量化交易选择Python作为编程语言的原因主要包括：
易于学习和使用：
Python语法简洁明了，易于理解和学习，使得即使没有深厚编程背景的金融专家也能快速入门。
强大的科学计算库：
Python拥有如NumPy、SciPy、Pandas和StatsModels等强大的科学计算库，这些库提供了高效的数据结构和计算工具，简化了数据分析和模型构建的过程。
丰富的数据源访问：
Python可以通过各种API和库（如QuantLib、yfinance、Alpha Vantage等）方便地连接金融市场数据源，获取实时或历史数据。
高效的开发和测试环境：
Python支持快速迭代开发，交互式编程环境如Jupyter Notebook允许交易员方便地测试代码片段并快速验证策略的有效性。
社区和生态系统支持：
Python有一个庞大而活跃的开发者社区，提供了丰富的库资源和框架（如Backtrader、Zipline等），便于量化交易策略的开发、测试和部署。
自动化和算法交易：
Python的自动化能力和算法开发便捷性使其成为量化交易的理想选择。
多市场适用性：
Python的通用性和灵活性使其能够适应不同的金融市场环境，包括股票、期货、外汇等。
综上所述，Python因其易学、强大的数据处理能力、丰富的库资源、跨平台特性、社区支持以及适合自动化和算法交易的特点，成为量化交易领域的首选编程语言