量化投资(证券和比特币)开源项目里，全球star数排名前10位里面，有7个是Python实现的。从数据获取到策略回测再到交易，覆盖了整个业务链。
而全球注册用户数最多的商业量化平台Uqer优矿，也同样是基于Python实现和提供服务的。国内后来的其他量化平台，例如RiceQuant和JoinQuant，也主推Python环境。可见Python在量化平台应用的绝对占有程度。
一、很多人会想，语言有那么多吗，为什么偏偏是Python呢?
量化金融分析师AQF为大家进行一个讲解，Python是一门比较全面与平衡的语言，既能满足包括web在内的系统应用的开发，又能满足数据统计分析等数学领域的计算需求，同时也能作为胶水语言跟其它开发语言互通融合。
在数据分析方面，没有其他语言能像Python这样既能精于计算又能保持性能，对于时间序列数据的处理展现了简单便捷的优势。而如此适用的特点，主要得益于有如下框架和工具的支持：
Numpy：底层基于C实现的科学计算包
具有强大的N维数组对象;Array具有数据广播功能的函数库;具有完整的线性代数和随机数生成函数
SciPy：开源算法和数学工具包
最优化线性代数、积分、插值、特殊函数;快速傅里叶变换;信号处理和图像处理常微分方程求解;其他科学与工程中常用的计算
其功能与Matlab和Scilab等类似
Pandas：起源于AQR的数据处理包，具有金融数据分析基因
基于Series、DataFrame和Pannel多维表结构数据;数据自动对齐功能;数据清洗和计算功能;时间序列数据快速处理功能
Matplotlib：基于Python的数据绘图包，能够绘制出各类丰富的图形和报表
另外，Python在机器学习领域的应用也越来越多，其中的开源项目包括了scikit-learn、Theano、Orange等
二、Python的特点是什么?
1、简单易学Python是一门简单而又简约的语言。阅读好的Python程序感觉就像阅读英语。Python非常容易上手，学习曲线比较平缓。 >>>点击咨询Python学习
2、高级语言垃圾自动处理且面向对象的高级语言。Python 具备所有脚本语言的简单和易用性，并且具有在编译语言中才能找到的高级软件工程工具。
3、扩展移植可与其他语言无缝对接并能实现跨平台。
4、开源项目只要能想到的，几乎都有现成的包能找到。
如果你在量化金融行业呆的时间比较长了的话，那么python一定是你量化的首选，不要再有那么多的问题了，试试你就知道了~ >>>点击咨询Python量化培训
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