語言只是壹種語言，可能會有各種語法上的差異，但是在談論語言的時候，我們需要了解它背後的工具箱和社區，以及為什麽它比其他語言更好地處理壹些事情。
基礎
Python最初用於財務回測應該放棄，開發策略也應該放棄，因為相比matlab的矩陣運算，開發起來太方便了。就在之後。
Python已經推出了壹系列強大的庫，比如series和pandas。熊貓的語法基本都是無恥的模仿matlab和R，而
熊貓的開發者是美國知名對沖基金AQR，從而制造數據。
對數據的處理和壹些操作非常方便。此外，它還打包了大量開源社區的數學和科學計算庫，還可以處理各種machin。
學習之類的。
從科學計算語言的發展來看，人們最初對浮點計算的需求中加入了fortran，然後壹路進行，讓工具對科學計算越來越容易(Python還封裝了大量早期數學家用fortran編寫的數學計算基礎庫，經過幾十年的測試和加速等。):
讓我們來看看python目前的科學技術棧:
Numpy:基本數組操作-基本數組處理
scipy:Python中的科學計算，包括信號處理和優化——科學計算，包括信號處理和優化。
Matplotlib:可視化和繪圖——幾行代碼可以圖形化顯示。
Ipython:在shell或筆記本中交互式編寫和運行python代碼——壹種交互式編程環境，是未來替代matlab所必需的，即在逐行代碼輸入和顯示的過程中學習和提高。
熊貓:數據操縱——最重要的矩陣運算等。
Scikit-learn:機器學習-機器學習
但是
但是隨著未來的發展，Python的開源屬性會越來越強大，可以讓更多的人享受到它的便利和貢獻，包括Quantopian發布zipline。
Python回測框架基於，只需要引入yahoo的數據就可以回測，而且Python由於和C結合的很好，速度可以達到很快，以後可以和別人壹起用。
系統很容易集成對接公司交易接口。
由於歐美很多投行和對沖基金已經在向Python的技術棧靠攏，選擇Python是壹個重要的工具，沒有必要和壹個私有化的公司綁定。
當然，最終，所有python回溯測試都可以在Ricequant-Beta上完成。我們支持海量的市場和金融數據，以及與大數據公司合作不斷添加輿情數據等。同時還可以做實時模擬交易，享受策略回測後實時數據的計算。幾乎所有的Python科學計算庫都已經在雲平臺上得到支持，不需要花時間安裝、測試等等。