① Quant 應該學習哪些 Python 知識
1. 如果還需要Deep Learning方面的東西的話，可以考慮Theano或者Keras。這兩個東西可能會用在分析新聞數據方面。不過不是很推薦使用這類方法去做量化模型，因為計算量實在是太大，成本很高。
2. 交易框架方面，除了vn.py，還推薦PyAlgoTrade框架，github上可以搜到。私以為這個框架比vn.py牛逼太多了，畢竟是一個在金融IT領域混跡近20年的老妖的作品，架構設計不是一般的優秀。
3. 國內的話，ricequant是個不錯的選擇，雖然使用的是Java，但是團隊我見過，都是做金融IT出身的，基本上都有7、8年以上經驗，底層功底非常扎實，做事情都很靠譜。現在他們也在考慮把SDK擴展到Python這邊。
4. 國內的行情和交易介面，使用的是自己的協議（比如CTP介面使用的是FTD協議），而不是國際上廣泛使用的FIX協議，並且都不開源。如果需要連接行情，還需要考慮將介面SDK為python封裝一下。（修改：評論中有人提到很多券商也開放了FIX介面，不過似乎是在內網使用）
5. 有人談到資料庫了，這里我也說一下，對於高頻tick級別的數據，其量級可以達到每天TB級別，普通的關系資料庫是扛不住的。如果試圖使用傳統的關系資料庫，比如Oracle之類的可以省省了。對付這種級別的數據，採用文件系統+內存索引會更好。不過這種場景，一般也就是機構裡面能碰到了，個人quant可以不用考慮。