Python在量化領(lǐng)域的現(xiàn)狀

就跟Java在web領(lǐng)域無可撼動的地位一樣，Python也已經(jīng)在金融量化投資領(lǐng)域占據(jù)了重要位置，從各個業(yè)務(wù)鏈條都能找到相應(yīng)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(wù)鏈。

而全球注冊用戶數(shù)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(wù)的。國內(nèi)后來的其他量化平臺，例如RiceQuant和JoinQuant，也主推Python環(huán)境。可見Python在量化平臺應(yīng)用的占有程度。

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(nèi)的系統(tǒng)應(yīng)用的開發(fā)，又能滿足數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析等數(shù)學領(lǐng)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

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(jié)構(gòu)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(lǐng)域的應(yīng)用也越來越多，其中的開源項目包括了scikit-learn、Theano、Orange等

Python的特點

1、簡單易學Python是一門簡單而又簡約的語言。閱讀好的Python程序感覺就像閱讀英語。Python非常容易上手，學習曲線比較平緩。

2、語言垃圾自動處理且面向?qū)ο蟮恼Z言。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軟件工程工具。

3、擴展移植可與其他語言無縫對接并能實現(xiàn)跨平臺。

4、開源項目只要能想到的，幾乎都有現(xiàn)成的包能找到。

Python金融書籍

目前市面上已經(jīng)出現(xiàn)了不少針對金融領(lǐng)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(lǐng)域主要的Python書籍：《Python for Data Analysis》

《Python for Finance》《Mastering Python for Finance》《Machine Learning in Action》

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