聊聊量化分析工具

后台有不少人问到关于数据分析工具的问题，就做个统一回复，为想往这方向走的朋友提供一个参考。

基于行情软件的公交

常见的行情软件如通达信，大智慧，同花顺等，都有编写公式的功能，使用简单的脚本语言，可编写自定义指标，测试交易策略。

这类工具的优点是简单易上手，数据全，展现起来很直观。

缺点是，环境封闭，很难引用其他数据，脚本功能较为受限，而且回测准确性存疑。

适合：简单指标的编写和观察，尤其是已有指标的修改或调整。

基于统计软件

统计类软件中，spss是最好的可视化通用统计软件。

优点，简单，文档丰富，统计功能很全，还有数据挖掘功能，和常见的机器学习功能，如分类、聚类、回归。而且都是可视化操作，很容易上手。

缺点，使用不灵活，数据量大了就很慢。

适用场景，万条以内的数据统计分析和显示，传统时间序列分析，数据挖掘。

excel

包含数据展示、计算、统计等常见功能。

优点，简洁，直观，轻量，快捷，大家都会用

缺点，数据量大了很慢，使用不够灵活，功能有限。

python

功能强大，语法简单，几乎能覆盖量化领域能用到的全部功能，数据整理，数据展示，统计分析，策略回测，算法交易，机器学习等。

除了基本语法，还需要掌握常见的功能包，如numpy，pandas，matplotlib等。

理论上，有python就不需要其他工具了，但作为一种脚本语言，上手还是比可视化操作的软件难，而且对于可视化工具能实现的简单功能，即便是熟手，编写语句也相对费时。

还有一些在线或者以客户端形式存在的量化平台，集成了数据和一些常用的功能，也大多支持python语言，这里就不详述了。

建议

对于想深入做量化的人，考虑直接上python。

如果是偶尔做一点统计分析，处理的数据较少的，可以选择用excel，或者比excel更专业的spss。

如果做简单的技术指标，可以先考虑用行情软件。

如果做机器学习，目前除了python别无选择。

以上仅供参考，做好量化，工具只是一小部分，更重要的是对市场足够的理解，需要好的理论功底，还需要丰富的实践经验。