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我经常被问到的一个问题是:用哪种计算机操作系统和计算软件进行量化交易的理论研究和代码实现?
我想把这个问题简化,从挑选的计算软件和计算库来反推最佳使用的计算机操作系统。简而言之,就是在本文撰写的时候而言,如果你想进行基于任何严肃的数学理论和金融量化交易研究理论,这里特指机器学习或者深度学习。并且需要在本地研究机器上使用桌面版本,在实时交易VPS或者同等设备上使用服务器版本的话。这种情况下,为了避免这种形式的研究所需的前沿计算库出现问题的最直接的方法是——Ubuntu 18.04LTS Linux。然而Ubuntu/Linux对于我们中的许多人来说可能并不熟悉,因为Windows仍然是家庭和现代办公环境中计算机操作系统的实际选择。
而且,考虑到个人研究的目标是花尽可能多的时间研究和开发量化交易策略,而不是阅读成堆的编程书籍,那么学习一个对个人来说全新的操作系统和相关的命令行界面(CLI)是否值得?就是一个仁者见仁智者见智的问题了。
显然,这将取决于自己的情况。对于自己的交易风格,首选的交易研究方法,选择的编程语言和个人设计的交易模型的复杂性都是应该考虑的点。我想说的是,对于目前大多数人选择的基于Python的科学计算和量化研究来说,学习GNU\Linux和CLI将为个人的量化生涯带来巨大的回报。
现在让我们来看看量化交易研究中可能使用的这三种主要操作系统。
一、Microsoft Windows
在本文中,我假设几乎所有的读者(如果不是所有的话)都完全熟悉Windows,所以我觉得不需要解释这里是什么,不像下面讨论的其他两个操作系统!
1、有利于量化交易的优点?
Windows通常很容易使用(大多数新计算机都将其作为默认操作系统提供),而且许多在售的基于图形界面的定量交易软件都是专门为Windows编写的。仅此一点,它就成了许多定量交易的有力竞争者。
在过去,Windows以不定时的崩溃(著名的蓝屏)而闻名,而新版的Windows在久经考验的Windows NT内核上构建后,它已经变得非常可靠了。
此外,通过基于云服务(如Microsoft Azure或 Amazon Web Services),可以非常迅速的把基于图形用户界面的量化交易系统从Windows桌面转移到Windows服务器。
所有主要的关系数据库都在Windows受到支持,这包括MySQL、PostgreSQL、Oracle和微软自己的SQL-Server。这些供应商都为这些数据库提供了直观的图形界面。
2、它的缺点?
Windows的主要缺点可以说是成也萧何,

本文探讨了Windows、MacOSX和Linux在量化交易研究中的优劣,指出Linux因其强大的CLI功能和对深度学习库的支持,是进行高级量化研究的最佳选择。
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