Python在量化領(lǐng)域的現(xiàn)狀
就跟JavaScript在web領(lǐng)域無可撼動(dòng)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(gè)業(yè)務(wù)鏈條都能找到相應(yīng)的框架實(shí)現(xiàn)。
在量化投資（證券和比特幣）開源項(xiàng)目里，全球star數(shù)排名前10位里面，有7個(gè)是Python實(shí)現(xiàn)的。從數(shù)據(jù)獲取到策略回測(cè)再到交易，覆蓋了整個(gè)業(yè)務(wù)鏈。
而全球注冊(cè)用戶數(shù)最多的商業(yè)量化平臺(tái)Uqer優(yōu)礦，也同樣是基于Python實(shí)現(xiàn)和提供服務(wù)的。國內(nèi)后來的其他量化平臺(tái)，例如RiceQuant和JoinQuant，也主推Python環(huán)境。可見Python在量化平臺(tái)應(yīng)用的絕對(duì)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(jì)分析等數(shù)學(xué)領(lǐng)域的計(jì)算需求，同時(shí)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(jì)算又能保持性能，對(duì)于時(shí)間序列數(shù)據(jù)的處理展現(xiàn)了簡單便捷的優(yōu)勢(shì)。而如此適用的特點(diǎn)，主要得益于有如下框架和工具的支持：
Numpy：底層基于C實(shí)現(xiàn)的科學(xué)計(jì)算包
具有強(qiáng)大的N維數(shù)組對(duì)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(jī)數(shù)生成函數(shù)
SciPy：開源算法和數(shù)學(xué)工具包
較優(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(hào)處理和圖像處理常微分方程求解；其他科學(xué)與工程中常用的計(jì)算其功能與Matlab和Scilab等類似
>>>點(diǎn)擊學(xué)習(xí)量化金融 分析師AQF實(shí)訓(xùn)項(xiàng)目
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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(dòng)對(duì)齊功能；數(shù)據(jù)清洗和計(jì)算功能；時(shí)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(bào)表
另外，Python在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的應(yīng)用也越來越多，其中的開源項(xiàng)目包括了scikit-learn、Theano、Orange等
Python的特點(diǎn)
1、簡單易學(xué)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(xué)習(xí)曲線比較平緩。
2、高級(jí)語言垃圾自動(dòng)處理且面向?qū)ο蟮母呒?jí)語言。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高級(jí)軟件工程工具。
3、擴(kuò)展移植可與其他語言無縫對(duì)接并能實(shí)現(xiàn)跨平臺(tái)。
4、開源項(xiàng)目只要能想到的，幾乎都有現(xiàn)成的包能找到。
以上就是【量化投資—為什么選擇Python？】的全部解答，最后提醒大家目前約有88%的金融機(jī)構(gòu)表明未來3年將加大對(duì)金融科技人才的投入，其中約40%企業(yè)預(yù)計(jì)投入增加大于20%，金融科技人才仍然是金融科技企業(yè)發(fā)展的核心驅(qū)動(dòng)因素和重點(diǎn)投入方向，雖然中國量化金融起步較晚，但這些數(shù)據(jù)表明該行業(yè)未來可期，想要報(bào)名的同學(xué)歡迎來金程網(wǎng)校咨詢。
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