一、首先是量化的工具
1、 软件推荐：python
常用的量化软件有python、matlab、java、C++。从开发难度而言python和matlab都比较容易，java和C++麻烦一些。从运行速度而言，C++、java要快于matlab和python。不过对于大部分人而言，尤其是初学者，开发占用的时间远大于运行时间。如果追求运行速度的话，先将策略开发出来，再用C重写也不迟。另外，从量化资源而言，python资源多于matlab，而且matlab是商业软件，python是免费的。因此我推荐大家用python。
使用python的话，最好下载一个anaconda。这个软件将常用的库都集成好了，免去自己安装的烦恼。下载地址：www.continuum.io/downloads
python教程推荐这个网站：lectures.quantecon.org/py/index.ht…
2、 数据源推荐：tushare
Tushare支持的数据很全面，相比wind个人版量化接口，tushare更友好。因此推荐tushare。下载地址：TuShare -财经数据接口包
3、 量化框架：推荐使用量化平台
量化平台可以看成是一个已经搭建好的框架。用户只需添加一些自己的买卖条件，即可回测策略，免去了自己从无到有搭建基础框架的过程。
以上是做量化的一些基础工具。另外根据策略类型的不同，也会用到一些其他工具。
1、 数据库推荐：sqlite
如果所做的策略需要存储很多数据，那么就需要一个数据库软件，配合使用。Python自带sqlite3库，可以在python中方便的操作sqlite数据库。Sqlite下载地址：SQLite Home Page
使用方法可以参考：SQLite - Python | 菜鸟教程
2、 机器学习推荐:scikit-learn
Scikit-learn封装了很多常用的算法，直接用就可以了，避免了自己写算法。网址：
scikit-learn: machine learning in Python
3、 网络信息采集推荐：Beautifulsoup等
关于这方面可以参考“Python网络数据采集”这本书
二、学习资料
量化学习资料：www.consultdog.com/c?id=13
Python编程：
Python学习资料：club.jr.jd.com/quant/topic…
python学习教程：club.jr.jd.com/quant/topic…
python、java编程基础视频1：club.jr.jd.com/quant/topic…
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