用python的交易員

1. 哪些幣是用Python寫的

所有的加密貨幣都是用C/C++寫的，Python太慢，只配做演算法。

2. 用python做量化交易要學多久

5個月。

python憑借其突出的語言優勢與特性，已經融入到各行各業的每個領域。一般來說，python培訓需要脫產學習5個月左右，這樣的時長才能夠讓學員既掌握工作所需的技能，還能夠積累一定的項目經驗。當然如果你想要在人工智慧的路上越走越遠，則需要不斷的積累和學習。

python培訓的5個月時間里，有相當大一部分時間是在實戰做項目，第一階段是為期一個月學習python的核心編程，主要是python的語言基礎和高級應用，幫助學員獲得初步軟體工程知識並樹立模塊化編程思想。學完這一階段的內容，學員已經能夠勝任python初級開發工程師的職位。

(2)用python的交易員擴展閱讀：

Python開發基礎課程內容包括：計算機硬體、操作系統原理、安裝linux操作系統、linux操作系統維護常用命令、Python語言介紹、環境安裝、基本語法、基本數據類型、二進制運算、流程式控制制、字元編碼、文件處理、數據類型、用戶認證、三級菜單程序、購物車程序開發、函數、內置方法、遞歸、迭代器、裝飾器、內置方法、員工信息表開發、模塊的跨目錄導入、常用標准庫學習，b加密 e正則logging日誌模塊等，軟體開發規范學習，計算器程序、ATM程序開發等。

3. 怎樣用 Python 寫一個股票自動交易的程序

• 方法一

  前期的數據抓取和分析可能python都寫好了，所以差這交易指令介面最後一版步。對於股票的權散戶，正規的法子是華寶，國信，興業這樣願意給介面的券商，但貌似開戶費很高才給這權利，而且只有lts，ctp這樣的c++介面，沒python版就需要你自己封裝。

• 方法二

  是wind這樣的軟體也有直接的介面，支持部分券商，但也貴，幾萬一年是要的。

  
  

• 方法三

  滑鼠鍵盤模擬法，很復雜的，就是模擬鍵盤滑鼠去操作一些軟體，比如券商版交易軟體和大智慧之類的。

• 方法四

  就是找到這些軟體的關於交易指令的底層代碼並更改，不過T+1的規則下，預測准確率的重要性高於交易的及時性，花功夫做數據分析就好，交易就人工完成吧

4. 為什麼連交易員也要學Python

groovy,scala都是為java 平台設計的動態語言,用這兩種玩意兒能做的事情,java 也能做,只不過方式不一樣而已,所以沒必要在它們上浪費時間了.

5. 如何用Python和機器學習炒股賺錢

相信很多人都想過讓人工智慧來幫你賺錢，但到底該如何做呢？瑞士日內瓦的一位金融數據顧問 Gaëtan Rickter 近日發表文章介紹了他利用 Python 和機器學習來幫助炒股的經驗，其最終成果的收益率跑贏了長期處於牛市的標准普爾 500 指數。雖然這篇文章並沒有將他的方法完全徹底公開，但已公開的內容或許能給我們帶來如何用人工智慧炒股的啟迪。

我終於跑贏了標准普爾 500 指數 10 個百分點！聽起來可能不是很多，但是當我們處理的是大量流動性很高的資本時，對沖基金的利潤就相當可觀。更激進的做法還能得到更高的回報。

這一切都始於我閱讀了 Gur Huberman 的一篇題為《Contagious Speculation and a Cure for Cancer: A Non-Event that Made Stock Prices Soar》的論文。該研究描述了一件發生在 1998 年的涉及到一家上市公司 EntreMed（當時股票代碼是 ENMD）的事件：

「星期天《紐約時報》上發表的一篇關於癌症治療新葯開發潛力的文章導致 EntreMed 的股價從周五收盤時的 12.063 飆升至 85，在周一收盤時接近 52。在接下來的三周，它的收盤價都在 30 以上。這股投資熱情也讓其它生物科技股得到了溢價。但是，這個癌症研究方面的可能突破在至少五個月前就已經被 Nature 期刊和各種流行的報紙報道過了，其中甚至包括《泰晤士報》！因此，僅僅是熱情的公眾關注就能引發股價的持續上漲，即便實際上並沒有出現真正的新信息。」

在研究者給出的許多有見地的觀察中，其中有一個總結很突出：

「（股價）運動可能會集中於有一些共同之處的股票上，但這些共同之處不一定要是經濟基礎。」

我就想，能不能基於通常所用的指標之外的其它指標來劃分股票。我開始在資料庫裡面挖掘，幾周之後我發現了一個，其包含了一個分數，描述了股票和元素周期表中的元素之間的「已知和隱藏關系」的強度。

我有計算基因組學的背景，這讓我想起了基因和它們的細胞信號網路之間的關系是如何地不為人所知。但是，當我們分析數據時，我們又會開始看到我們之前可能無法預測的新關系和相關性。

如果你使用機器學習，就可能在具有已知和隱藏關系的上市公司的寄生、共生和共情關系之上搶佔先機，這是很有趣而且可以盈利的。最後，一個人的盈利能力似乎完全關乎他在生成這些類別的數據時想出特徵標簽（即概念（concept））的強大組合的能力。

我在這類模型上的下一次迭代應該會包含一個用於自動生成特徵組合或獨特列表的單獨演算法。也許會基於近乎實時的事件，這可能會影響那些具有隻有配備了無監督學習演算法的人類才能預測的隱藏關系的股票組。

6. 國內熟練使用 Python 的程序員待遇如何

python程序員一般都是做web和數據分析的多.而且基本都是大公司和技術型公司在用,所以對你的綜合編程技術和教育背景有較高要求.個人前景的話,還是要看你的綜合能力.但說這種語言的前景來說,未來還是可以長期生存了,因為google掌握這種語言的控制權,並且對這個語言非常支持.這種語言被大量的應用在邏輯描述中.

1. A公司，某外企外包公司，python作為測試語言，薪資：6~8K，二線城市，1~3年經驗

• 2. B公司，某民營企業，python作為測試語言, 薪資：9K+，二線城市，5年+經驗

• 3. C公司，某創業公司，python作為主要開發語言, 薪資：4~6K，二線城市，2~6年經驗

• 4. D公司，某外企，python作為測試語言,薪資：10K+，二線城市，5年+經驗

補充一點,python做不同類型工作復雜程度也是不一樣的，從而間接影響收入，比如做全棧網站開發，爬蟲框架，大數據處理相對比較困難，入手門檻也搞一些，比起只是用python寫個小測試腳本跑跑自然薪資高一些。

7. 如何成為一名量化交易員

量化交易是量化金來融行業中最為源尖端的一個領域，不論你是希望通過面試還是構建自己的交易策略，都會花費大量的時間與精力學習相關的知識。不僅如此，你還需要過關的編程技術，至少需要精通一門高級編程語言(如MATLAB、R或Python)，而且伴隨著高頻交易策略的日益盛行，技術層面對於策略執行效果越來越至關重要，精通C/C 也許是最佳的選擇。

8. 量化程序化交易員程序員 這個是什麼壓力大嗎

量化交易也叫程序化交易，是國內證券交易、期貨交易快速發展的交易方式，歐美市場上60%-70%的證券、期貨交易時通過程序化完成的。程序化交易講究團隊運營，資產管理公司一般設置策略研究員、量化交易程序員、交易員、風控等崗位。量化交易程序員的主要職責就是把策略研究員的交易邏輯、交易思想用計算機語言編程。編程完成以後還要做測試以及參數修改等工作。程序員最基本的要求你要懂得最常見的計算機語言，如C++,Python,最好懂AutoIt、MATLAB、R語言。程序化交易員對計算機語言的要求不太高，但是要有證券交易經驗，會看K線圖，懂得基本的技術分析理論、技術指標，這些是必須的。很多公司的程序化交易也不是完全計算機執行的，你需要懂得在什麼樣的市場行情使用怎樣的交易策略，當一套策略系統一段時間運行表現不佳的時候要會分析市場機構的變化。正規的資產管理公司很少會聘期完全沒有交易經驗的交易員，不會聘請不懂計算機語言的程序員。如果你符合如上說的條件可以去應聘。至於壓力，要比主觀交易的操盤手要輕得多，是否加班主要取決於該公司投資的產品是國內還是境外的市場，如果是國內證券、期貨產品，比較少加班吧，境外市場會有人上夜班。非交易時間外的加班，這得看工作需要與企業文化啦。不知我這樣回答你清楚嗎？

9. 益盟操盤手用什麼語言編寫的python嗎

益盟的編寫公式基本上是從TXD基礎上演變來的，益盟操盤手現在有七天的免費體驗，樓主試一試就知道了

10. 如何評價知乎用戶用Python的交易員的幾次live

知乎要做的是知識分享和交流的平台，live屬於這一版圖的擴充 一種變現手段 現在很多人用戶也願意為獲取知識付費了，這是知乎退出的相應的模式