Хотите погрузиться в количественную торговлю с использованием Python? Входной барьер ниже, чем вы думаете. Надежная база в Python может открыть двери к разработке алгоритмов, фреймворкам для бэктестинга и анализу рынка в реальном времени. Начинайте с основ — структур данных, библиотек pandas и numpy, затем переходите к реализации стратегий. Тысячи трейдеров создали свое преимущество именно так, обучаясь на практике, а не на теоретических курсах. Ключ к успеху? Постоянная практика с реальными рыночными наборами данных. Сначала сосредоточьтесь на понимании основ, прежде чем строить сложные модели.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
14 Лайков
Награда
14
5
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
gas_fee_therapy
· 5ч назад
ngl pandas и numpy учил полдня, всё равно не понимаю, этот парень говорит легко, а попробуем — узнаем.
Посмотреть ОригиналОтветить0
GasFeeSobber
· 5ч назад
Честно говоря, порог входа в количественную торговлю не так высок, главное — терпеть одиночество и запускать бэктесты.
Посмотреть ОригиналОтветить0
OfflineNewbie
· 5ч назад
Честно говоря, Python-количественная торговля звучит круто, но сколько из них действительно могут приносить деньги...
Посмотреть ОригиналОтветить0
GasWhisperer
· 5ч назад
pandas & numpy — это всего лишь вступление... настоящая поэзия начинается, когда ваши расходы на бэктестинг начинают съедать доходность, как перегруженность мемпула в часы пик. все строят модели, никто не оптимизирует затраты на исполнение. именно там и скрывается преимущество.
Хотите погрузиться в количественную торговлю с использованием Python? Входной барьер ниже, чем вы думаете. Надежная база в Python может открыть двери к разработке алгоритмов, фреймворкам для бэктестинга и анализу рынка в реальном времени. Начинайте с основ — структур данных, библиотек pandas и numpy, затем переходите к реализации стратегий. Тысячи трейдеров создали свое преимущество именно так, обучаясь на практике, а не на теоретических курсах. Ключ к успеху? Постоянная практика с реальными рыночными наборами данных. Сначала сосредоточьтесь на понимании основ, прежде чем строить сложные модели.