支持免费开源 抛开版权不说，初期入手策略测试、数据分析用matlab非常方便 但是策略测试方法、框架弄清楚后，要做正规的回测，还是Python方便，这里的正规是指严格的事件流驱动，虽然速度慢，但是避免未来函数影响、接近实盘的逻辑
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华尔街学堂 python金融实务从入门到精通。最近，越来越多的研究员、基金经理甚至财务会计领域的朋友，向小编咨询：金融人需要学Python么？事实上在现在，这已经不是一个问题了。Python已成为国内很多顶级投行、基金、咨询等泛金融、商科领域的必备技能。中金公司、银河证券、南方基金、银华基金在招聘分析师岗位时，纷纷要求熟练掌握Python数据分析技能。
课程目录：
Python在金融资管领域中的应用
安装anaconda步骤
Python基础知识
Python基础金融分析应用
成为编程能手：Python知识进阶
利用Python实现金融数据收集、分析与可视化
......
对于程序员而言，了解编程语言的发展趋势，有助于个人职业成长；而对于想要入行IT的新人而言，最大的疑惑大多来自于不知道该选择哪门编程语言发展前景更好！
随着云计算、人工智能等的发展，Python语言最近几年出现了爆发式的增长，Python语言的关注度增长了10倍。云计算、大数据分析、人工智能、物联网等领域Python应用无处不在。百度、阿里、腾讯、网易、新浪，搜狐等各公司都在大规模使用Python技术。
各个公司对于Python人才急缺，但是掌握Python技术的人才不多，造成各个公司急缺Python开发人员。所以说未来Python的发展前景还是挺不错的；自1991年发布以来，Python的普及程度已经大大提高。现在已经跻身世界上最流行的编程语言之列，克服了如速度太慢或无法扩展语言的诟病。虽然很多开源项目或语言浮浮沉沉，但是Python一直在增长，排名不断提升。
1. 如果还需要Deep Learning方面的东西的话，可以考虑Theano或者Keras。这两个东西可能会用在分析新闻数据方面。不过不是很推荐使用这类方法去做量化模型，因为计算量实在是太大，成本很高。
2. 交易框架方面，除了vn.py，还推荐PyAlgoTrade框架，github上可以搜到。私以为这个框架比vn.py牛逼太多了，毕竟是一个在金融IT领域混迹近20年的老妖的作品，架构设计不是一般的优秀。
3. 国内的话，ricequant是个不错的选择，虽然使用的是Java，但是团队我见过，都是做金融IT出身的，基本上都有7、8年以上经验，底层功底非常扎实，做事情都很靠谱。现在他们也在考虑把SDK扩展到Python这边。
4. 国内的行情和交易接口，使用的是自己的协议（比如CTP接口使用的是FTD协议），而不是国际上广泛使用的FIX协议，并且都不开源。如果需要连接行情，还需要考虑将接口SDK为python封装一下。（修改：评论中有人提到很多券商也开放了FIX接口，不过似乎是在内网使用）
5. 有人谈到数据库了，这里我也说一下，对于高频tick级别的数据，其量级可以达到每天TB级别，普通的关系数据库是扛不住的。如果试图使用传统的关系数据库，比如Oracle之类的可以省省了。对付这种级别的数据，采用文件系统+内存索引会更好。不过这种场景，一般也就是机构里面能碰到了，个人quant可以不用考虑。