清晰。為了保證可靠的性能和策略管理的便利性，我想除了個人投資者沒有人會選擇開著MATLAB下單。
7. matlab做量化投資分析，怎麼學
做了2年半程序化，開發了一套適用多品種多周期的趨勢策略，靠自己摸索。
tb加matlab開發，很多問題答案網上是找不到的。
8. Python 與 Matlab 哪一個對量化投資和分析更有幫助
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，涉及到矩陣中版Symbol求導權。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
9. 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