作为交易者，您的主要目标可能是尽可能快地赚到尽可能多的钱。手动交易可能很难实现这一目标。
这是因为手动进行交易会带来许多风险，包括基于情绪和心理偏见而犯错误、在价格不利时进行交易以及输入不正确的手动订单（如果错误很大，则可能会很糟糕）。
此外，人类无法与当今主导金融市场的最先进计算机程序的速度和处理能力相匹配。这些计算机程序可以分析大量数据并比任何人类交易者更快地执行操作。
如果您想在当今竞争激烈且技术驱动的金融市场中取得成功，您需要两件事：算法交易和 Python（一种用于算法交易的计算机编程语言）。
但算法交易和 Python 到底是什么？这两种工具如何帮助您在当今高度复杂的金融市场中取得成功？
这就是我们今天要讨论的内容，所以请继续阅读以了解更多信息。
什么是算法交易？
算法交易也称为算法交易、自动交易和黑盒交易，它使用遵循一组预定义指令（即算法）的计算机程序。预定义的指令集可以基于数学模型或 KPI（例如时间、价格和数量）。
世界主要银行和华尔街机构使用算法交易来交易传统资产（如股票）和新兴市场（如加密货币）。
交易者、投资者和程序员编写代码，在满足某些条件后执行交易。如果执行得当，交易算法可以以手工交易者无法比拟的速度和频率产生利润。
算法交易的一些优点包括：
- 执行基于规则的自动化决策（消除人为偏见带来的风险）。
- 立即准确地进行交易（这更有可能产生最佳和有利可图的结果）。
- 同时自动检查各种市场状况。
- 使用历史和实时数据进行回测以确定交易策略的可行性。
有关算法交易及其优缺点的更深入介绍，请查看Investopedia 的这篇精彩文章。
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什么是Python？
Python 是一种开源计算机编程语言，可用于多种应用，包括算法交易。由于其所有软件包均可免费用于商业用途，因此近年来它已成为算法交易的首选。
它还广泛应用于金融科技的其他领域，例如数据分析、加密货币市场、风险管理和银行服务。
投资者和机构每天都使用 Python 来执行各种功能，包括定量研究。它还用于原型设计、测试和执行交易算法。
Python 允许用户使用 Pandas、NumPy、Scikit-learn 和 Zipline 等科学库构建复杂的统计模型。这些库的更新在开发人员社区中是经常发生的，这意味着它们每天都在改进。
尽管还有其他编程语言，但 Python 在金融科技领域最受欢迎，尤其是在量化交易领域。由于大量算法交易是使用 Python 完成的，因此如果您使用这种语言，协作、交换代码和众包寻求帮助也会容易得多。
似乎这些证书还不够强大，Python 还被一些世界上最大的公司使用，包括 Google、Facebook、Instagram、Stripe 和 Dropbox。
为什么使用 Python 进行算法交易？
以下是交易者应该考虑学习 Python 的主要原因：
- 易于使用和访问
Python 代码以其可读性和可访问性而闻名，这些品质使其成为那些以前从未使用过算法交易软件的人的理想选择。
由于其功能强大的编程方法，在 Python 上编写和评估算法交易结构以及构建动态 Python 交易机器人通常要容易得多。
- 众多支持库
与其他编码语言不同，由于前面提到的广泛的支持库，使用 Python 进行交易需要更少的代码行。这也意味着最常用的编程任务已经编写成脚本，从而限制了需要编写的代码长度。
- 增加交易组合的可扩展性
并行化和 Python 强大的计算能力为您的交易组合提供了可扩展性。与其他语言相比，向 Python 附加新模块并使其扩展也更容易。由于现有的模块，交易者可以更轻松地在不同程序之间共享功能。
- 调试无忧
Python 中的调试既全面又彻底，因为允许实时更改代码和数据。这加快了调试过程，因为出现并且可以解决单个错误而不是多个错误。
使用 Python 的缺点
尽管有明显的好处，但使用 Python 进行在线交易也有一些缺点：
- 变量存储不必要的数据
由于每个变量在 Python 中都被视为一个对象，因此每个变量都会存储不必要的数据，例如值、大小和引用指针。如果不同变量的内存管理不能有效地完成，这可能会导致严重的性能瓶颈和内存泄漏。
- 移动计算效率较低
虽然 Python 非常适合桌面和服务器应用程序，但其移动计算效率较低。Python 通常被视为移动计算的弱语言，这就是为什么用它构建的移动应用程序很少。
Python 与其他编程语言相比如何？
与其他主要编程语言（如C++和 R）相比，Python 被认为更容易掌握和操作。尽管如此，值得注意的是，所有这些编程语言都有独特的功能和各自独特的优点和缺点。因此，在为您的应用程序选择正确的语言时，您需要考虑这些因素。
Python 与 C++
C++ 因难学而闻名，这使得 Python 成为想要学习如何快速开发动态交易算法的新手交易者的明显选择。另一方面，Python 比 C++ 慢，因此如果速度是您交易策略的重要组成部分，那么您可能需要选择 C++。
另一个需要考虑的主要因素是交易频率。一般来说，如果交易频率小于一秒，那么C++将是更好的选择。但在选择回测和研究环境的语言时，最终的选择应该基于可用的库以及算法的要求。
Python 与 R
尽管几年前许多交易者还认为 Python 和 R 处于同等地位，但此后 Python 几乎在所有方面都超越了其竞争对手。Python 现在拥有对现代软件开发工具和更好的包库的卓越支持。
最后的话
虽然为在线交易选择编程语言需要考虑很多因素，但对于想要学习易于理解和操作的语言的新手来说，Python 通常是最佳选择。反过来，这将帮助您设计、测试和执行更好的加密货币交易机器人和交易算法。