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支持免费开源 抛开版权不说，初期入手策略测试、数据分析用matlab非常方便 但是策略测试方法、框架弄清楚后，要做正规的回测，还是Python方便，这里的正规是指严格的事件流驱动，虽然速度慢，但是避免未来函数影响、接近实盘的逻辑
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随着云计算、人工智能等的发展，Python语言最近几年出现了爆发式的增长，Python语言的关注度增长了10倍。云计算、大数据分析、人工智能、物联网等领域Python应用无处不在。百度、阿里、腾讯、网易、新浪，搜狐等各公司都在大规模使用Python技术。
Python在人工智能、大数据、自动化运维、全栈开发方面有着得天独厚的优势，随着Python继续占领编程语言主流的趋势，全国各城市的招聘职位和薪资均会大幅度上涨。
据悉，流行编程语言排名网站TIOBE已经将Python列为仅次于Java和C的第三大流行编程语言，更有趣的是，Python在2019年的受欢迎程度翻了一番（从5%增至10%）。可以预见的是，Python的崛起将在2020年继续下去，因为它降低了编程领域的门槛，同时它拥有一个优秀的、深受数据科学家和新一代开发人员喜爱的社区。
正因为Python在大数据和人工智能领域的爆发性发展，Python方向岗位的薪水在水涨船高。在职友集上搜索Python相关岗位，可以看到北京Python平均工资：¥ 20690/月，取自9391份样本。而相关的人工智能、机器学习等岗位，薪资更是高达3万元以上。
2020年Python市场前景广阔
1. 如果还需要Deep Learning方面的东西的话，可以考虑Theano或者Keras。这两个东西可能会用在分析新闻数据方面。不过不是很推荐使用这类方法去做量化模型，因为计算量实在是太大，成本很高。
2. 交易框架方面，除了vn.py，还推荐PyAlgoTrade框架，github上可以搜到。私以为这个框架比vn.py牛逼太多了，毕竟是一个在金融IT领域混迹近20年的老妖的作品，架构设计不是一般的优秀。
3. 国内的话，ricequant是个不错的选择，虽然使用的是Java，但是团队我见过，都是做金融IT出身的，基本上都有7、8年以上经验，底层功底非常扎实，做事情都很靠谱。现在他们也在考虑把SDK扩展到Python这边。
4. 国内的行情和交易接口，使用的是自己的协议（比如CTP接口使用的是FTD协议），而不是国际上广泛使用的FIX协议，并且都不开源。如果需要连接行情，还需要考虑将接口SDK为python封装一下。（修改：评论中有人提到很多券商也开放了FIX接口，不过似乎是在内网使用）
5. 有人谈到数据库了，这里我也说一下，对于高频tick级别的数据，其量级可以达到每天TB级别，普通的关系数据库是扛不住的。如果试图使用传统的关系数据库，比如Oracle之类的可以省省了。对付这种级别的数据，采用文件系统+内存索引会更好。不过这种场景，一般也就是机构里面能碰到了，个人quant可以不用考虑。
