选股策略回测用Matlab还是Python好？
语言只是一种语言，可能会有各种语法上的差异，但是在谈论语言的时候，我们需要了解它背后的工具箱和社区，以及为什么它比其他语言更好地处理一些事情。
基础
Python最初用于财务回测应该放弃，开发策略也应该放弃，因为相比matlab的矩阵运算，开发起来太方便了。就在之后。
Python已经推出了一系列强大的库，比如series和pandas。熊猫的语法基本都是无耻的模仿matlab和R，而
熊猫的开发者是美国知名对冲基金AQR，从而制造数据。
对数据的处理和一些操作非常方便。此外，它还打包了大量开源社区的数学和科学计算库，还可以处理各种machin。
学习之类的。
从科学计算语言的发展来看，人们最初对浮点计算的需求中加入了fortran，然后一路进行，让工具对科学计算越来越容易(Python还封装了大量早期数学家用fortran编写的数学计算基础库，经过几十年的测试和加速等。):
让我们来看看python目前的科学技术栈:
Numpy:基本数组操作-基本数组处理
scipy:Python中的科学计算，包括信号处理和优化——科学计算，包括信号处理和优化。
Matplotlib:可视化和绘图——几行代码可以图形化显示。
Ipython:在shell或笔记本中交互式编写和运行python代码——一种交互式编程环境，是未来替代matlab所必需的，即在逐行代码输入和显示的过程中学习和提高。
熊猫:数据操纵——最重要的矩阵运算等。
Scikit-learn:机器学习-机器学习
但是
但是随着未来的发展，Python的开源属性会越来越强大，可以让更多的人享受到它的便利和贡献，包括Quantopian发布zipline。
Python回测框架基于，只需要引入yahoo的数据就可以回测，而且Python由于和C结合的很好，速度可以达到很快，以后可以和别人一起用。
系统很容易集成对接公司交易接口。
由于欧美很多投行和对冲基金已经在向Python的技术栈靠拢，选择Python是一个重要的工具，没有必要和一个私有化的公司绑定。
当然，最终，所有python回溯测试都可以在Ricequant-Beta上完成。我们支持海量的市场和金融数据，以及与大数据公司合作不断添加舆情数据等。同时还可以做实时模拟交易，享受策略回测后实时数据的计算。几乎所有的Python科学计算库都已经在云平台上得到支持，不需要花时间安装、测试等等。