供应信息和文章都能优化的采集软件(好的量化工具，能让你操作起来更得心应手~ )

　　供应信息和文章都能优化的采集软件(好的量化工具，能让你操作起来更得心应手~

)

　　一个好的量化工具，可以让你的操作更得心应手~

　　大家好，我叫淼淼江，一份为上海转行、热爱说唱的女性写的量化论文。

　　就像切西瓜一样，用刀子显然是可以切的。如果非要硬着头皮用蛮力打开，不仅会浪费你的体力，还会让你感受不到吃西瓜的凉意，甚至会让你变得越来越烦躁。

　　我们在学习量化的时候，用对了工具其实也是一样的~

　　一款合适的量化学习工具，会让你的各种细节操作更加得心应手，甚至会成为你的右臂o(*￣︶￣*)o~

　　就在今天早上，看到群里的小伙伴分享量化学习资源。那么今天，妙妙江就跟大家分享一下。6种常用的量化工具，可视为一种资源共享。希望对大家学习量化有帮助。

　　01量化软件推荐：Python

　　常用的量化软件有python、matlab、java、C++等。在开发难度上，python和matlab比较容易，java和C++比较麻烦。在运行速度方面，C++和java比matlab和python要快。

　　但是，对于大多数人，尤其是初学者来说，开发时间远大于运行时间。如果您正在寻找速度，您可以先制定策略，然后用 C++ 重写它。另外，在量化资源方面，python资源比matlab多，matlab是商业软件，python是免费开源的。所以我推荐你使用python。

　　如果您使用的是python，最好下载一个anaconda。本软件集成了常用库，免去自己安装的麻烦。

　　因此，如果你是一个编程基础为零的学生，入门级的量化编程语言无疑是Python的选择。

　　▲Anaconda网站官网

　　官网地址：

　　02推荐数据来源：tushare

　　关于数据的获取，如果有Wind就好了，但是Wind很贵，大家可以在学习阶段使用免费的数据源，比如Tushare。

　　Tushare是一个比较老的数据接口，收录沪深股票、指数、基金、期货、期权、债券、外汇等金融数据。使用界面的方法也很简单。导出的数据直接是pandas DataFrame 格式。所以非常方便。缺点是有些数据需要一定的点数才能获得，比较麻烦的是点数要定期清理。之前成功拿到了500多分，但前几天发现只剩120分了，哭了。

　　不过这个平台搭建起来费了不少功夫，所以检索数据需要点数也是可以理解的。如果不想赚积分，也可以用老版的tushare。tushare的旧版本虽然已经不再维护，但是部分数据接口还是可以使用的，平时用来学习就可以了。

　　总体来说，途享支持的数据非常全面，使用方法也比较友好。

　　官网地址：

　　03构建量化框架必备的量化平台

　　依靠上面提到的软件和数据源，我们可以在本地部署一个量化环境。但是，特别是对于初学者来说，自己搭建量化框架和量化平台的一大弊端就是比较麻烦，需要很多时间。

　　另外，更重要的是，在自己部署的回测环境中，可能还有很多没有考虑到的问题，比如限价交易、暂停交易、撮合机制等。

　　因此，建议大家使用量化平台。

　　量化平台可以看作是一个已经搭建好的框架。您可以通过添加一些您自己的交易条件来回测该策略，从而消除从头开始构建基本框架的过程。

　　目前常见的免费量化平台有ricequant、joinquant、优矿。

　　当然，以上是一些基本的量化工具，根据策略可能会用到其他一些工具。

　　04 数据库推荐：SQLite

　　如果您制定的策略需要存储大量数据，那么您需要一个数据库软件来处理它。Python自带SQLite3库，可以在python中轻松操作SQLite数据库。

　　SQLite 数据库是一个非常小的嵌入式开源数据库软件。虽然它的功能没有上述大型数据库那么全面，但是使用起来非常简单方便，不需要复杂的安装，所以非常适合初学者。

　　Sqlite下载地址：

　　教程可以参考菜鸟教程的SQLite教程。

　　网站链接：

　　因为如果要去一个机构实习，这个机构一般都有自己的数据库，所以稍微有点SQL是比较有必要的。但是，SQL 非常简单。如果只是自学，可以用SQLite来练手，因为其他数据库用的都是一样的SQL语言。

　　05机器学习推荐：Scikit-learn

　　对机器学习有一定了解的同学一定知道这个scikit-learn，也就是sklearn模块。该模块封装了常用的机器学习方法，包括有监督学习的回归算法、分类算法、无监督学习的降维和聚类等。

　　Scikit-learn 封装了很多常用的算法，直接使用即可，避免自己编写算法。

　　06网络信息采集推荐：BeautifulSoup等

　　有时，我们使用 SQL 语句从公司数据库中检索数据。除了这些数据，有时我们还需要从网页中检索数据。比如基于大数据的舆情分析策略，需要我们从网页中抓取舆情数据，这就需要用到爬虫技术。

　　在这种情况下，我推荐BeautifulSoup4，它是一个非常常用的爬虫模块。可以直接参考其中文文档先了解请求。

　　需要特别提醒的是，在爬取数据的时候，不要擅自行动，否则“爬虫玩得好，入狱早”。

　　另外，我个人建议，如果你想学习这方面的知识，可以参考《Python网络数据采集》这本书。书中作者用简单而强大的Python语言介绍了网络数据采集，对采集新网络中的各种数据类型进行了全面的指导。

　　总体来说，这是一本值得入手的好书。

　　嗯，量化工具暂时更新到这里。以上就是我现在能想到的大家需要掌握的量化投资工具。

　　有什么要补充的，欢迎在公众号后台留言或者加我微信私聊~

　　看完别忘了点赞哦~biubiu~