做量化投资，可以使用很多的工具，比如R、matlab、Java、C、C++、go、julia，当然还有python，客观上来讲，几乎任何一种编程语言都可以用来做量化投资。

量化投资的流程

如果把量化投资的过程进行划分，大致可以分为三个部分：策略回测、程序化交易、风险管理与绩效评估。其中，策略回测是核心，程序化交易是手段，使用程序化交易会使得策略运行有优势，但是不使用程序化交易，手动下单，只要是根据策略产生的交易信号，也可以说是量化投资。

python在量化投资中能实现什么

基本上，python和另外的其他语言一样，也能够实现量化投资的整个流程；并且python属于胶水语言，解释性语言，语法简单，使用者较多，在量化投资上，形成了相对完整的生态系统，可以做策略的回测，可以实现程序化交易，可以做风险管理与绩效评估，简单的说，用python开发量化交易系统，用于支持一个量化产品问题不大。

一句话总结：想要实现的，几乎都可以实现。

python在量化投资中的劣势是什么

python的优点有很多很多，但是，作为解释性语言，速度上是一个劣势；当进行大数据分析的时候，使用python可能需要别的语言几倍的时间；当进行高频率的程序化交易的时候，使用python可能会造成更多的延迟，所以，一般高频交易，都是用性能最好的C++，很少有用python的。



总结：

python是万能的，想要实现什么就能实现什么(略夸张)，只要不用于实现高频交易就好。

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