量化交易有什么好的开源库？

量化交易是利用数学、计算机科学和统计学等方法来制定和执行交易策略的过程。以下是一些常用的开源库，可用于开发和执行量化交易策略：

1. **QuantLib**：QuantLib是用C++编写的跨平台的量化金融库，支持各种金融工具和计算方法，包括债券、期权、衍生品和固定收益产品等。

2. **pyfolio**：pyfolio是一个用于金融分析和投资组合评估的Python库，提供了各种性能统计、风险评估和回测等功能，支持多种投资策略和资产类别。

3. **Backtrader**：Backtrader是一个Python框架，用于开发和回测量化交易策略。它支持多个数据源、交易模拟和优化、实时交易和可视化等功能。

4. **Zipline**：Zipline是一个用Python编写的开源库，用于回测交易策略。它支持多种数据源和交易模拟，还包括一套内置的风险模型和性能分析工具。

5. **TA-Lib**：TA-Lib是一个用C语言编写的技术分析库，包含多种技术指标和分析工具，可用于股票、期货和外汇等市场的技术分析。

这只是其中的一些开源库，还有其他一些可供选择。在选择开源库时，需要根据自己的需求和技术水平进行评估和选择。

相关问题

那开发期货量化交易软件用哪门语言好？

开发期货量化交易软件可以使用多种编程语言，不过以下几种语言较为常用：

1. Python：Python是一种易学易用的高级编程语言，具有广泛的社区支持和开源库，适合快速开发原型和快速迭代。Python的科学计算库如NumPy、Pandas和SciPy等，以及量化交易框架如PyAlgoTrade和zipline等，使其成为量化交易领域的热门选择。

2. C++：C++是一种快速、高效的编程语言，适合需要高性能计算的应用。C++可以直接操作硬件和内存，使其在处理大规模数据和实时数据方面具有优势。许多高性能的量化交易平台，如CQG和NinjaTrader等，都是用C++编写的。

3. Java：Java是一种跨平台的编程语言，具有强大的面向对象编程能力和良好的内存管理机制。Java开发的量化交易系统通常可以在不同的操作系统上运行，并能够与其他语言编写的组件进行交互。Java量化交易框架，如QuantLib和TraderStar，为Java成为量化交易的另一个流行选择做出了贡献。

需要根据具体的应用场景和需求，来选择适合的编程语言。

自学量化交易最好的办法是

自学量化交易的最佳方式可能因个人的学习风格和背景而有所不同，但以下是一些建议可以帮助你开始自学量化交易：

1. 学习基础知识：首先，了解量化交易的基础知识是非常重要的。学习基本的金融市场知识、投资理论和统计学等相关领域的基础知识，这将为你后续的学习打下坚实的基础。

2. 阅读相关书籍和文档：有很多经典的量化交易书籍可以帮助你深入了解该领域。一些推荐的书籍包括《量化交易策略：基于统计套利的模型开发与应用》、《Algorithmic Trading: Winning Strategies and Their Rationale》等。此外，还有一些开源的文档和教程，如Quantopian的教育平台和Quantopian的研究平台等，可以帮助你学习和实践量化交易。

3. 探索量化交易平台和工具：熟悉并使用一些流行的量化交易平台和工具，如Python中的pandas、numpy和scikit-learn等库，以及开源的量化交易平台，如QuantConnect和Zipline等。这些平台和工具提供了丰富的量化交易资源和实践环境，可以帮助你进行策略开发和回测。

4. 参与量化交易社区：加入一些量化交易的线上社区或论坛，与其他从业者交流和分享经验。通过与专业人士的互动，你可以学习到更多实际应用的知识和技巧。同时，也可以关注一些量化交易的博客、讲座和研讨会，了解最新的研究和发展。

5. 实践和反思：最重要的是实践。通过编写自己的量化交易策略，并进行回测和实盘交易，你可以将理论知识应用到实践中，并不断改进和优化你的策略。同时，及时反思并总结你的交易经验，了解何时成功和失败，并从中吸取教训。

记住，自学量化交易是一个长期的过程，需要不断地学习、实践和改进。坚持学习并保持对量化交易的兴趣和好奇心是取得成功的关键。