以金融从业为目的的 Python 学习应如何入门?

1. 以金融从业为目的的 Python 学习应如何入门?

链接：http://pan.baidu.com/s/1djPqbCXnQrRpW0dgi2MCJg
 提取码：4591
华尔街学堂 python金融实务从入门到精通。最近，越来越多的研究员、基金经理甚至财务会计领域的朋友，向小编咨询：金融人需要学Python么？事实上在现在，这已经不是一个问题了。Python已成为国内很多顶级投行、基金、咨询等泛金融、商科领域的必备技能。中金公司、银河证券、南方基金、银华基金在招聘分析师岗位时，纷纷要求熟练掌握Python数据分析技能。

课程目录：
Python在金融资管领域中的应用
安装anaconda步骤
Python基础知识
Python基础金融分析应用
成为编程能手：Python知识进阶
利用Python实现金融数据收集、分析与可视化
......

2. 学python对金融有用吗

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华尔街学堂 python金融实务从入门到精通。最近，越来越多的研究员、基金经理甚至财务会计领域的朋友，向小编咨询：金融人需要学Python么？事实上在现在，这已经不是一个问题了。Python已成为国内很多顶级投行、基金、咨询等泛金融、商科领域的必备技能。中金公司、银河证券、南方基金、银华基金在招聘分析师岗位时，纷纷要求熟练掌握Python数据分析技能。

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Python在金融资管领域中的应用
安装anaconda步骤
Python基础知识
Python基础金融分析应用
成为编程能手：Python知识进阶
利用Python实现金融数据收集、分析与可视化
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3. python对金融有用吗

在过去的十年里，随着自动化技术的出现，科技最终成为杰出的金融机构，银行，保险和投资公司，股票交易公司，对冲基金，券商等公司的一部分。根据2013年的Crosman 报告，与2013年相比，银行和金融公司2014年在科技上的花费要高出4.2%。预计在2020年，一年的金融服务的技术成本将达到5亿美元。正值系统需要维护和不断升级的时候，一些著名的银行雇佣一些开发者是很正常的事情。那么Python用在哪里呢?（推荐学习：Python视频教程）
Python的语法很容易实现那些金融算法和数学计算，每个数学语句都能转变成一行Python代码，每行允许超过十万的计算量。
没有其他语言能像Python这样适用于数学，Python精通于计算，以及数学和科学中的排列组合问题。
Python的第二个特性是表示数字，序列和算法。比如SciPy库，很适合用来做技术领域和科学领域的计算，SicPy库被很多工程师，科学家和分析人员使用。
NumPy，也是Python的一个扩展，它可以很好地处理数学函数，数组和矩阵。同时，Python也支持严格的编码模式，因此，使它成为一个平衡的选择，或者说方法。
使用更少的人达到相同的结果以及实现其他编程语言不能实现的事，是Python首要的优点。Python语法的精确和简洁，以及它大量宝贵的第三方工具使它成为处理金融行业的错综复杂的事务的唯一可靠的选择。
Cititec(英格兰伦敦的职业介绍所)的技术招聘经理Stephen Grant说：跨市场风险管理和交易系统都在使用Python(有时会混合使用c++)，很多银行从建立银行的前端到资产风险系统都会选择使用Python。使用Python的金融公司包括荷兰银行，德国证券交易所集团，Bellco信用社，摩根大通以及阿尔蒂斯投资管理。
更多Python相关技术文章，请访问Python教程栏目进行学习！以上就是小编分享的关于python对金融有用吗的详细内容希望对大家有所帮助，更多有关python教程请关注环球青藤其它相关文章！

4. R 和 Python 在金融界的发展前景怎样

美国大型金融机构几乎前篇一律的用SAS。最重要原因的在于用SAS省却了尽职调查。R作为一款免费软件，有大量第三方的library或者package。你说你用吧，挺方便，但是每用一次你就得给这个来一次尽职调查。不然银行内的model validation team，internal audit或者美联储都回来挑麻烦的。或者你不用，不过自己把所有需要的工具自己写一遍也够累的，何况自己写了也需要validate。而不管是对第三方code的尽职调查，还是对自己code的validation，都成本很高，牵扯很多部门，需要按照详细的流程走下来。（美联储的要求越来越严格了）
反观SAS，作为一个default工具，不管是用Base SAS还是SAS EG，交点钱就好了。对于这些机构来说，SAS真的不贵。我们最近在帮某大行Bulid model，team去了几十个人，客户也没在乎是不是每个人都需要，就给每人都配了Base SAS和SAS EG。

另外银行动辄上百个G大小的数据，R跑起来可能真的太吃力了。相反基于Server的SAS用起来非常流畅。

Python vs. C++
这个我了解不多。但是Python在machine learning上的应用越来越好，所以在量化交易上应该还是有前景的。而且Python和其他语言的对接做的很棒，也算是他的优势吧。另一方面Python真的很简洁，连我这种看见C++就头疼的人也能写一些simulation。如果要求不是很严格，很多人会非常乐于接受Python吧。

5. 金融工程现在用python多吗?

对于不同的quant岗位，使用的软件大不相同。
如果是做定价模型的，可能最经常用的是matlab，因为语言简单，扩展包优良。对于不需要对时间有要求的衍生品定价，最为适合。
如果是做高频交易，最常用的是C++，因为速度快。有很多的高频公司，都有自己写的底层包，并为此花了大量的人力和物力去维护。
如果是写盈利模型的，会更多的选择R。R里面有很多前沿的统计模型包。对于统计分析和时间序列处理非常强大。但是扩展包没有matlab的稳定。
对于Python 而言，更像是一种全能的编程需要。无论是网络抓包，统计分析，还是数值分析，都有还算不错的方案。但是，在专业领域方面，还是弱于上边提到的语言。
其实在不同的金融公司，有着不同的语言使用传统，有的喜欢C++，有的喜欢C#，有的喜欢Java。但是对于一个成熟的公司而言，需要对这些语言都提供良好的支持。毕竟一个好的trader是十分难得的，难道就因为使用语言的不同就拒绝能让他发财的人才么？
其实，软件只是一个载体，思想才是最核心的。我工作的地方，大家都用VBA。交易的时候，满屏的Excel。只要能完成工作，谁管你用什么语言。