Python是一种高级编程语言，具有简单、易学的特点。它是由Guido van Rossum于1989年在荷兰设计和开发的，最初是作为一种简单的脚本语言而设计。Python支持多种编程方式，如面向对象编程、函数式编程、过程化编程等。由于其简单、易学、易读，加上强大的开源库和开发工具，因此Python已经成为了科学研究、数据分析、人工智能等领域中最受欢迎的编程语言之一。在量化金融领域，Python也得到了广泛的应用，众多量化交易和数据科学家选择使用Python进行计算、建模、回测等各类金融研究工作。

目前Python、Java和C++是三种主流的编程语言，它们各有优劣。

Python的优点：

简单易学。Python语法简洁，可读性强，易于学习和使用。

库丰富。Python拥有大量的第三方库和模块，可以方便地实现各种功能。

适用范围广。Python可以应用于Web开发、数据科学、人工智能等领域，应用广泛。

代码量少。Python的代码量相对较少，可以更快地完成开发任务。

Python的缺点：

运行效率较低。由于Python是解释型语言，运行速度较慢，不适合高性能计算等需要速度较快的场景。

编译时无法检查错误。由于Python是动态类型语言，编译器在编译时不能检查类型错误等问题，容易出现运行时错误。

代码可读性差。由于Python的语法比较灵活，代码可读性较差，不利于维护。

Java的优点：

跨平台性好。Java可以跨平台运行，同样的程序可以在不同的操作系统上运行，具有很好的兼容性。

安全性高。Java具有很好的安全特性，可以保证程序的可靠性和安全性。

社区活跃。Java拥有庞大的开发社区，有很多优秀的开源库和框架，能够提高开发效率。

多线程编程简单。Java内置多线程支持，并且提供了丰富的API，可以方便地进行多线程编程。

Java的缺点：

语法复杂。Java语法相对较为复杂，需要较长时间的学习和实践才能熟练掌握。

内存占用较大。由于Java运行时环境比较庞大，因此占用的内存也比较多。

性能一般。由于Java是解释型语言，相对于C++等编译型语言，运行效率较低。

C++的优点：

运行效率高。C++是编译型语言，具有很高的运行效率，可以用于开发对性能要求较高的应用程序。

功能强大。C++提供了丰富的数据类型和操作符，可以方便地进行系统级编程。

应用广泛。C++可以应用于开发操作系统、嵌入式系统、游戏等领域，具有广泛的应用场景。

C++的缺点：

学习难度大。C++语法繁琐，学习难度较大。

编写代码需要注意内存管理。由于C++对内存的控制比较细致，需要程序员自己进行内存管理，容易出现内存泄漏等问题。

代码可读性较差。由于C++的语法比较复杂，代码可读性较差，不利于维护。

那么在量化交易中Python语言被广泛使用，以下是Python在量化交易中经常用到的知识：

基本编程知识：了解Python语法、掌握基本的编程概念和方法。

数据分析和处理：Pandas是Python中的一个重要库，提供了大量数据分析和处理的功能，包括数据清理、转换、重塑、汇总等。

财务分析：NumPy和SciPy是Python中的两个重要科学计算库，可以用于财务分析、数值计算和优化问题的求解。

量化策略开发：Python中有很多量化金融相关的开源库和框架，例如PyAlgoTrade、zipline、backtrader等，这些库可以方便地实现量化策略。

数据可视化：Python中的Matplotlib和Seaborn等库可以用于制作各种图表和可视化结果，方便数据分析和交易决策。

机器学习：Python中的Scikit-learn和TensorFlow等机器学习库可以用于构建和测试机器学习模型，对于一些复杂的量化交易策略也有一定帮助。

交互式分析环境：Jupyter Notebook是Python中一个非常流行的交互式分析环境，可以方便地测试和调试代码，进行实时的数据分析和可视化。

总之，在量化交易中Python是一种非常强大和灵活的编程语言，整合了许多相关的库和框架，帮助开发者快速构建和测试量化交易策略，并进行数据分析和决策。