python量化占内存

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一、量化投资中，MATLAB和python哪一个好Matlab在矩阵处理方面的强大优势是Python无法比拟的。我曾经使用Matlab和Python运行相同的算法，其中涉及导出矩阵中的符号。Python使用Numpy、Sympy和Scipy我感觉Sympy中的Matrix虽然强大，但是速度很慢，需要注意各种细节。例如：不能自动扩展Complex类型，经常出现结果(1+I)(2I+1)。在这种情况下，必须调用.expand来解决问题。Matlab让你专注于模型，Python超越Matlab还需要时间。不过Python有强大的第三方包用于内容爬取、机器学习等，比如Scarpy、Skikit-learn等，发展迅速。总结：现在用Matlab，以后用Python

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二、python为什么适合做量化Python是一种完全面向对象、可编写脚本的高级语言，可以以二进制方式编译和运行。一般以脚本方式运行，运行调试后可以生成二进制代码，保证执行速度。代码非常简洁
拥有无与伦比的标准支持库。一般广泛应用于各个领域。在科学界特别受欢迎。
Python环境中有科学运算库、接口库以及各种算法库。非常适合科学研究。
虽然Matlab中的金融工具比较齐全且易于使用，但像我这样的人喜欢开发新的算法。同时，那些同样需要编写事务接口的人也非常喜欢Python。
Python算法库：numpy、scipy等，统计用的库。
Python数据可视化库matplotlib（上图为示例）、PyQt、pygtk、pyside等，上面提到的都是二维的。三维VTK等。
而且如果以后matlab接入了CTP等交易平台，到时候matlab就什么都做不了了，再学Python就来不及了。

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三、学习量化选择Python还是R比较好Python比较好，除了数据分析之外，还可以用于爬虫、Web开发等。