编译|布加迪三种语言在投资项目中的作用得益于投资管理标准，机构无论投资项目大小，总能取得最佳回报。组织逐渐引入了不同的工具和方法。如今，了解编程对于大型组织来说似乎很重要。SQL帮助将整个数据库存储在用户计算机上的单个文件中，并执行使用数据库所需的功能，例如创建和连接到数据库、查看表、执行快速数据查询、创建和执行SQL查询以及回滚更改等，往往需要处理大量的数据来制定交易策略，这就是使用数据库的原因。使用数据库，投资公司可以制定有利可图的交易策略。Python语言有相应的机器学习、过程自动化、数据分析和可视化库可供使用。由于Python集成模块，这些高级语言功能现在可以在平台上使用。在量化金融中，Python常被用来处理和分析庞大的数据集，即金融大数据。像Pandas这样的统计库使数据可视化变得更容易，允许以复杂的方式执行计算。MQL编程语言是适合算法交易的选项，因为它在语法和计算速度方面尽可能接近C++。这使得它不仅限于处理简单的交易任务，还可以创建不同复杂度的分析系统。制定交易策略需要处理大量数据。使用可靠且快速的MQL程序作为交易算法已不再足够有效。除了对众多交易工具进行无数次测试和优化外，交易者还需要保存和管理结果。他们还需要分析并决定下一步该做什么。一种将新数据集成到资产管理中的有前途的方法可以发现金融时间序列数据中的模式，并利用这些模式做出更合理的投资决策。可以说，今天的投资管理发生了比过去更多的变化。随着指数基金越来越受欢迎，主动管理面临压力。新的“smartbeta”产品使组织能够以低成本试验多种主动策略。交易所交易基金遍地开花。在过去的一两年中，市场和法规发生了重大变化，通常对投资管理很重要的数据和技术以更快的速度出现。使用技术和数字化转型也有助于费用管理。投资管理公司正在改变他们进行数字化转型的方式以节省成本。金融机构也使用Python构建支付解决方案和网上银行平台。交易加密货币的企业需要工具来分析加密货币市场数据，以获得洞察力并做出预测。如果开发人员采用Python数据科学技术，可以恢复和分析加密货币价格，或反映财务数据。大多数处理加密货币的Web应用程序都使用Python进行分析。金融业面临许多挑战。市场竞争需要开发安全、实用且完全符合国家和国际法规的产品。系统化投资模型以三种方式发展?通过更好地发送和接收订单或通过执行和高频交易算法提交的订单，找到时机优势。?使用市场扫描仪，通过关注与趋势、动量和均值回归相关的图表模式来识别交易优势。?通过比较市场各个部分的相对价值，金融服务专业人士看到了过去二十年投资模式的根本转变，并观察了它们如何改变了现金流市场。这些企业的成功表明，通过将分析和技术相结合以提出在资本市场上赚钱的创新方法可以取得什么成就。它们与真正的大数据提供商之间的主要区别在于，前者依赖于专门存储在关系数据库中的规范化格式化数据，并且它们仅使用一组有限的价格、订单和数量数据来优化投资。简要了解这些模型的工作原理以及它们在确定交易选项时采用的分析方案，将有助于强调现代大数据可能带来的变化在塑造系统交易的传统观点和态度方面的重要性。我们不断努力升级到新的投资模式。一些调查参与者一直在考虑聘请超出商业应用软件能力的领域专家，尝试构建基于入站数据流和各种数据源的过滤器和分析工具。如果您了解这些模型的工作原理以及它们在选择交易时采用的分析方法，您就会明白新的大数据机会带来的变化对于改变围绕系统交易的传统观点和态度有多么重要。用于对冲基金的MetaTrader5允许在几天内在单一平台上构建多资产基础设施。更不用说使用不同分析技术的独立终端了。使用具有集成风险管理和分析技术的单一交易终端来支持不同的市场、定制工具和测试不同的策略。请注意，新的投资模型正在不断完善。聘请领域专家针对来自各种来源的大量数据构建过滤器和分析工具，而不仅仅是业务应用程序的功能。在改进投资管理方面更加保密的能力是创建内部平台的主要好处之一。许多公司已经采取了这一步骤，对数据来源??、模型及其形成投资假设的方法的披露实施严格控制。原标题：SQL、Python和MQL如何改变投资管理标准，作者RumzzBajwahttps://www.datasciencecentral.com/how-sql-python-amp-mql-are-changing-investment-management/
