量化交易系统可通过多种计算机语言来编写，而Python作为当下最流行的计算机语言，其使用率在多种语言中位居第一。
Python是一种跨平台兼容的高级编程语言，开源环境拥有多个专有的专业库函数，比如：
Scipy、numpy、pandas、matplotlib、quantopian、Zipline、TA-Lib、Pybacktest等可快速开发无障碍量化交易策略。
Tensorflow、seaborn、scikit learn、Keras、plotly、stats可帮助交易模型进行更有效的数据挖掘和交易执行。
SpyderIDE优化了交易模型中的数据可视化，使财务分析变得更直观简易。
PyAlgoTrade作为Python独家算法交易库函数，专注于纸面交易、回溯测试、实时交易和技术分析，带来更高效的量化交易。
使用Python作为计算机语言来编写交易模型和所有量化交易模型制定过程一样，由策略识别、策略回测、执行系统和风险管理构成。
但Python的优点在于，在所有过程中，其计算机语言更易懂，逻辑排序更有条理性，并且提供多个独家库函数可直接调用。
在策略识别阶段，可根据自身需要的交易特点来调用多个库函数，来编写更适合自己的交易策略。
策略回测阶段，专业的库函数可进行更全面的数据回测，以获得更准确的回测结果，保证前期编写的交易模型更有效力。
执行系统方面，因为语言逻辑的清晰性，使模型执行时出现BUG的概率大为降低，不错过任何投资获益点。
风险管理过程中，因为语言清晰，所以很容易找到调整点，进行数据细微调整来控制必须的风险管理，而不影响整个交易模型的完整运行。
Python是一种跨平台兼容的高级编程语言，开源环境拥有多个专有的专业库函数，比如：
Scipy、numpy、pandas、matplotlib、quantopian、Zipline、TA-Lib、Pybacktest等可快速开发无障碍量化交易策略。
Tensorflow、seaborn、scikit learn、Keras、plotly、stats可帮助交易模型进行更有效的数据挖掘和交易执行。
SpyderIDE优化了交易模型中的数据可视化，使财务分析变得更直观简易。
PyAlgoTrade作为Python独家算法交易库函数，专注于纸面交易、回溯测试、实时交易和技术分析，带来更高效的量化交易。
使用Python作为计算机语言来编写交易模型和所有量化交易模型制定过程一样，由策略识别、策略回测、执行系统和风险管理构成。
但Python的优点在于，在所有过程中，其计算机语言更易懂，逻辑排序更有条理性，并且提供多个独家库函数可直接调用。
在策略识别阶段，可根据自身需要的交易特点来调用多个库函数，来编写更适合自己的交易策略。
策略回测阶段，专业的库函数可进行更全面的数据回测，以获得更准确的回测结果，保证前期编写的交易模型更有效力。
执行系统方面，因为语言逻辑的清晰性，使模型执行时出现BUG的概率大为降低，不错过任何投资获益点。
风险管理过程中，因为语言清晰，所以很容易找到调整点，进行数据细微调整来控制必须的风险管理，而不影响整个交易模型的完整运行。
