不同的數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域語(yǔ)言有哪些優(yōu)缺點(diǎn)

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01 Matlab

截至目前，在國(guó)內(nèi)量化研究領(lǐng)域，Matlab的使用率應(yīng)該是最高的。這個(gè)數(shù)據(jù)來(lái)源于Wind，在他們的量化接口中，Matlab的使用率是最高的，Python其次。但是Python是增長(zhǎng)速度最快的。

Matlab作為商業(yè)軟件，功能很全很強(qiáng)大，可靠性也很好。最早一批做科學(xué)計(jì)算和數(shù)據(jù)分析的，很多都是使用的Matlab。量化投資在國(guó)內(nèi)剛出現(xiàn)的時(shí)候，Python和R的社區(qū)生態(tài)還沒(méi)有像現(xiàn)在這樣完善，所以很多量化投資的業(yè)內(nèi)人士都更習(xí)慣于使用Matlab。

如果不考慮授權(quán)費(fèi)用的問(wèn)題，那么Matlab確實(shí)是一款非常好用的數(shù)據(jù)分析乃至量化投資分析的工具，畢竟有實(shí)力雄厚的公司在支持Matlab的開(kāi)發(fā)，性能和工具包都能得到保證。

不過(guò)，Matlab與Python相比，除了費(fèi)用問(wèn)題之外，還存在很多缺陷，而且是無(wú)法彌補(bǔ)的缺陷。特別是涉及系統(tǒng)級(jí)別的開(kāi)發(fā)時(shí)，比如交易系統(tǒng)、爬蟲(chóng)系統(tǒng)等。在這些領(lǐng)域，Matlab不僅缺少相應(yīng)的庫(kù)，而且速度非常慢，因此其很難在工業(yè)界得到廣泛應(yīng)用。

02 R

R是一個(gè)開(kāi)源的數(shù)據(jù)分析軟件。實(shí)際上，R的誕生，就是為了協(xié)助完成統(tǒng)計(jì)和數(shù)據(jù)分析。由于R在研究機(jī)構(gòu)和大學(xué)非常流行，因此這些機(jī)構(gòu)反過(guò)來(lái)也開(kāi)發(fā)了大量相應(yīng)的開(kāi)源項(xiàng)目，這也使得R的各種統(tǒng)計(jì)功能和函數(shù)琳瑯滿(mǎn)目。

R很多常用的統(tǒng)計(jì)功能都經(jīng)過(guò)了大量實(shí)踐的檢驗(yàn)，是非常完善和成熟的，比如，時(shí)間序列分析、經(jīng)典統(tǒng)計(jì)模型、貝葉斯統(tǒng)計(jì)、機(jī)器學(xué)習(xí)等。R也有一些量化相關(guān)的庫(kù)，比如quantmod。

當(dāng)然，R也有它的缺點(diǎn)，比如，對(duì)于大量的數(shù)據(jù)處理，R還是力有不逮。由于R更多的是由統(tǒng)計(jì)界人士完成的，所以偏底層的數(shù)據(jù)管理并不是R的強(qiáng)項(xiàng)。

總體上講，R的統(tǒng)計(jì)和數(shù)據(jù)分析相關(guān)功能非常強(qiáng)大，更適合做研究，不適合開(kāi)發(fā)大型的系統(tǒng)。

03 C++

C++最大的好處就是性能強(qiáng)，速度極快。幾乎所有需要高性能的科學(xué)計(jì)算功能都是基于C++或者Fortran開(kāi)發(fā)的。比如，Python的底層其實(shí)就是用C語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)的。

因?yàn)樗俣瓤?，C++在高頻交易領(lǐng)域也是獨(dú)占一席。然而，在進(jìn)行日常的數(shù)據(jù)分析和研究中使用C++其實(shí)是非常不方便的。因?yàn)镃++語(yǔ)言偏底層，對(duì)編程人員的要求很高，同樣的功能，開(kāi)發(fā)難度高很多，調(diào)試起來(lái)也比較麻煩。

所以除非是在對(duì)性能有極高要求的地方，一般不推薦使用C++進(jìn)行開(kāi)發(fā)。

04 Python

Python語(yǔ)法非常易學(xué)易懂，很容易快速上手。很多人剛開(kāi)始學(xué)習(xí)編程的時(shí)候，往往會(huì)選擇從Python入手。

與Matlab、R一樣，Python也是腳本語(yǔ)言，寫(xiě)好了就可以直接運(yùn)行，省去了編譯鏈接的麻煩，對(duì)于需要快速開(kāi)發(fā)和進(jìn)行驗(yàn)證的程序，可以省去很多編碼和調(diào)試的時(shí)間。

Python也是面向?qū)ο蟮恼Z(yǔ)言，但它的面向?qū)ο蟛幌馛++那樣強(qiáng)調(diào)概念，而是更注重實(shí)用。它能使用最簡(jiǎn)單的方法讓編程者享受到面向?qū)ο髱?lái)的好處。這也是Python能像Java、C#那樣吸引眾多支持者的原因之一。

雖然Python是一種腳本語(yǔ)言，但它的速度并不是很慢，特別是在一些庫(kù)經(jīng)過(guò)優(yōu)化之后(直接基于C語(yǔ)言編寫(xiě)接口)，速度比純C語(yǔ)言慢不了多少。在這方面，它遠(yuǎn)勝于R和Matlab。

Python是一種功能豐富的語(yǔ)言，它擁有一個(gè)強(qiáng)大的基本類(lèi)庫(kù)和數(shù)量眾多的第三方擴(kuò)展生態(tài)。

Python幾乎在各個(gè)領(lǐng)域都有對(duì)應(yīng)的開(kāi)源項(xiàng)目，因此我們不必重新造輪子。使用Scrapy，我們可以編寫(xiě)網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)系統(tǒng)，爬取網(wǎng)絡(luò)相關(guān)數(shù)據(jù);使用各種數(shù)據(jù)庫(kù)接口，我們可以將數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、讀取工作標(biāo)準(zhǔn)化;使用PyAlgoTrader，我們可以構(gòu)建策略回測(cè)系統(tǒng)和自動(dòng)交易系統(tǒng)。

Python還有很多優(yōu)秀的量化、數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)工具，比如NumPy、SciPy、Pandas、Scikit-Learn和Maplotlib等。

雖然Python在機(jī)器學(xué)習(xí)和一般的數(shù)據(jù)分析中非常出色，但仍然存在短板，比如，其在一部分傳統(tǒng)領(lǐng)域里表現(xiàn)就不算太好，包括很多傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)模型、時(shí)間序列分析等，Python就不如Matlab和R。

簡(jiǎn)而言之，我們可以用Python構(gòu)建一條完整的量化投資生產(chǎn)線。當(dāng)然，不可否認(rèn)的是，對(duì)于某些環(huán)節(jié)，有些語(yǔ)言相對(duì)于Python也有其優(yōu)勢(shì)，比如R的統(tǒng)計(jì)庫(kù)、Matlab的科學(xué)計(jì)算、SAS的可靠性、C++構(gòu)建高速交易系統(tǒng)等。不過(guò)這些優(yōu)勢(shì)只是95分和90分的區(qū)別，除了少數(shù)極端業(yè)務(wù)場(chǎng)景之外，絕大部分工作Python其實(shí)都能勝任。

在量化投資領(lǐng)域，大多數(shù)需求都可以用Python完成，這可以為團(tuán)隊(duì)節(jié)省大量的時(shí)間。畢竟在不同的語(yǔ)言之間不斷切換，也是一件很耗費(fèi)精力的事情。

05 其他語(yǔ)言

除了上面介紹的語(yǔ)言之外，其實(shí)還有很多其他的語(yǔ)言在量化投資領(lǐng)域中也都有應(yīng)用。比如Java、C#、Scala等，這些語(yǔ)言也都有其相應(yīng)的優(yōu)勢(shì)和特點(diǎn)。不過(guò)相對(duì)于上面介紹的語(yǔ)言來(lái)說(shuō)，這些語(yǔ)言在國(guó)內(nèi)的使用群體仍然是偏小眾的。對(duì)于初學(xué)者來(lái)說(shuō)，建議還是選擇Python語(yǔ)言。

到此，關(guān)于“不同的數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域語(yǔ)言有哪些優(yōu)缺點(diǎn)”的學(xué)習(xí)就結(jié)束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實(shí)踐的搭配能更好的幫助大家學(xué)習(xí)，快去試試吧！若想繼續(xù)學(xué)習(xí)更多相關(guān)知識(shí)，請(qǐng)繼續(xù)關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站，小編會(huì)繼續(xù)努力為大家?guī)?lái)更多實(shí)用的文章！

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