1樓：羅十
個人覺得還是都會比較好。技多不壓身。量化投資用matlab 和 c++,乙個建模乙個執行，足夠了。實在不愛用matlab的話，r和python也行。
選擇python推薦可以閱讀：《量化投資：以python為工具》主要講解量化投資的思想和策略，並借助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 程式語言進行介紹，通過學習，讀者可以迅速掌握用python 語言處理資料的方法，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型別等方面；最後講述如何在python 語言中構建量化投資策略。
2樓：allen豪
看了半天資料，也分析不出個所以然來，02
3樓：匿名使用者
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（因為盜版什麼的問題呵呵）。我個人是覺得python有更好的靈活性，比如可以和c鏈結等等，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***。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非常噁心（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。。
量化投資中，matlab和python哪乙個好
4樓：匿名使用者
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跑同乙個演算法，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型別是無法自動expand的，常常出現(1+i)(2i+1)這種結果，這時需要呼叫.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
5樓：匿名使用者
掘金量化交易平台就支援matlab和python量化策略開發，個人覺得python容易上手好用，當然如果你matlab比python學得好，建議你擅長哪種語言就用哪種語言哦。
6樓：足籃打水
來來來，一起學，看能不能掌握29
7樓：allen豪
晚餐啊，還是要帶點清淡的啊？38
8樓：匿名使用者
個人覺得還是都會比較好。技多不壓身。量化投資用matlab 和 c++,乙個建模乙個執行，足夠了。實在不愛用matlab的話，r和python也行。
選擇python推薦可以閱讀：《量化投資：以python為工具》主要講解量化投資的思想和策略，並借助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 程式語言進行介紹，通過學習，讀者可以迅速掌握用python 語言處理資料的方法，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型別等方面；最後講述如何在python 語言中構建量化投資策略。
matlab和python哪個更適合金融領域的資料分析
9樓：
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組合好處在於開源，資料workflow相當容易搭建起來，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。
超大型的資料甚至可以跑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我目前只知道乙個toolbox。
舊的工具r/python上也不缺。
另外我看有答案把matlab能直接傳送交易訊號作為matlab賣點。我覺得貴司策略和交易是不是定位不太清晰。為了保證可靠的效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。
金融資料分析用python還是r還是matlab好？
10樓：匿名使用者
python 與 matlab 哪乙個對量化投資和分析更有幫助
11樓：匿名使用者
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
12樓：徐曉龍老婆
國外二者都有很多使用的，區別就是乙個免費乙個收費，如果要說更好的化，我選python
13樓：匿名使用者
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，adobe flash和dw的正版，但是仍然買不起matlab的正
選股策略回測用matlab好還是用python好
14樓：匿名使用者
我沒錢，支援免費開源
拋開版權不說，初期入手策略測試、資料分析用matlab非常方便但是策略測試方法、框架弄清楚後，要做正規的回測，還是python方便，這裡的正規是指嚴格的事件流驅動，雖然速度慢，但是避免未來函式影響、接近實盤的邏輯。
python在這方面已經有很多庫了，quantopian的zipline應該算鼻祖了，國內的優礦網和ricequant都跟zipline很像，另外還有知乎大神的zn.py，pyalgotrade等
15樓：從理論上譖
不要看走眼就很不錯的了。30