很多想要涉足的同学们最大的问题就是这个：量化交易到底需不需要懂编程？ 在我本身的体验的经历来看，需不需要懂编程取决于你对量化交易的理解程度，以及你自身的一个量化交易的要求和需求。 一般来说，现成的券商软件或者第三方软件已经有了量化交易配置的功能了。基本上可以满足那些专一投入在业务策略本身的大神们。 比如说MT4，这款软件在商品期货，期权以及外汇交易的专业人士或者抄家里面使用度非常广泛。 在MT4的软件里面本身就涵盖了非常多的函数指标，只要使用人可以正常按照业务逻辑去设置仓位，订单参数，合约参数，止损止盈等策略就可以了，剩下的基本就可以完全交给MT4的软件来去进行自动化交易。

大部分的成熟软件基本上都可以实现一部分的量化策略，进行自动化交易，在大A的股票领域里面，您不妨问问券商的APP有没有量化的相关功能设置。有一些比如说网格策略，只要设置好标的和对应的参数，基本上就可以自动化的进行量化交易了。

以上用软件的功能是建立在你钻研的策略方向非常细化的基础上的。 当然用现成的软件做量化，除了MT4这种类型的之外，还有一些第三方的量化交易软件，比如说VNPY等等，当然这个VNPY本身是一个介于开源软件和企业软件之间的东西，有人拿着开源的VNPY封装了一层服务，也叫VNPY，B站上面有这个事情的澄清和争吵视频， 大家有时间可以吃瓜看看。 回到正题上来，像VNPY这种框架，也支持量化的自动化交易，但由于它是基于python语言来开源开发的，所以除了配置性的去实现你的量化交易订单之外，还免不了要在策略的代码段去修改你的实施细节代码，这个时候就需要去懂一些基础开发的能力了

也许有大哥说，我就是有钱，豪横，不懂代码也想走量化交易的道路。

也没问题，直接跑到类似FMZ，巨宽这些国内的第三方量化平台上去找好的策略甚至是开发团队帮你实现就好了。

那么对于那些本身量化交易的爱好者来说，愿意钻研量化交易本身，愿意进入到策略代码和框架实施的世界里，还是需要有一定的开发代码能力的。

那么开发语言之间有没有什么不同的地方呢？ python跑量化，先天的优势就是第三方资源的库和策略包特别多，很轻松可以实现一些定制化的需求比如交易数据或者行情数据本地化等等。 python本身的运行速度跟其他语言有一些差距，所以特别适合做一些分钟级别以上周期的量化交易，我个人认为高频交易的话，使用python的框架来跑会有一些吃力

C++跑量化，先天优势就是目前所知的交易所的相关接口都是原身就是用C++来开发的，主力正规军用的比较多，而且运行速度有这天然的优势，不像python是解释型的语言，C++天生就跑的快。 非常适合跑高频交易

GO跑量化，由于GO的运行速度很快，高频交易的话也是一种选择，但是开发所需要的第三方资源，库等等还是不如python多，有一些要自己写代码去搭轮子，加上GO的学习成本高一些，所以尽管也是实现量化交易的好的选择之一，但是我很少看到新手用它实现自动量化交易

其他语言就暂时不表