大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python量化库的学习的问题，于是小编就整理了2个相关介绍python量化库的学习的解答，让我们一起看看吧。
会c语言学python要多久？
python语言算是比较简单的一门语言了，如果精通C语言的话，学其他语言都会很快，因为有个说法是C语言是任何语言的基础，一般我们学会了C，学其他语言基本也就俩周可以上手，俩月可以进阶
这是个主观问题，没办法客观量化，具体多久还得看题主的决心。
首先，题主会c语言的程度不好确定。会是个模糊的定义，不知题主的确切深度。如果题主是c语言大神，搞系统活或硬件层开发，我觉得几天就可以搞定python;如果题主只是会用c的话，学习python基本就是从0开始学习一门新语言。
其次，题主的学习决心不好量化。这个是学习的基础，没决心就是三天打渔两天晒网，没意思。
再者，题主的学习规划也没有。这个是学习的目标与合理进度安排，同时对学习者的正向影响也很大。
学习时间因人而异，不能客观量化，题主还得自己掂量。只能说python的学习曲线并不是很陡峭，加油！！！
量化交易的方式适不适合散户？
随着国内投资者整体素质的提高，量化程序化交易的人越来越多，建议国内有条件的投资者转向量化交易。
其中，程序化交易相对于股票而言，它更适合期货。推荐它的原因有以下:
每个人是性格和承受能力是不一样的。特别是主观交易者，很容易受到情绪的影响。
当出现大亏大赚的时候，如果处理不当，很可能造成两种极端，一种是被长时间打入冷宫，另一种是极度自信。
但是，程序化交易就不一样，比较理性，依靠程序可以最大限度的降低人性对整个交易的影响。比如扛单，恐惧等都会影响最后的交易结果。
通常情况下，主观交易者想要验证一套交易逻辑是否可以持续盈利，最少也得花几年时间。当然了，在具有正期望的交易逻辑下，交易者在短时间内也是无法掌握。
程序化交易，在庞大的历史数据下，在通过将交易逻辑编写成代码后，只需要几秒、十几秒就可以完成几年、几十年的回测交易结果。
这是主观交易者在这么短的时间内无法完成的事情。
由于***用程序化交易，它可以依靠成熟的交易体系，完成对整个股票，期货多品种等多市场交易，并且完全可以全天候无人值守。
比如期货市场几十个品种中，你能够同时监控并及时的抓住机会吗？显然不行！
量化交易顾名思义，以一定成交量交易，量化交易的特点是自动化买进或卖出，对于资金量大的***，提高资产收益率有一定帮助，交易员按一定交易原则给交易软件设计好买进或卖出股票，这种交易体量大，较小的波动也会成为交易的机会。总体收益可观，因为只要股票在一定价格波动区间波动，投资就可能有所收益。小散户资金量小，小小的波动很难带来大的收益，光软件购买等投入都不合算了，所以小散就呵呵了。
非常高兴回答您的这个问题，以下是我自己的一些理解和看法，希望能帮到大家，也希望大家能喜欢我的回答。
量化投资的前提是大规模的资本运作，即分批、分时间段进入市场，总批次的最终收益率以月收益率或年收益率来衡量。
其次，量化投资以一定的投资为框架。该投资模型是结合各种优化指标和优化算法作为资本运营平台的最终投资模型。
第三是量化投资是由各经营者进行专业操作，有统一专业的操作方法，在操作中提前设定止损指令，不会出现大面积巨亏或深盖的情况出现。
说白了,量化投资是专业基金公司运行技术,该方法的优点是运行一年到头,无论牛熊证,在模型优化算法基于安全、正确的最后年化收益率的利润模式,零售,即不依赖平台,也不是专业交易员的操作,减少了很多钱以确保资金链来完成,所以量化投资不适合散户投资者操作!
上述对这个问题的回答都是个人理解和建议。我希望我分享的这个问题的答案能帮助到每个人，同时我也希望每个人都能喜欢我的分享。
如果你对这个问题有更好的答案，请分享你的评论，并一起讨论这个话题。在此我祝愿大家心想事成，天天开心，万事如意！
到此，以上就是小编对于python量化库的学习的问题就介绍到这了，希望介绍关于python量化库的学习的2点解答对大家有用。
