几乎所有的量化交易都使用Python的主要原因是因为Python具有以下几个优势，使其成为量化交易领域的首选编程语言：
- 易学易用 ：Python语法简洁清晰，容易学习和使用，即使是没有编程背景的人也能快速上手。这使得开发者能够更快地实现他们的交易策略。
- 丰富的库和工具 ：Python拥有丰富的开源库和工具，例如NumPy、Pandas、Matplotlib等，可以用于数据分析、处理和可视化。这些库能够大幅提升开发者在量化交易中的工作效率。
- 社区支持 ：Python拥有庞大的开发者社区，这意味着你可以在互联网上轻松找到关于量化交易、金融建模等方面的教程、示例代码和解决方案。
- 数据分析能力 ：Python的数据分析和处理能力非常强大，对于量化交易来说，数据是至关重要的。Python可以轻松地处理大量的历史价格数据、财务报表等信息。
- 机器学习和人工智能 ：Python在机器学习和人工智能方面有广泛的应用，而这些技术在量化交易中也变得越来越重要。开发者可以利用Python中的机器学习库，如Scikit-learn和TensorFlow，来构建更智能的交易策略。
- 交易平台API支持 ：很多交易平台都提供Python的API，使开发者能够通过编写Python代码来连接到交易所，获取实时市场数据，执行交易订单等。
- 灵活性和快速原型开发 ：Python是一种解释性语言，允许开发者快速进行原型开发和迭代。这对于在快速变化的市场环境中测试和优化交易策略非常有用。
尽管Python在量化交易领域中有许多优势，但也要注意它也有一些局限性，比如相对较慢的执行速度和一些内存管理问题。因此，在某些需要高性能计算的情况下，一些量化交易公司可能会选择其他编程语言，比如C++。
只有一个原因，简单。
同样的功能，用Python一天实现，其他语言5天。
代码量又少，可以引用的基础库也多，适合灵活多变的策略。
因为现在python天天被人拿来割韭菜吸引小白学啊（曝光度高），用到精深处python也是很难（python这点比较尴尬）(我搞java,也弄python），但是大家只吹它的优势，其实就我了解，商业化里，感觉是java的多（生态完整的多），也有用python的。
希望我们对python感兴趣的朋友，多了解各个语言（在各种领域中）的优劣势对比，再问这种问题，否则人云亦云，云里雾里。
我用Multicharts和Multicharts.NET。Python 做回測太慢，拿来玩玩可以。
那是因为你对量化了解得不够多。
我也用python, 主要是方便, 写代码快, 尤其是有些小改动更新快, 不像C/C++还需要编译, 换个机器还有可能不兼容！
但缺点也是很明显的，计算速度慢，做高频或大模型速度对硬件要求高。虽说有部分工作下移到C++去实现了，但因为数据访问与C++之间还做不到透明共享，还有GIL这个障碍，弃用的念头时常会用，但无奈改动成本太高，只能继续将就着用了，期待Julia或新的rust什么的能在数学计算或数据存储方面有大的突破进展吧
反正终有一天, 我会换掉Python, 或者至少换个pypy类的东西的
一不小心, 又成吐槽了, 看来是闲的慌, 去研究下数据吧