【中国软件为什么扶不起，甚至比硬件弱得多，很多领导面子功臣只在乎硬件看得见的，对于软件很不重视】
MatLAB事件，让大家关注到了国产软件的状况。除了游戏和电商，中国软件好像没有什么值得说的，办公软件也只有一个WPS，不得不说挺悲哀，而且原因也非常心酸。
网友分享说：〃我以前做过CAD的底层架构设计，后来放弃了，我敢说，真正有数学底子能开发CAD底层算法的人，国内不超过一百个，因为我们学数学的人很多都鄙视自己，同样也是个领域大牛，辛辛苦苦干了一辈子，还买不起一套房子，给孩子安排不了工作。〃
美国人在开拓时期也一穷二白，可汽车飞机的研发一样也没落下，为啥？是不是因为我们是穷人搞科研而美国是富人搞科研？中国的富人都在干嘛呢？都变地主赌徒娶小老婆了？
开发基础软件，甚至操作系统很多人能做。这些人大多大龄，包括我。到这程度的人，大多，对软件发展现状了解得门清。现实情况是，想做，还得考虑吃穿住用行。国家每年投入很多科研费用，我们这些非研究单位程序员从来不可能分到一分钱。拿什么支撑软件开发去？国外开源项目好歹有大企业投入，如spring，可以全职搞开源，国内可没这么好运气。
很多人，一边质问中国为什么没有好的软件，一边自己只在游戏和直播中充值。
中国软件起步的时候非常弱小，没有国家背景，没有大资金大资源，全靠几个程序员吃泡面熬夜耗青春。
网友建议，可以尝试，某个公司先推出基础平台（实现矩阵运算等基本功能）各个小用户从各自专业出发开发该平台上的功能模块。这样软件公司开销应该不大，各子公司开发功能软件也不要从基础开始，也有钱赚。一个平台，多点开花。
是这样的，中国根本没有战略性人才，你看马云融资几乎跑遍了中国投资界没有人理，雷军都说他是骗子，别人外国投资者赚了多少钱，有人还怪马云，这是中国投资环境使然，包括科技界，一切的一切都应改革，任何发展都需要全社会营造环境，游戏充值少一点，直播打赏少一点，都投向科技创新，产业升级上多好，歌星演唱会少办一点，电视台的娱乐活动少搞点不行吗？国家也应该设立国家型科技发明创造基金股票，向全社会认购，但不准上市流通，国家列出创新发明支出列表，用众筹方式堆积雄厚资本来支持科技创造，就用股票分红的形式每年以不低于国债一年期的利息反现，以五年期后为反现起点，因为投进去的钱大概五年左右能产生效益，有的二三年，有的八九年十年也说不定，以一万元为一份股本。
MatLAB事件，让大家关注到了国产软件的状况。除了游戏和电商，中国软件好像没有什么值得说的，办公软件也只有一个WPS，不得不说挺悲哀，而且原因也非常心酸。
网友分享说：〃我以前做过CAD的底层架构设计，后来放弃了，我敢说，真正有数学底子能开发CAD底层算法的人，国内不超过一百个，因为我们学数学的人很多都鄙视自己，同样也是个领域大牛，辛辛苦苦干了一辈子，还买不起一套房子，给孩子安排不了工作。〃
美国人在开拓时期也一穷二白，可汽车飞机的研发一样也没落下，为啥？是不是因为我们是穷人搞科研而美国是富人搞科研？中国的富人都在干嘛呢？都变地主赌徒娶小老婆了？
开发基础软件，甚至操作系统很多人能做。这些人大多大龄，包括我。到这程度的人，大多，对软件发展现状了解得门清。现实情况是，想做，还得考虑吃穿住用行。国家每年投入很多科研费用，我们这些非研究单位程序员从来不可能分到一分钱。拿什么支撑软件开发去？国外开源项目好歹有大企业投入，如spring，可以全职搞开源，国内可没这么好运气。
很多人，一边质问中国为什么没有好的软件，一边自己只在游戏和直播中充值。
中国软件起步的时候非常弱小，没有国家背景，没有大资金大资源，全靠几个程序员吃泡面熬夜耗青春。
网友建议，可以尝试，某个公司先推出基础平台（实现矩阵运算等基本功能）各个小用户从各自专业出发开发该平台上的功能模块。这样软件公司开销应该不大，各子公司开发功能软件也不要从基础开始，也有钱赚。一个平台，多点开花。
是这样的，中国根本没有战略性人才，你看马云融资几乎跑遍了中国投资界没有人理，雷军都说他是骗子，别人外国投资者赚了多少钱，有人还怪马云，这是中国投资环境使然，包括科技界，一切的一切都应改革，任何发展都需要全社会营造环境，游戏充值少一点，直播打赏少一点，都投向科技创新，产业升级上多好，歌星演唱会少办一点，电视台的娱乐活动少搞点不行吗？国家也应该设立国家型科技发明创造基金股票，向全社会认购，但不准上市流通，国家列出创新发明支出列表，用众筹方式堆积雄厚资本来支持科技创造，就用股票分红的形式每年以不低于国债一年期的利息反现，以五年期后为反现起点，因为投进去的钱大概五年左右能产生效益，有的二三年，有的八九年十年也说不定，以一万元为一份股本。
1、量化投资使用python还是matlab，哪一个更好用？
谢邀，我用Matlab，主要因为Matlab在学术相关的机器学习领域应用广泛, 社区强大。
技术上讲，任何Matlab可以完成的任务都可以用R/python完成, 用Matlab或R完全取决于你所应用的领域，另外你应该把开发时间也考虑进去, 因为当你开发一个复杂的交易策略时，建模阶段是最耗时的。
在 我所从事的领域，Matlab应用很广，已经积累了大量的可直接使用的代码，R/python根本无法比拟(我用过一段时间的R)，这将大大缩短建模时间，尤其是当我需要快速建模的时候，所以Matlab决对是我的首选，当我执行策略时我可以选C++或Matlab, 取决于策略的类型，我当然不会用Matlab执行HFT策略。
的确，统计学术界用R很多，但在工程和机器学习领域Matlab用户群更大。当你选开发语言时不要一味从技术的角度出发，有时从商业角度看问题，你会做出不同的选择。对我而言时间就是金钱，这些节约的开发时间要是算成人力成本的话肯定多于购买Matlab的花费。你当然可以选R/python，如果你用到很多统计学的包，这是个人喜好问题，没啥好争的。
你要是一定想知道有啥事matlab能轻松完成而python/R不行的，我给你举个例子，Matlab可以直接发信号给broker交易，比如Bloomberg EMSX，X_TRADER 和Interactive Brokers。这意味着我用Matlab开发的模型不用改就可用于中低频交易，R在这点上要差很多。另外，Matlab在并行计算领域比R有优势。还有一点，Matlab有很多第三方工具可用。更多讨论可关注公众号百分5俱乐部（calfdatanews）