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成都Python培训:为什么金融量化要用Python语言?

  • 时间:2019-11-05 16:12
  • 发布:成都达内
  • 来源:成都达内

给大家讲讲为啥Python在金融量化方面具有的一些先天的优势。

我是一个有10年Java和其它语言开发经验的程序员,最近两三年才开始用Python。其实也是因为金融,尤其是金融数据才用上了Python。

Python在量化领域的现状

就跟javascript在web领域无可撼动的地位一样,Python也已经在金融量化投资领域占据了重要位置,从各个业务链条都能找到相应的框架实现。

在量化投资(证券和比特币)开源项目里,全球star数排名前10位里面,有7个是Python实现的。从数据获取到策略回测再到交易,覆盖了整个业务链。

而全球注册用户数最多的商业量化平台Uqer优矿,也同样是基于Python实现和提供服务的。国内后来的其他量化平台,例如ricequant和joinquant,也主推Python环境。可见Python在量化平台应用的绝对占有程度。

为什么是Python?

Python是一门比较全面与平衡的语言,既能满足包括web在内的系统应用的开发,又能满足数据统计分析等数学领域的计算需求,同时也能作为胶水语言跟其它开发语言互通融合。

在数据分析方面,没有其他语言能像Python这样既能精于计算又能保持性能,对于时间序列数据的处理展现了简单便捷的优势。而如此适用的特点,主要得益于有如下框架和工具的支持:

Numpy:底层基于C实现的科学计算包

具有强大的N维数组对象Array

具有数据广播功能的函数库

具有完整的线性代数和随机数生成函数

SciPy:开源算法和数学工具包

最优化线性代数、积分、插值、特殊函数

快速傅里叶变换

信号处理和图像处理

常微分方程求解

其他科学与工程中常用的计算

其功能与Matlab和Scilab等类似

Pandas:起源于AQR的数据处理包,具有金融数据分析基因

基于Series、DataFrame和Pannel多维表结构数据

数据自动对齐功能

数据清洗和计算功能

时间序列数据快速处理功能

Matplotlib:基于Python的数据绘图包,能够绘制出各类丰富的图形和报表

另外,Python在机器学习领域的应用也越来越多,其中的开源的项目包括了scikit-learn、Theano、Orange等。

Python的特点

1.面向对象。所谓面向对象, “面向对象”这句话的大概意思就是你在Python中输入放入一切、在Python中看到的一切都可以称之为“对象”。Python 具备所有脚本语言的简单和易用性,并且具有在编译语言中才能找到的高级软件工程工具。

2.免费。这也没什么好说的,除了买书,所有的关于python都可以白嫖。

3.可移植。这点很重要,其可以在目前所有的主流平台上编译和运行。

4.功能强大、可混合。python不需要复杂的类型和大小的生命、自动内存管理和内置工具都是其强大功能的来源,除此之外还包含了丰富的第三方库,满足你的一切需求。

5.简单易用、易学。这点对初学者很重要,我当初转行互联网的时候就是冲着python简单易学这点,俗话说男怕入错行,最快速的转行是你先到了这个行业,其他的知识可以在工作中学习。

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