很多同學不知道為什么量化金融要用Python語言？對此，今天金程小編來給大家講講為啥Python在量化金融方面具有的一些先天的優(yōu)勢。

我是一個有10年Java和其它語言開發(fā)經驗的程序員，最近兩三年才開始用Python。其實也是因為金融，尤其是金融數(shù)據(jù)才用上了Python。

Python在量化領域的現(xiàn)狀：

就跟javascript在web領域無可撼動的地位一樣，Python也已經在金融量化投資領域占據(jù)了重要位置，從各個業(yè)務鏈條都能找到相應的框架實現(xiàn)。

在量化投資(證券和比特幣)開源項目里，全球star數(shù)排名前10位里面，有7個是Python實現(xiàn)的。從數(shù)據(jù)獲取到策略回測再到交易，覆蓋了整個業(yè)務鏈。

而全球注冊用戶數(shù)最多的商業(yè)量化平臺Uqer優(yōu)礦，也同樣是基于Python實現(xiàn)和提供服務的。國內后來的其他量化平臺，例如ricequant和joinquant，也主推Python環(huán)境?？梢奝ython在量化平臺應用的絕對占有程度。

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為什么是Python？

Python是一門比較全面與平衡的語言，既能滿足包括web在內的系統(tǒng)應用的開發(fā)，又能滿足數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析等數(shù)學領域的計算需求，同時也能作為膠水語言跟其它開發(fā)語言互通融合。

在數(shù)據(jù)分析方面，沒有其他語言能像Python這樣既能精于計算又能保持性能，對于時間序列數(shù)據(jù)的處理展現(xiàn)了簡單便捷的優(yōu)勢。而如此適用的特點，主要得益于有如下框架和工具的支持：

Numpy：底層基于C實現(xiàn)的科學計算包

具有強大的N維數(shù)組對象Array

具有數(shù)據(jù)廣播功能的函數(shù)庫

具有完整的線性代數(shù)和隨機數(shù)生成函數(shù)

SciPy：開源算法和數(shù)學工具包

最優(yōu)化線性代數(shù)、積分、插值、特殊函數(shù)

快速傅里葉變換

信號處理和圖像處理

常微分方程求解

其他科學與工程中常用的計算

其功能與Matlab和Scilab等類似

Pandas：起源于AQR的數(shù)據(jù)處理包，具有金融數(shù)據(jù)分析基因

基于Series、DataFrame和Pannel多維表結構數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)自動對齊功能

數(shù)據(jù)清洗和計算功能

時間序列數(shù)據(jù)快速處理功能

Matplotlib：基于Python的數(shù)據(jù)繪圖包，能夠繪制出各類豐富的圖形和報表

另外，Python在機器學習領域的應用也越來越多，其中的開源的項目包括了scikit-learn、Theano、Orange等。

Python的特點：

1.面向對象。所謂面向對象，“面向對象”這句話的大概意思就是你在Python中輸入放入一切、在Python中看到的一切都可以稱之為“對象”。Python具備所有腳本語言的簡單和易用性，并且具有在編譯語言中才能找到的高級軟件工程工具。

2.免費。這也沒什么好說的，除了買書，所有的關于python都可以白嫖。

3.可移植。這點很重要，其可以在目前所有的主流平臺上編譯和運行。

4.功能強大、可混合。python不需要復雜的類型和大小的生命、自動內存管理和內置工具都是其強大功能的來源，除此之外還包含了豐富的第三方庫，滿足你的一切需求。

5.簡單易用、易學。這點對初學者很重要，我當初轉行互聯(lián)網(wǎng)的時候就是沖著python簡單易學這點，俗話說男怕入錯行，最快速的轉行是你先到了這個行業(yè)，其他的知識可以在工作中學習。

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Python金融書籍：

目前市面上已經出現(xiàn)了不少針對金融領域數(shù)據(jù)分析和量化的書籍，有了這些書籍，實現(xiàn)金融數(shù)據(jù)處理完成量化投資分析便容易多了。

金融領域主要的Python書籍：

《Python for Data Analysis》

AQF考試范圍：

《量化金融基礎知識》（50%）、《量化金融專業(yè)知識與實務》（50%）

《量化金融基礎知識》與《量化金融專業(yè)知識與實務》中都涉及到Python內容，如果你想要在量化金融領域有一個好的發(fā)展，那建議你早些報考AQF，讓自己成為AQF持證人！

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