最近，越來(lái)越多的研究員、基金經(jīng)理甚至財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)領(lǐng)域的朋友，向小編咨詢：金融人需要學(xué)量化編程Python么?

　　事實(shí)上在2019年，這已經(jīng)不是一個(gè)問題了。量化編程Python已成為國(guó)內(nèi)很多頂級(jí)投行、基金、咨詢等泛金融、商科領(lǐng)域的必備技能。中金公司、銀河證券、南方基金、銀華基金在招聘分析師崗位時(shí)，紛紛要求熟練掌握量化編程Python數(shù)據(jù)分析技能。

　　Excel我已經(jīng)用的很好了，為什么還要學(xué)Python?

　　我們都知道，無(wú)論是行業(yè)研究員、基金經(jīng)理還是審計(jì)人員，工作的核心基本都是頻繁處理大量數(shù)據(jù)。之前，分析師們依賴的武器就是Excel。但隨著數(shù)據(jù)量的增多和更易用更強(qiáng)大工具的出現(xiàn)，Excel越來(lái)越跟不上時(shí)代了。

　　正如小編的一個(gè)研究員朋友所說(shuō)：Excel當(dāng)然非常強(qiáng)大，并且適合新手入門理解數(shù)據(jù)。但后期有很大的缺陷。數(shù)據(jù)量較大時(shí)，Excel處理數(shù)據(jù)效率低、容易死，往往一等就是半個(gè)小時(shí)。更重要的是，Excel做復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理和計(jì)算時(shí)，需要手工操作、費(fèi)時(shí)費(fèi)力，而且不能復(fù)用，下次用還得重新做一遍，極大浪費(fèi)了時(shí)間。Excel當(dāng)然也有VBA這樣的數(shù)據(jù)處理工具，但其語(yǔ)言晦澀難懂，身邊沒有一個(gè)人會(huì)用。

　　

　　你能看懂這個(gè)公式的意思么，Excel編程晦澀難懂可見一斑

　　量化編程Python正是新一代的數(shù)據(jù)處理工具，對(duì)于每天都需要處理海量數(shù)據(jù)的分析師，Python簡(jiǎn)直就是解放生產(chǎn)力的救命稻草。

　　而且，運(yùn)用Python強(qiáng)大的網(wǎng)頁(yè)處理能力進(jìn)行爬蟲，可以為我們的數(shù)據(jù)研究提供很多便捷。

　　比如，我們想從中債登官網(wǎng)獲取某債券借券存量的數(shù)據(jù)，然而，這個(gè)數(shù)在中債登上只能按日查詢。如果我們想獲取這只債券近一年的數(shù)據(jù)，必須重復(fù)打開中債登網(wǎng)、選券、改日期、點(diǎn)擊查詢、記錄下結(jié)果這個(gè)操作200多次

　　很過機(jī)構(gòu)之前這樣的工作都是交給實(shí)習(xí)生干，但是現(xiàn)在，只需要一個(gè)Python爬蟲，十幾分鐘就可以解決這個(gè)問題。

　　不僅分析師們紛紛用上量化編程Python，現(xiàn)在大所的審計(jì)師在處理大量審計(jì)底稿的時(shí)候，也會(huì)使用量化編程Python 實(shí)現(xiàn)底稿的批量化自動(dòng)處理。

　　審計(jì)師在處理底稿時(shí)經(jīng)常面臨這樣的問題：客戶企業(yè)不同部門財(cái)務(wù)軟件版本各異，導(dǎo)致會(huì)計(jì)科目設(shè)置及會(huì)計(jì)處理方式不一致，此時(shí)如果用Excel人工修改，則需要耗費(fèi)大量的時(shí)間。而如果用量化編程Python批量處理，基本上都是十幾分鐘的事。

　　量化編程Python強(qiáng)大的繪圖功能，讓數(shù)據(jù)導(dǎo)入、分析、出結(jié)果、繪圖可以一次性在程序里完成，可以直接把分析/回測(cè)結(jié)果視覺化呈現(xiàn)出來(lái)。

　　

　　Python自動(dòng)生成的動(dòng)態(tài)圖表

　　正因?yàn)槿绱?，現(xiàn)在國(guó)內(nèi)很多金融機(jī)構(gòu)在招聘中已經(jīng)添加了對(duì)量化編程Python能力的要求。我們也從各大招聘網(wǎng)站，摘錄了一些金融行業(yè)核心熱門職位的技能要求：

　　

　　我曾嘗試學(xué)過量化編程Python，為什么感覺很難?

　　事實(shí)上，無(wú)論是Python還是量化、大數(shù)據(jù)、Fintech，這些關(guān)鍵詞在過去幾年中熱度不斷提升，網(wǎng)絡(luò)上各種資源也是層出不窮。

　　但之前有不少同學(xué)跟我們反饋：

　　網(wǎng)上的很多課程對(duì)于非理工科背景，沒有很好編程基礎(chǔ)的金融人來(lái)說(shuō)，并不是很友好。

　　大量晦澀難懂的專業(yè)術(shù)語(yǔ)

　　復(fù)雜高深的知識(shí)點(diǎn)羅列

　　實(shí)際的入門門檻并不低

　　金融行業(yè)的Python學(xué)習(xí)，不同于以IT系統(tǒng)開發(fā)、運(yùn)維等為目的的Python學(xué)習(xí)，我們并不需要達(dá)到程序員的水平，更需要關(guān)注的是金融數(shù)據(jù)的處理分析方法，而不是大而全的Python知識(shí)以及針對(duì)程序員的題海戰(zhàn)術(shù)。

　　那么，怎樣才是金融人學(xué)習(xí) Python 較好的方法?

　　順應(yīng)量化投資的發(fā)展與繁榮，金融都會(huì)近期推出針對(duì)量化金融、量化投資人才全程服務(wù)終身式學(xué)習(xí)班型：

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　　■ 紀(jì)慧誠(chéng)老師

　　金程教育資深培訓(xùn)師

　　金融建模、量化投資(AQF)課程開發(fā)負(fù)責(zé)人

　　

　　背景介紹：金融行業(yè)從業(yè)經(jīng)驗(yàn)豐富，曾先后就職于中國(guó)建設(shè)銀行、中信證券等知名金融機(jī)構(gòu)。對(duì)企業(yè)IPO、投資理財(cái)、量化投資等領(lǐng)域有著深入的研究和獨(dú)到的見解。

　　參與金程CFA項(xiàng)目各類參考書目的編寫工作，包括翻譯CFA協(xié)會(huì)官方參考書《企業(yè)理財(cái)》，《國(guó)際財(cái)務(wù)報(bào)告分析》金程CFA中文Notes等。

　　課程內(nèi)容：主要負(fù)責(zé)AQF項(xiàng)目相關(guān)課程教學(xué)

　　■ 張澤亮老師

　　上海財(cái)經(jīng)大學(xué)量化金融研究中心副主任研究員

　　

　　背景介紹：曾任某上市公司集團(tuán)總部技術(shù)中心高級(jí)架構(gòu)師，擁有20年以上軟件系統(tǒng)開發(fā)和實(shí)施經(jīng)驗(yàn)?，F(xiàn)任上海財(cái)經(jīng)大學(xué)量化金融研究中心副主任研究員職務(wù)，主要研究自然語(yǔ)言處理、自然語(yǔ)言理解以及知識(shí)圖譜在消息面分析和財(cái)經(jīng)領(lǐng)域智能寫作的應(yīng)用。

　　課程內(nèi)容：主要負(fù)責(zé)『Python量化投資實(shí)戰(zhàn)線下班』和『Python智能投研課程線下班』課程內(nèi)容。

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