Quer mergulhar no trading quantitativo usando Python? A barreira de entrada é menor do que imagina. Uma base sólida em Python pode abrir portas para desenvolvimento de algoritmos, frameworks de backtesting e análise de mercado em tempo real. Comece pelos conceitos básicos—estruturas de dados, bibliotecas como pandas e numpy, depois avance para a implementação de estratégias. Milhares de traders construíram sua vantagem dessa forma, aprendendo através de prática prática em vez de cursos teóricos. A chave? Prática consistente com conjuntos de dados de mercado reais. Concentre-se em entender os fundamentos primeiro, antes de construir modelos complexos.
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gas_fee_therapy
· 3h atrás
ngl pandas e numpy estudei durante meia hora e ainda não consegui entender bem, esse cara fala de forma tão fácil que só testando mesmo para saber
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GasFeeSobber
· 3h atrás
Para ser honesto, o limite para negociação quantitativa não é tão alto, basta ter paciência para fazer backtesting e aguentar a solidão
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OfflineNewbie
· 3h atrás
Para ser honesto, a negociação quantitativa em Python parece fixe, mas quantas realmente conseguem ganhar dinheiro...
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GasWhisperer
· 4h atrás
pandas & numpy são apenas o verso de abertura... a verdadeira poesia acontece quando as taxas do seu backtest começam a consumir os retornos, como a congestão do mempool durante as horas de pico. todos estão construindo modelos, ninguém está otimizando para custos de execução. é aí que a vantagem realmente reside.
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WhaleMistaker
· 4h atrás
Sério, é tão simples de dizer, que desisti após uma semana de tentar haha
Quer mergulhar no trading quantitativo usando Python? A barreira de entrada é menor do que imagina. Uma base sólida em Python pode abrir portas para desenvolvimento de algoritmos, frameworks de backtesting e análise de mercado em tempo real. Comece pelos conceitos básicos—estruturas de dados, bibliotecas como pandas e numpy, depois avance para a implementação de estratégias. Milhares de traders construíram sua vantagem dessa forma, aprendendo através de prática prática em vez de cursos teóricos. A chave? Prática consistente com conjuntos de dados de mercado reais. Concentre-se em entender os fundamentos primeiro, antes de construir modelos complexos.