大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于量化自我学术会议的问题，于是小编就整理了5个相关介绍量化自我学术会议的解答，让我们一起看看吧。
- 如果仅仅只是自己想做量化交易，是用matlab还是用python比较好？
- 如何成为一名量化交易员？
- 现在学量化交易有前途吗？值得去学习吗？
- 量化交易的发展前景怎么样呢？
- 如果你的工作属于量化型，每天量化的标准是应听从上级的安排还是先和上级沟通一下比较好？
如果仅仅只是自己想做量化交易，是用matlab还是用python比较好？
python好一些
你有没有这样的感觉：
你身边的一些人，做着和你差不多的工作，拿着和你差不多的薪水，但人家每月出国旅行，每周吃火锅大餐，每天换一身阿玛尼，每小时换个手表，每分钟看一下手机......
Why?
因为他们炒股. 随着年龄的增长，大家会发现身边越来越多的人在炒股；有的人闷声发大财，有的人天台唱《再见，这个世界》。
既然说到炒股，不得不提到量化交易。
所谓量化交易，就是以先进的数学模型代替人为主观判断，利用技术从海量数据中分析出超额收益的“大概率”***来制定策略，避免非理性的投资决策。 像什么空中花园、羊驼策略、狗股理论等等......通过代码设置，根据市场的变动进行交易，实现短期、中期、或者长期的利率最大化，也就是大家所谓的躺着赚钱。
从JP Morgan到中国大妈，每天有无数人在研究各种算法策略；衍生出的职业如量化交易系统工程师、量化交易员等，薪资都高的吓人。
在量化交易开发方面，最火的要算是Python了，国内很多量化交易平台都使用Python开发；C++不是更强大稳定么？没错，但是C++臃肿而不够灵活，这对量化交易策略是致命的，因为我随时都有可能更改、测试新的策略。
必须是python.
首先maltab安装复杂，安装一个matlab，十个python都安装好了
其次功能上，matlab能实现的python都能实现，而很多python能实现的，matlab未必可以
再次各大平台支持python，远比matlab多，生态上好太多了，可移植性好
最后就是AI等衍生包的支持上，python也好太多。
如何成为一名量化交易员？
如果是从一个小白开始，那我觉需要完成以下三点，才能算入门级别。
首先你要有一定的编程能力：你要学会至少一门编程语言，能将想法用代码实现。同时，你还需要去读懂很多别人的代码，比如说***接口的sdk，开源的回测系统、开源的交易系统等等（不一定每行都理解，但是你至少要到会用的级别）。
除了编程你要有一定的数学、统计学知识：量化和数据打交道，这些都是必备技能，而且你只有具备了一定的数学、统计学基础你才能理解量化策略，评价量化策略是否可以用于实盘。
再者你需要阅读很多量化相关的书籍、文章或研报：通过这些你才能对量化有个基础的了解，而且可以学习到很多量化策略，你可以对这些策略进行复刻，也可以通过自己的想法去改进这些策略。
做到以上三点，你就可以用代码尝试实现你学习到的量化策略，并用回测系统进行回测，看看这些量化策略到底有怎样的表现。如果够好就可以把策略应用于实盘了。
现在学量化交易有前途吗？值得去学习吗？
题主思考的方向其实有点问题。
你不能看这个行业能不能发展起来，发展不起来才好呢。因为你做的是投机交易，尤其是期货这种负和交易。你的对手不会你才能赚大钱。
但是，参与交易的人都不傻，当他们发现，自己的主观判断意义不大，量化模式输出稳定之后，他们都会慢慢的转移到量化上来的。
现在不乐观，你才应该研究。你研究量化是为了什么？是为了自己的交易能够盈利。
对于投机而言，量化太值得研究了，实际上，每一个想要成功的期货交易者，都应该有量化思维。
量化思维，能够让我们更好的理解运气，风险和不确定性，能够帮助交易者，形成概率化思考的个人决策系统。还能够通过各种回测的结果，给我们展示策略的全面表现。
英国物理学家开尔文曾经说过：当你能够把你所谈论的事物量化时，你对它就有了深入的了解。如果你不能量化，那么你就根本没有达到科学的思考程度。
有些时候，你自以为事的正确交易”模式“，经过量化后你就会发现，根本就是垃圾。我曾经见过很多这样的人，谈起交易模式的时候，那是各种自信，说的那是天花乱坠。然后我说，你具体一点，我给你量化测试一下。
然后呢，然后他发现他连说都说不清楚，最后好不容易说清楚之后，结果那惨的一塌糊涂。
这个时候，他可能才真正的开始审视自己的思考模式。
量化交易有前途，值得学习。
1 随着计算机处理能力的大幅度提升，就现在而言计算机处理能力已经能实现及时处理即使分析的功能，以后量子计算机的出现，将会实现每秒万亿亿次的处理能力。
2 编程语言的多样化，如Python，R，SPSS等有很多统计分析工具，通过编程完成计算机学习，完成人脑无法实现的分析功能，完全能胜任量化交易。
3 手机软件硬件的大幅度提升，以后完全能代替计算机量化交易。
4 就目前而言国外已经有实现了量化交易成功模型软件，国内也有认识的行业内高手实现了股票的量化交易，取得较好的效果。
所以本人觉得，不是量化交易值不值得学习的问题，而是以后的趋势就是量化交易，人工交易将被淘汰。
量化交易的发展前景怎么样呢？
谢谢邀请！
作为一个相信散户也可以逆袭的男人。我比较看好量化交易，未来将是一个主流的投资方式，但这并不意味着散户就没有机会逆袭了。主要原因有三:
一是量化交易的灵敏度更好。做短线的朋友都知道，胜负往往就差那么零点几秒，这是人类反应的极限，但这仅仅是量化交易的起点。所以，从短线角度讲，量化交易是未来的主流方向。
二是量化交易的可控性更强。因为量化交易是电脑在操控，所以它可以不受任何情绪的影响，从而排除了很多不确定性的因素，从而达到比人操作更好的效果。
三是散户如何利用量化交易的发展壮大。作为散户，我们没有逆潮流而动的能力，那就只能顺潮流而行，找到自己的位置。我们可以利用量化***产生的一致性赚钱，如在上涨行情中，量化交易会促使行情更快的上涨，我们散户就要敢于搭便车赚钱，同时设置好卖出价位预防突然的下跌。在下跌行情中，要利用快速下跌，当标的达到合理价位的时候要敢于动手，这样才能够生存下去。
以上就是我的建议，希望对你有帮助。
奇奇王告诉你，首先要明白什么是量化交易，相信投资者对数量化投资应该是陌生的，说白了，量化交易是借助现代统计学和数学的方法，利用电脑技术从历史数据中归纳总结，制定的交易策略，然后严格执行已固化的策略来指导投资，以求获得可持续的、稳定的回报。量化交易克服了人性弱点，使投资决策更科学、更理性。以前奇奇王也买过，说句心里话，不是一点用没用，只是不是很实用，交易时间段，交易品种等因素，导致交易策略出现误差。再往深处想，如果量化交易很棒的话，那市场将是怎样的场景！
量化交易就是用电脑软件模型进行交易，排除了个人情绪干扰，执行力干脆果断!但量化交易很容易助涨助跌，一旦发生系统性风险，往往会跌过头，让普通投资者心脏承受不起!量化交易并不高明，也不会让该投资者有超额收益!这是懒人或过份迷信人工智能者的一种被动投资策略，没有必要推崇!
感谢悟空小秘书的邀请。我是达。
我不看好量化交易的前景。
虽然量化交易是不掺杂人类情绪的交易模型，但是它要面对的是一个情绪波动的巨大市场。这样的市场的最大特点就是不确定性，任何模型的建立都是基于完整的历史交易数据。但是，市场瞬息万变，随时都会有不确定的[_a***_]发生，比如当年的光大“一阳指”***，如果模型无***常判断，那么交易的结果就不好说了，可能会带来很多连锁反应。
其次，历史虽然会重演，但绝对不会是简单机械的重复。有时候结果虽然会一样，但是时间周期肯定是不一样的，大的时间周期下含有无数个小的时间周期，每个周期下又会有无数的变化，不知道交易模型能否涵盖这些变化并能作出准确的判断。
最后，我觉得任何交易模型都会有BUG，都需要随时更新。而且，面对同样的交易模型的交易时，这样的量化交易是不是会有风险？量化交易是不是会因为网络问题产生反映滞后的问题。如果没有解决这些问题，量化交易的结果就很难说了。
量化交易虽然有很多优点，但是真的能战胜市场，并且保证胜率，我觉得很难说。
一家之言，欢迎评论，说出你的不同观点。
无可厚非，肯定是趋势，看看世界上几大著名的基金公司，都是用量化来做交易，而不是个人执行。
交易，本身就是一个博弈游戏，有足够大的数据模型和算法，可以大致推断出盈亏，涨跌比例等等。人的精力是有限的，慢慢的无法适应高强度的交易，而需要找到一个替代点，那就是量化，把自己的思维模型化，标准化，成为智能做单！
如果你的工作属于量化型，每天量化的标准是应听从上级的安排还是先和上级沟通一下比较好？
量化型工作大概率是执行型工作，比如每天生产多少件？良品率多少？比如今天P多少图？涨多少粉丝？转化率提升多少？销售额多少？
量化的目标值应该是双向沟通的结果，比如你根据工作情况定了量化目标100，领导说不行，今年各方面效益和支撑都不错，所以目标定位120，最终你认可了领导的120。
所以，从大目标上，应该是先和上级沟通一下比较好；
大目标订完了，分解小目标，可以细化到每天。
所以，每天的标准应该是有事先计划的。
如果没有***，那每天自然需要跟领导沟通比较好，但沟通的前提是你自己有保底数字、有挑战数字。
领导心里也会有红线数字、平均数字、奖励数字。
很难想象，领导每天自定义安排一个量化数字，这样的工作是非常被动的。正常情况，自己结合之前的量化结果，应该有预期，每天不低或者平稳增长即可。
