MATLAB主要适用于数值分析、数值和符号计算、工程与科学绘图、控制系统的设计与仿真、数字图像处理、数字信号处理、通讯系统设计与仿真、财务与金融工程等领域，是一款商业数学软件。
是用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境。用于一些游戏的编程，华容道，3D时钟。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。
MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于数据分析、无线通信、深度学习、图像处理与计算机视觉、信号处理、量化金融与风险管理、机器人，控制系统等领域。
Matlab是一种数值计算软件，常用于科学、工程、金融和医学领域。它可以帮助用户进行数据分析、建模和仿真，用于解决复杂的计算问题。
功能丰富的应用工具箱(如信号处理工具箱、通信工具箱等)，为用户提供了大量方便实用的处理工具。MATLAB的应用范围非常广，包括信号和图像处理、通讯、控制系统设计、测试和测量、财务建模和分析以及计算生物学等众多应用领域。
MATLAB用于数值分析、数值和符号计算、数据可视化、数字图像处理、数字信号处理。
1、具备专业知识和技能：量化开发工程师通常具备数学、统计学、计算机科学等专业知识，他们能够理解和运用各种数学模型、算法和计算方法，将这些技术应用到金融领域中，开发和优化量化交易系统和工具。
2、量化投资需要掌握以下基本数学基础：统计学：如概率论、统计推断、数据分析等。信号处理：如滤波、调制解调等。时间序列分析：如自回归模型、结构模型等。经济学：如宏观经济学、金融市场、行为金融学等。
3、首先，个人量化投资需要一台性能不错的电脑。在运行量化投资程序时，需要处理大量的数据和复杂的算法，对电脑的性能要求较高，建议选择能够支持高频处理和大容量存储的电脑配置。其次，个人量化投资需要稳定的网络环境。
4、技术指标有没有用， 这个对于不同的量化领域确实确实会有截然不同的看法。
5、本文主要面向两类读者，第一类是正在努力寻找一份量化交易员工作的求职者，第二类是期望尝试开启自己量化交易事业的个人投资者。关于量化交易，这些入门知识你需要了解。 量化交易是数量金融学一个极其艰深复杂的领域。
1、python是给懒人用的。 matlab是给数学好的人用的。。 比起python，matlab的大小简直不能忍。
2、Matlab可以使你专注于模型，Python要超过Matlab还需要时间。但是Python在内容抓取，机器学习，等有强大的第三方包，如Scarpy，Skikit-learn等，发展很快。
3、因此，如果你主要关注通用编程和数据科学领域，Python可能更适合你。如果你主要关注数学和工程科学领域，以及需要进行大规模数值计算，Matlab可能更适合你。
