Python作为发展较快的编程语言，可以让程序员更加高效地工作和集成系统。Python的语法也是优先考虑了可读性，同时支持较少的代码行。

一般来说，Python语言是中低端量化交易平台最普遍的选择。中低端量化交易平台，支持复杂度不高的脚本语言实现策略逻辑，多数是在图表上加载技术指标，进行自动化交易的。

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Python在量化领域的现状

和Java在web领域无可撼动的地位一样，Python也已经在金融量化投资领域占据了重要位置，从各个业务链条都能找到相应的框架实现。

在量化投资（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。可见Python在量化平台应用的绝对占有程度。

Python是数字华尔街上一颗冉冉升起的新星,Python非常适合开发分析工具和数量分析模型,这些分析工具和模型对于投资银行和对冲基金的交易策略来说至关重要。

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Python为什么发展这么快

Python，由程序员Guido van Rossum，于*圣诞假期着手开发，在1991年，初代版本面世。从1991年到2014年，Python名不见经传，却在2014年之后爆发式发展，大器晚成。

Python的火爆很大程度上是由于移动互联网的发展，信息量和数据量大幅增加，从而带动了对大数据的处理需求，并推动了人工智能技术的发展，而Python则搭上了大数据和人工智能的快车。

但同样是大数据和人工智能的爆发，为什么搭上这趟快车的是Python，而不是其他语言，这就要从Python的核心优势讲起。

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python的核心优势

Python是一种高级、解释，交互式和面向对象的脚本语言。Python的设计具有高可读性。它经常使用英语关键词，而其他语言使用标点符号，并且它的语法结构比其他语言少。

动态类型、内置数据结构、功能强大的库、框架和社区支持都是 Python吸引快速开发任何应用的几个方面。

与其他语言相比，Python 有以下特性：

（1）易于编程

Python是所有完整的计算机语言中最简单的，这点是Python的核心优势。同样的功能，用C++可能需要1000行代码，用J*A需要300行代码，而用Python最多50行搞定。对于量化公司，Python满足了策略快速迭代的需求。

（2）开源

Python编程语言的特点之一就是开源，每个人都可以构建和修改它。并且在大数据处理和人工智能方面有更丰富的库可供调用，完全免费。

Matlab能不能实现的功能，Python都可以实现。量化基金公司纷纷转向Python，直接省下了每年几十万元的软件费用。

（3）GUI编程支持

Python可以使用 PyQt5、PyQt4、wxPython等模块来创建图形用户界面。

Python为设计图形用户界面提供了很多可能性。Tkinter是最常用的GUI技术，它是Python提供的Tk GUI工具包的一个标准Python接口。

用户界面通常包括诸如图标、按钮、图形、显示文本等视觉元素，以及各种输入手段，如复选框、文本输入框等等。使用Python编程语言，以及快捷、省力的图形工具，使得构建用户界面应用非常容易。

（4）支持高级语言

Python支持高级语言。当编写Python程序时，不需要回忆机器结构或操作内存。在很多方面的应用中，它的设计理念首先要考虑代码的可读性。它的语言元素和面向对象的方法，其目的是帮助程序员为小型和大型项目，编写清晰的、有逻辑的代码。

（5）可扩展性

可扩展性是属于Python的特性之一。可以将以其他语言编写的代码包含在你的 Python源代码中，例如C++。

Python是一种可扩展的语言，这意味着它可以被扩展到其他语言。Python可扩展的特性是指Python的部分代码可以用C或C++来编写。这可以让Python和其他语言开发的库连接起来。

（6）可移植性

Python是一种跨平台的编程语言，这意味着建立在Window环境、或Mac OSX上的Python应用程序，可以在Linux操作系统上运行，反之亦然。

只需安装Python解释器，Python程序就可以在各种系统上运行，包括 Windows、Linux、Unix和Macintosh。

（7）解释性语言

有些编程语言有两种类型的代码转换器用于语言转换。即解释器和编译器。编译器会编译整个程序，而解释器会逐行转换代码。

Python使用了解释器，这意味着它的代码是逐行执行的。不同于C、C++、Java等其他编程语言。Python的代码无需编译，因此更易于调试。Python的源代码被转换为字节码，是代码的实例化。

（8）面向对象程序设计语言

面向对象程序设计语言，可以对现实世界进行建模，集成了数据和函数。另一方面，面向过程的语言围绕着函数展开，函数是可重复使用的代码片段。

Python同时支持面向过程和面向对象的编程。与Java不同，它还允许多重继承。

（9）其他特性

Python有几种侧重于答案而非语法的结构；Python也可以作为脚本语言使用，或者编译成用于开发大型应用程序的字节码；支持动态类型验证，并提供非常高级的动态数据类型；会自动支持垃圾收集；Python能与C、C++、COM、ActiveX、CORBA和Java无缝集成。

总的来说，Python是一门比较全面与平衡的语言，面对中低门槛的量化平台。既能满足包括中大型系统应用的开发，又能满足数据统计分析等数学领域的计算需求，同时也能与其它开发语言互通融合。

在数据量化分析、金融数据处理方面，Python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。