❶ 有哪些好的量化交易平台
量化交易在国内来说，兴起于2005年左右。但由于投资者水平问题，基础还是比较专薄弱属，市场还比较小，所以大众化量化交易平台的发展热度不足。大多平台都是机构自己构建的自用平台。
能实盘交易的量化平台只有几个，如聚宽，掘金，文华财经，开拓者，TradeStation等
能提供量化测试的就比较多，镭矿，优矿，京东，RiceQuant米筐，果仁，Bigquant，还有以上可以实盘的这些，等等。
基本采用Python语言为主，也有采用C++,C#,Easy Language 麦语言等。
❷ 量化交易真的有那么好吗
挺好的，可以帮助解套，增加收益，操作也不是很简单，很适合一些没有时间或者专业能力不强的客户，能帮助客户获得较高的收益
❸ 应聘量化投资工作需要哪些技术
强烈的兴趣
想做好一件事情没有兴趣也只是三天打鱼两天晒网，最后不得而终，因此需要培养对投资形成强烈的兴趣，每根K线的波动能够刺激你的心脏随之不断跳动。
学习能力
量化交易是一门跨学科知识，必须有快速地问题解决能力和自学能力，懂得锲而不舍不断专研的试错法。研究生已经具备了较好的学习能力。
编程
编程很重要，现在Python是标配，matlab、R拿来做量化的人真的不多。虽然不是做开发，但是基本的简单编程知识还是要会。想学Python和Pandas，推荐Python基础教程和《利用Python进行数据分析》，想学编程知识，推荐《 代码大全 》，这本书没有什么代码，不要为名字所迷惑，不过如果想成为编程高手的话，看了绝不后悔。
看书一定要经典，不经典的书简直就是浪费生命，这三本书如果不想买，网上电子版肯定是很多的，话不多说。
量化知识
很多程序员开始转量化，但是金融知识和量化知识不够。经典的重要性在此显得更为重要，编程的书籍不看经典的我也能进步，可能会慢点，但是量化金融知识不看经典的书，那么可能就会南辕北辙，甚至影响到投资的整个生涯，不对，走偏了的话，就无生涯可谈。
投资的基础知识，比如股票债券基础知识，先来看看滋维博迪的《投资学（原书第9版）》([美]滋维·博迪（Zvi Bodie）
再来一本干货，很多国内外研究生教程，介绍的更多的是衍生品，约翰赫尔的《期权、期货及其他衍生产品（原书第9版）》([加]约翰·赫尔（John C.Hull）)
期权这么火，推荐 麦克米伦的《金融期货与期权丛书：期权投资策略（原书第5版）》([美]劳伦斯 G.麦克米伦（Lawrence G.McMillan）)
想知道公募基金大佬如何做股票？李腾翻译的大作奉上，主动投资组合管理 创造高收益并控制风险的量化投资方法(原书第2版)
想知道私募基金怎么搞交易的？交易中有哪些技巧？以及如何在量化中走弯路？推荐 范撒普的通向财务自由之路，这可不是一本关于财务分析、会计理论的书籍，真正理解了里面的思想，资金管理、风险控制你就不会纠结。
现在中产压力这么大，那么多人有中年职业危机，想知道怎么把交易当做全职？推荐 埃尔德以交易为生，他可是将自己如何转行交易，并以交易作为自己的终身职业的心历路程和盘托出。
英语
你可以不说英语、听不懂英语，但最好是要看的懂英语，编程的原生环境是英语，quora、stackoverflow、github也是要求英语阅读能力，要是想用机器学习、深度学习做量化，那么多paperarticle都是英语，读不懂怎么做的好？本来是谈量化入门，但好像谈到量化进阶了。
交易
没有途径，实战是最好的方法。确实不行，模拟交易也可以。
量化交易以思想为本，工具为用，路子不能走偏。
快速迭代
类似于实验，都是需要成千上万反反复复的检查、测试。在此，讲到了实验的快速开发和迭代，那么就顺便给个传送门：BigQuant - 人工智能量化投资平台.，人生苦短，一定要快速迭代，缩短策略开发生命周期。因为你的想法上千个，可能只有几个有价值。
❹ 量化交易平台哪个好派网是一个怎么样的量化交易平台
派网为新一代为量化交易打造的数字货币量化交易所，自带量化交易机器人，免除用户交易进阶必须会编程的苦恼。使用集成的交易机器人即可进阶为高端交易用户。自研的聚合交易系统，保证了充分的交易流通性。派网量化交易的优势在于精准分析市场数据的基础上结合了大数据、云计算等新技术，通过系统化的投资模型严格投资纪律，极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。。很高兴我的回答能对您有所帮助，谢谢您的采纳
❺ Python数字货币量化交易进阶课程大家学的怎么样了
Python数字货币量化交易进阶课程，已经学完了，大体掌握了。
❻ 完全不懂金融，想学习量化投资需要学习哪些金融科目
我个人认为学抄习量化投资在金融袭方面需要具备两个方面的知识：
1、首先是要了解金融市场与金融产品，只有这样才能在众多市场与标的中选择合适的来构建投资组合，这一方面需要了解的基础知识有：金融市场与金融机构、投资学、金融衍生品等等；
2、其次是需要了解如何量化，相信你应该有足够的IT背景，编程没啥问题，其次的话就是要了解数理来沟通金融产品选择与编程落地，需要了解的科目有：概率论、统计学、计量经济学、金融经济学、数理金融等。
❼ 量化交易是什么
量化交易指使用数学模型取代人为的主观性判断，利用计算机技术从庞大的历史回数据中甄选能为企业答带来超额收益的大概率事件以制定有利于企业发展的策略。
从18世纪开始，金融投资的先驱已经开始探索各种不同的投资方法，经过多年的进化，已经尝试了从价值分析、风险套利到日间交易等不同的方向。那么，在目前不断变化的中国资本市场，什么投资方向迫切需要我们深入探索。笔者认为，量化投资作为中国市场的新兴投资方法，正在引来越来越多的关注。
中国投资者对数量化投资，虽不陌生，却仍懵懂。量化投资理论是借助现代统计学和数学的方法，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，用数量模型验证及固化这些规律和策略，然后严格执行已固化的策略来指导投资，以求获得可持续的、稳定且高于平均的超额回报。
本条内容来源于：中国法律出版社《法律生活常识全知道系列丛书》
❽ 量化交易系统哪里可以下载
去一些量化交易平台就可以下载，例如金字塔了，开拓者了，文华财经了，掘金等等等等等太多了。这些平台都有量化交易策略。
❾ 量化交易进阶需要学习什么了
1 : 从 不 同 尺度来解 构、 分 析 市 场
❿ 怎么自学量化金融
懂量化投资，但是他们应该完全不知道CQF是什么，问题被他们简化成了“不懂数学和编程的金融硕士，是否可以学习量化投资？还是自己学习编程比较好？”不过同意他们的言论。
CQF是paul wilmott搞的一个培训课程和认证体系。
第一就是不官方，没人会认，除非你已经在投行里工作，公司给你出钱修个CQF来进行再教育，比如Sales和Trader对产品背后的数学知识有限，但是没必要去脱产读个MFE，就来修个CQF事半功倍。
第二，CQF的课程跟MFE项目差不多，更偏向于金融产品端，讲各类金融衍生品和FICC产品（期权 互换 债券 结构化产品等）定价以及量化风险管理的内容。这些不是搞量化投资的内容。
可以通俗的认为CQF是Q QUANT方向的知识，而量化投资是P -QUANT方向的，具体参见：
P Quant 和 Q Quant 到底哪个是未来？ - 宽客 (Quant)
另外一个问题，学习编程。不知道你怎么定义“学习编程”和“不会编程”。如果不会写MATLAB R PYTHON这类语言，没法实现基本的数据处理统计分析和策略回测的话，那真是不会编程，先学编程。 如果定义学编程是搞C++ JAVA要开发啥啥的，那暂时没必要，能用M R P三个语言干活就行了。