¿Qué conocimientos de Python debería aprender Quant?

1. Si aún necesitas algo en Deep Learning, puedes considerar Theano o Keras. Estas dos cosas se pueden utilizar al analizar datos de noticias. Sin embargo, no se recomienda utilizar este método para construir modelos cuantitativos porque la cantidad de cálculo es demasiado grande y el costo es muy alto.

2. En términos de marco comercial, además de vn.py, también recomendamos el marco PyAlgoTrade, que se puede encontrar en github. Personalmente, creo que este marco es mucho más poderoso que vn.py. Después de todo, es el trabajo de un anciano que ha estado en el campo de TI financiera durante casi 20 años. El diseño arquitectónico en general no es excelente.

3. En China, ricequant es una buena opción. Aunque utilizan Java, he conocido al equipo. Básicamente, tienen más de 7 u 8 años de experiencia. Tiene una base muy sólida y es confiable en todo lo que hace. Ahora también están considerando extender el SDK a Python.

4. Las interfaces de transacciones y de mercado nacional utilizan sus propios protocolos (por ejemplo, la interfaz CTP utiliza el protocolo FTD) en lugar del protocolo FIX ampliamente utilizado internacionalmente y no son de código abierto. Si necesita conectarse al mercado, también debe considerar encapsular la interfaz SDK en Python. (Editar: alguien mencionó en los comentarios que muchas casas de bolsa también han abierto la interfaz FIX, pero parece que se usa en la intranet)

5. , para niveles de ticks de alta frecuencia La cantidad de datos puede alcanzar el nivel de TB por día, que no puede ser manejado por bases de datos relacionales ordinarias. Si intenta utilizar una base de datos relacional tradicional, como Oracle, puede guardarla. Para este nivel de datos, sería mejor utilizar un índice en memoria del sistema de archivos. Sin embargo, este tipo de escenario se encuentra generalmente en las instituciones y los cuantos individuales no necesitan considerarlo.