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为什么交易员需要开始学习 Python？
原文：https://www.askpython.com/python/algorithmic-trading-with-python
作为交易者，你的主要目标可能是尽可能多的赚钱，尽可能快。手动交易很难实现这个目标。
这是因为手动下单会带来许多风险，包括基于情绪和心理偏见的错误，在价格不利时下单，以及错误的手动订单输入(如果这是一个大错误，可能会很糟糕)。
此外，人类无法与当今最先进的计算机程序的速度和处理能力相媲美，这些程序主宰着金融市场。这些计算机程序可以分析大量数据，比任何人类交易者更快地采取行动。
如果你想在当今高度竞争和技术驱动的金融市场中取得成功，你需要两样东西:算法交易和 Python ，一种用于算法交易的计算机编程语言。
但是算法交易和 Python 到底是什么，这两个工具如何帮助你在当今高度复杂的金融市场中取得成功？
这就是我们今天要学习的内容，所以请继续阅读，了解更多。
什么是算法交易？
算法交易也被称为算法交易、自动交易和黑箱交易，算法交易使用一个遵循预定义指令集(即算法)的计算机程序。预定义的指令集可以基于数学模型或 KPI，如时间、价格和数量。
世界各大银行和华尔街机构使用算法交易来交易传统资产(如股票)和较新的市场(如加密货币)。
交易者、投资者和程序员编写代码，一旦满足某些条件，这些代码就会执行交易。当正确执行时，交易算法可以以人工交易者无法比拟的速度和频率产生利润。
算法交易的一些优势包括:
- 实施自动化、基于规则的决策制定(消除了源于人为偏见的风险)。
- 即时准确地进行交易(这更有可能产生最佳和有利可图的结果)。
- 同时自动检查各种市场条件。
- 使用历史和实时数据进行回溯测试，以确定交易策略的可行性。
要更深入地了解算法交易及其利弊，请查看 Investopedia 的这篇好文章。
关于算法交易的最佳书籍，请看 Trality 的这个伟大列表。
Python 是什么？
Python 是一种开源的计算机编程语言，广泛应用于各种领域，包括算法交易。近年来，它已经成为算法交易的首选，因为它的所有软件包都可以免费用于商业用途。
它还被广泛应用于金融科技的其他领域，如数据分析、加密货币市场、风险管理和银行服务。
投资者和机构每天都在使用 Python 来执行各种功能，包括定量研究。它也用于原型，测试和执行交易算法。
Python 允许用户使用科学库(如 Pandas、NumPy、Scikit-learn 和 Zipline)构建复杂的统计模型。这些库的更新在开发人员社区中是经常发生的，这意味着它们每天都在改进。
虽然还有其他编程语言，但 Python 是金融科技领域最受欢迎的，尤其是在量化交易领域。由于如此多的算法交易都是使用 Python 进行的，如果你使用这种语言，合作、交换代码和众包也更容易。
似乎这些证明还不够有力，Python 也被一些世界上最大的公司使用，包括谷歌、脸书、Instagram、Stripe 和 Dropbox。
为什么要用 Python 做算法交易？
以下是交易者应该考虑学习 Python 的主要原因:
- 易用性和可访问性
Python 代码以其可读性和可访问性而闻名，这些品质使它成为那些从未使用过算法交易软件的人的理想选择。
由于其高度功能化的编程方法，在 Python 上编写和评估 algo 交易结构以及构建动态 Python 交易机器人通常要容易得多。
- 众多支持库
与其他编码语言不同，由于前面提到的扩展支持库，使用 Python 进行交易需要的代码行更少。这也意味着最常用的编程任务已经被脚本化，限制了需要编写的代码长度。
- 增加交易组合的可扩展性
并行化和 Python 强大的计算能力赋予了您的交易组合可伸缩性。与其他语言相比，给 Python 添加新模块并使其具有可扩展性也更容易。由于现有的模块，交易者可以更容易地在不同的程序之间共享功能。
- 调试无忧
Python 中的调试既全面又彻底，因为允许对代码和数据进行实时修改。这加快了调试过程，因为出现的是单个错误，而不是多个错误，并且可以解决。
使用 Python 的缺点
虽然使用 Python 进行在线交易有明显的好处，但也有一些缺点:
- 变量存储不必要的数据
因为在 Python 中每个变量都被认为是一个对象，所以每个变量都会存储不必要的数据，比如值、大小和引用指针。如果不同变量的内存管理效率不高，这可能会导致严重的性能瓶颈和内存泄漏。
- 移动计算效率更低
虽然 Python 非常适合桌面和服务器应用程序，但它的移动计算效率较低。Python 通常被视为移动计算的弱语言，这就是为什么很少有移动应用程序是用它构建的。
Python 与其他编程语言相比如何？
与其他主要的编程语言(如 C++ 和 R)相比，Python 被认为更容易掌握和操作。然而，注意到所有这些编程语言都有独特的特性和它们自己独特的优点和缺点是有帮助的。因此，在为您的应用程序选择正确的语言时，您需要考虑这些因素。
Python 与 C++
C++以难学而闻名，这使得 Python 成为想快速学习如何开发动态交易算法的菜鸟交易者的明显选择。另一方面，Python 比 C++慢，所以如果速度是你交易策略的重要部分，那么你可能会选择 C++。
另一个要考虑的主要因素是交易频率。通常，如果交易频率少于一秒，那么 C++将是更好的选择。但是在为回溯测试和研究环境选择语言时，最终的选择应该基于可用的库以及算法的需求。
Python 对 R
就在几年前，许多交易者认为 Python 和 R 不相上下，但从那以后，Python 几乎在各个方面都超过了它的对手。Python 现在拥有对现代软件开发工具和更好的包库的高级支持。
遗言
虽然为你的网上交易选择编程语言有很多因素，但 Python 通常是希望学习一门既容易理解又容易操作的语言的新手的最佳选择。这反过来会帮助你原型化、测试和执行更好的加密交易机器人和交易算法。