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用python做量化交易要学多久？
5个月。
python凭借其突出的语言优势与特性，已经融入到各行各业的每个领域。一般来说，python培训需要脱产学习5个月左右，这样的时长才能够让学员既掌握工作所需的技能，还能够积累一定的项目经验。当然如果你想要在人工智能的路上越走越远，则需要不断的积累和学习。
python培训的5个月时间里，有相当大一部分时间是在实战做项目，第一阶段是为期一个月学习python的核心编程，主要是python的语言基础和高级应用，帮助学员获得初步软件工程知识并树立模块化编程思想。学完这一阶段的内容，学员已经能够胜任python初级开发工程师的职位。
扩展资料：
Python开发基础课程内容包括：计算机硬件、操作系统原理、安装linux操作系统、linux操作系统维护常用命令、Python语言介绍、环境安装、基本语法、基本数据类型、二进制运算、流程控制、字符编码、文件处理、数据类型、用户认证、三级菜单程序、购物车程序开发、函数、内置方法、递归、迭代器、装饰器、内置方法、员工信息表开发、模块的跨目录导入、常用标准库学习，b加密\re正则\logging日志模块等，软件开发规范学习，计算器程序、ATM程序开发等。
参考资料来源：百度百科-Python量化交易从入门到实战
怎么学习python量化交易？
下面教你八步写个量化交易策略——单股票均线策略
1 确定策略内容与框架
若昨日收盘价高出过去20日平均价今天开盘买入股票
若昨日收盘价低于过去20日平均价今天开盘卖出股票
只操作一只股票，很简单对吧，但怎么用代码说给计算机听呢？
想想人是怎么操作的，应该包括这样两个部分
既然是单股票策略，事先决定好交易哪一个股票。
每天看看昨日收盘价是否高出过去20日平均价，是的话开盘就买入，不是开盘就卖出。每天都这么做，循环下去。
对应代码也是这两个部分
def initialize(context):
用来写最开始要做什么的地方
def handle_data(context,data):
用来写每天循环要做什么的地方
2 初始化
我们要写设置要交易的股票的代码，比如 兔宝宝（002043）
def initialize(context):
g.security = '002043.XSHE'# 存入兔宝宝的股票代码
3 获取收盘价与均价
首先，获取昨日股票的收盘价
# 用法：变量 = data[股票代码].close
last_price = data[g.security].close# 取得最近日收盘价，命名为last_price
然后，获取近二十日股票收盘价的平均价
# 用法：变量 = data[股票代码].mavg(天数，‘close’)
# 获取近二十日股票收盘价的平均价，命名为average_price
average_price = data[g.security].mavg(20, 'close')
4 判断是否买卖
数据都获取完，该做买卖判断了
# 如果昨日收盘价高出二十日平均价, 则买入，否则卖出
if last_price average_price:
买入
elif last_price average_price:
卖出
问题来了，现在该写买卖下单了，但是拿多少钱去买我们还没有告诉计算机，所以每天还要获取账户里现金量。
# 用法：变量 = context.portfolio.cash
cash = context.portfolio.cash# 取得当前的现金量，命名为cash
5 买入卖出
# 用法：order_value(要买入股票股票的股票代码，要多少钱去买）
order_value(g.security, cash)# 用当前所有资金买入股票
# 用法：order_target(要买卖股票的股票代码，目标持仓金额）
order_target(g.security, 0)# 将股票仓位调整到0，即全卖出
6 策略代码写完，进行回测
把买入卖出的代码写好，策略就写完了，如下
def initialize(context):#初始化
g.security = '002043.XSHE'# 股票名:兔宝宝
def handle_data(context, data):#每日循环
last_price = data[g.security].close# 取得最近日收盘价
# 取得过去二十天的平均价格
average_price = data[g.security].mavg(20, 'close')
cash = context.portfolio.cash# 取得当前的现金
# 如果昨日收盘价高出二十日平均价, 则买入，否则卖出。
if last_price average_price:
order_value(g.security, cash)# 用当前所有资金买入股票
elif last_price average_price:
order_target(g.security, 0)# 将股票仓位调整到0，即全卖出
现在，在策略回测界面右上部，设置回测时间从20140101到20160601，设置初始资金100000，设置回测频率，然后点击运行回测。
7 建立模拟交易，使策略和行情实时连接自动运行
策略写好，回测完成，点击回测结果界面（如上图）右上部红色模拟交易按钮，新建模拟交易如下图。 写好交易名称，设置初始资金，数据频率，此处是每天，设置好后点提交。
8 开启微信通知，接收交易信号
点击聚宽导航栏我的交易，可以看到创建的模拟交易，如下图。 点击右边的微信通知开关，将OFF调到ON，按照指示扫描二维码，绑定微信，就能微信接收交易信号了。
用Python怎么做量化投资
本文将会讲解量化投资过程中的基本流程，量化投资无非这几个流程，数据输入------策略书写------回测输出
其中策略书写部分还涉及到编程语言的选择，如果不想苦恼数据输入和回测输出的话，还要选择回测平台。
一、数据
首先，必须是数据，数据是量化投资的基础
如何得到数据？
Wind：数据来源的最全的还是Wind，但是要付费，学生可以有免费试用的机会，之后还会和大家分享一下怎样才Wind里摘取数据，Wind有很多软件的借口，Excel，Matlab，Python，C++。
预测者网：不经意间发现，一个免费提供股票数据网站 预测者网，下载的是CSV格式
TB交易开拓者：Tradeblazer，感谢@孙存浩提供数据源
TuShare：TuShare -财经数据接口包，基于Python的财经数据包，利用Python进行摘取
如何存储数据？
Mysql
如何预处理数据？
空值处理：利用DataFrame的fill.na()函数，将空值（Nan）替换成列的平均数、中位数或者众数
数据标准化
数据如何分类？
行情数据
财务数据
宏观数据
二、计算语言软件
已经有很多人在网上询问过该选择什么语言？笔者一开始用的是matlab，但最终选择了python
python：库很多，只有你找不到的，没有你想不到，和量化这块结合比较紧密的有：
NumpyScipy：科学计算库，矩阵计算
Pandas：金融数据分析神器，原AQR资本员工写的一个库，处理时间序列的标配
Matplotlib：画图库
scikit-learn：机器学习库
statsmodels：统计分析模块
TuShare：免费、开源的python财经数据接口包
Zipline：回测系统
TaLib：技术指标库
matlab：主要是矩阵运算、科学运算这一块很强大，主要有优点是WorkSpace变量可视化
python的Numpy+Scipy两个库完全可以替代Matlab的矩阵运算
Matplotlib完克Matlab的画图功能
python还有很多其他的功能
pycharm（python的一款IDE）有很棒的调试功能，能代替Matlab的WorkSpace变量可视化
推荐的python学习文档和书籍
关于python的基础，建议廖雪峰Python 2.7教程，适合于没有程序基础的人来先看，涉及到python的基本数据类型、循环语句、条件语句、函数、类与对象、文件读写等很重要的基础知识。
涉及到数据运算的话，其实基础教程没什么应用，python各类包都帮你写好了，最好的学习资料还是它的官方文档，文档中的不仅有API，还会有写实例教程
pandas文档
statsmodels文档
scipy和numpy文档
matplotlib文档
TuShare文档
第二，推荐《利用Python进行数据分析》，pandas的开发初衷就是用来处理金融数据的
三、回测框架和网站
两个开源的回测框架
PyAlgoTrade - Algorithmic Trading
Zipline, a Pythonic Algorithmic Trading Library
