您是否需要為了寫個簡單的策略就死磕半本 C++ Primer 呢？

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我們已經(jīng)了解了中國期貨交易所與投資者之間通訊模式，在這種模式下一個高效的量化交易系統(tǒng)應當采用“事件驅(qū)動”式設計，即系統(tǒng)需要訂閱行情并監(jiān)聽各種“事件”（或者“消息”，比如成交回報或賬戶的資金狀況等）并作出相應的響應。

在事件驅(qū)動的設計模式下，為了實現(xiàn)我們的交易策略，我們需要選定一個編程語言。到底是用一種編寫方便、但是需要解釋器的腳本語言，比如Python，還是用比較傳統(tǒng)的、編寫復雜、需要編譯的編程語言，比如C++呢？ 這是剛踏上量化交易征程的投資者們經(jīng)常面臨的問題。

為了比較這兩類編程語言的優(yōu)劣，我們可以考慮以下因素：

1， 開發(fā)敏捷性：

用腳本語言來描述策略思想更加容易，實現(xiàn)同樣的邏輯所需要的代碼量會更少。當您有一個還不是很成熟的想法時，使用腳本語言可以很方便地去修改和測試這個想法。您也不需要為了很小的一點改動而重新編譯整個系統(tǒng)。在開發(fā)敏捷性上，腳本語言，如Python更勝一籌。

2， 執(zhí)行速度：

編譯后執(zhí)行的C++速度更快，在對速度要求更高的場景下有優(yōu)勢。

3， 可靠性：

C++為取得更快執(zhí)行速度往往也伴隨著大量使用指針而帶來的內(nèi)存泄露問題，容易造成整個系統(tǒng)的崩潰。而Python自帶“垃圾回收”機制，一個設計良好的程序不會因為任何一行語句而使整個系統(tǒng)崩潰。在可靠性上，Python更有優(yōu)勢。

4， 資源開銷：

在專業(yè)的量化交易機構(gòu)中，策略分析師通常只需要研究策略的思想，公司還會專門配備IT開發(fā)團隊來用C++來實現(xiàn)策略交易的執(zhí)行。而小型機構(gòu)或個人投資者就沒法這么奢侈，他們有限的資源和時間通常需要同時兼顧策略的開發(fā)和交易的執(zhí)行。Python，借助一些現(xiàn)成的平臺工具，比如真格量化，可以比較快捷地實現(xiàn)策略研發(fā)和交易執(zhí)行，對資源有限、“身兼數(shù)職”的投資者來說是更好的選擇。

5， 學習曲線：

C++學習曲線過長，里邊不少艱深的概念，比如指針、虛函數(shù)、模板等讓初學者一頭霧水，即使是科班出身的專業(yè)人士也時常面臨挑戰(zhàn)。很可能投資者在真正能夠著手用C++設計策略前，需要學習大量與策略毫無關(guān)系的計算機理論。在這個過程中的各種挫折可能就讓投資者打了退堂鼓。而與之相比Python非常簡單易學，即使是非計算機專業(yè)人士稍作努力就能迅速上手，能夠集中精力去設計策略。

綜合看來，除非對執(zhí)行速度有絕對高的要求，對于中小投資機構(gòu)和個人投資者，Python這個腳本語言多數(shù)時候是更好的選擇。即便是專門針對高頻策略，需要將其邏輯用C++編碼以獲取更高的執(zhí)行速度，在策略研發(fā)和小規(guī)模實盤測試階段，Python也能為您節(jié)約大量的時間和人力成本。而提供海量數(shù)據(jù)和高性能交易服務器的真格量化還能將用Python進行策略研發(fā)和量化交易執(zhí)行的過程變得更加簡單。

下邊我們可以用圖表來歸納一下Python和C++的異同：

本文題目：Python還是C++？---您的量化策略應該用哪種編程語言
URL網(wǎng)址：http://www.chinadenli.net/article32/gciipc.html

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