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量化交易用c++好,还是用python好?期货交易频率多高比较好?
1、量化交易中，选择C++还是Python，需根据个人需求来决定。C++虽执行效率高，但开发效率较低，编写矩阵操作等任务时，需要大量使用for循环，耗时耗力。
2、量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，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，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。应答时间：2021-12-02，最新业务变化请以平安银行官网公布为准。
3、掘金：开放的量化交易系统，提供丰富金融数据，策略覆盖C++、Python等，支持研发与回测，速度较快，但数据质量与研发环境需提升。 优矿：拥有通联数据库，数据量大，系统采集多方面数据，专业性不错，国际量化交易模型，体验较好，但回测速度与有效性待提升。
4、无限易Pro专业版则强调多窗口操作和专业应用，支持算法交易和Python量化，适合需要深度分析和自动化交易的用户。金仕达HMS专为机构客户设计，提供套期保值的综合解决方案。易盛系列软件，如易盛极星和易盛v5，注重下单方式的多样性，且支持期权交易和对接其他交易系统。
5、python量化交易半个月可以学会的。 如果已经有了Python基础，半个月可以入门的，如果没有Python基础，就先学Python，学一两个月有了基础后，再结合量化交易的模型，边学Python语言，边学以Python实现量化模型，上手也会很快的。
6、学c语言还是python从难易程度来说，可以先学python。C语言是一门通用计算机编程语言，是面向过程的语言，其语法结构及其严谨，且应用十分广泛。而且只要将C语言研究透彻了的话，学习其他语言就会轻松很多，但又因C语言庞大的功能性，入门程序相对来说比较复杂，很难迅速的见到成效。
期货可以用量化交易吗
在期货量化交易中，交易者会构建特定的量化模型。这些模型可以是基于统计学的经典模型，也可以是根据交易者自身经验和市场特性所开发出的独特模型。这些模型通过对历史数据的深度挖掘和分析，来预测未来市场的走势。一旦模型构建完成并经过验证，就可以通过计算机自动执行交易策略。
期货量化的应用：在实际操作中，期货量化策略包括量化选股、量化择时、算法交易等多个方面。通过对历史数据的回测和模拟交易，投资者可以优化交易策略，降低风险，提高收益。此外，期货量化还可以结合其他金融工具如期权、外汇等进行综合交易，实现多元化投资。
期货可以使用量化交易，而且量化交易所占的比例越来越高，以基金等大资金账户为主。
期货量化交易是将量化模型应用于期货市场的交易策略。这种交易方式是依靠计算机程序的预测和交易信号来实现的。量化交易的目标是通过优化算法和模型来提高交易绩效，减少交易风险并提供强大的策略复现能力。在期货量化交易中，交易员需要编写代码来实现模型或使用专门的量化交易软件来生成事先定义好的交易规则。
期货量化交易是指利用计算机程序和数学模型，以及相关的统计方法和算法，从而找到投资策略的规律，并根据这些规律进行投资的过程。这种交易方式在期货市场的交易中被广泛使用，它可以通过电脑实现自动交易，不需要进行人工干预，具有高效、精准和快速等优势。
在期货量化交易中，交易者借助高级数学理论、统计学和编程技术，开发出能够识别市场趋势、预测价格波动和生成交易信号的量化模型。这些模型可以对大量的历史数据进行分析，以发现价格变动的模式和规律。一旦模型被构建和验证，它们就可以用于实时交易，自动或半自动地生成和执行交易指令。
高频交易和量化交易的区别?
区别一：交易频率不同 高频交易是指通过高频次的交易行为，在短时间内进行大量的买卖操作。它强调的是交易的频繁性和及时性。而量化交易则更注重交易决策的科学性和系统性，通过量化模型和算法进行交易，虽然交易频率不一定高，但每次交易都是基于数据分析的结果。
两者的概述不同：高频交易的概述：指从那些人们无法利用的极为短暂的市场变化中寻求获利的计算机化交易。量化交易的概述：指以先进的数学模型替代人为的主观判断，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。
高频交易和量化交易区别是：交易的时间尺度和交易策略的不同。交易的时间尺度：高频交易是指利用计算机算法在极短的时间内进行大量的买卖交易，以获得微小的利润。高频交易通常以秒甚至毫秒为单位进行，使用的交易算法也非常复杂。
理论上所有通过编制计算机程序应用月投资交易当中都可以称为量化，高频交易也是通过编制交易模型，在价格的微小变化中获利，所以，高频交易也属于量化交易，它们是包含关系。量化交易的技术方法有很多，在投资品种选择、投资时机选择、股指期货套利、商品期货套利、统计套利和算法交易等领域得到广泛应用。
