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python期貨策略設計心得
發布時間：2021-04-04 05:26:33在哪？可以啊，只要有你有能力，你怎麼學都可以
⑵ 用 Python 做策略回測，耗時很長，有什麼加速辦法
一個好的計算邏輯是很重要的啊，比如你去計算一個式子的時候，你去分析千百遍也不如你有一個好的運算方法。計算的時候一定要准備好計算方法，別的計算方法一定要統一規劃。
使用計算機的時候能用計算機交易，這樣能夠克服你的暴躁的情緒。構建屬於自己交易的水準，還有一些措施就是你要去看那些引導文檔，不要自己去摸索。要有自己的專業的知識。
⑶ Python學習，量化交易的應該怎麼學
掘金量化社區就有很多寬客互動交流學習，再說掘金有很多針對新手入門的指引，可以讓您從0到1一步步成為一個合格的quant.
⑷ 如何用python開發投資策略
Python 由於開發方便，工具庫豐富，尤其科學計算方面的支持很強大，所以目前在量化領域的使用很廣泛。市面上也出現了很多支持 Python 語言的量化平台。 通過這些平台，你可以很方便地實現自己的交易策略，進行驗證，甚至對接交易系統。
⑸ 如何用python進行期貨程序化交易
、程序化交易系統目前主要是通過計算機程序實現的，其實就是把交易者決策的過程用計算機語言描述出來，然後由計算機給出交易建議或直接發送交易指令到期貨公司的交易系統中去，完成一筆交易。
⑹ 想找一份Python學習心得
你是想找什麼樣的學習心得呢，是畢業了還是想從中找些學習經驗呢，這個你可以去千鋒的技術論壇看一下。上面很多學員感言，學員故事啥的。並且還有技術教程和視頻資源，都可以的。
⑺ 用Python 做策略回測，耗時很長，有什麼加速辦法
少用for，盡量用numpy/pandas的向量化方法。 少用自己寫的python方法，先看看numpy /pandas是不是已有現成的功能。 有幾個numpy 的加速包，比如numexpr. 安裝Intel MKL. 最後，可以講關鍵部分用c/c++實現。 如果無法避開python的for，建議使用Numba來提速，理想情況下可以達到和numpy向量化差不多的速度。
⑻ 高級Python培訓中心有沒有什麼學習心得談談
魔據教育你聽說過嗎，在那裡學了五個月，剛開始不怎麼懂，入門就好了，如果不放心可以試聽一下。
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