人生苦短，我用Python。

　　與人工智能捆綁在一起的Python，似乎一直不缺的就是熱度。

　　2019年1月TIOBE排行榜顯示，由于全球流行度在過去一年中漲幅較高(3.62%)，Python一舉獲得了2018年度編程語言的稱號。

　　事實上，過去幾年間Python一直都被寄予厚望，有人認為它最有望超越Java的地位，成為主流編程語言霸主。

　　

　　(截至2019年3月份，TIOBE的Python編程社區(qū)指數(shù)走勢圖)

　　國際社區(qū)上Python可以說是形勢大好，前途一片光明。但是在我國國內(nèi)，仍然還是還是處于兩個極端，一方是看好，一方是不看好。那么python到底怎么樣呢?

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　　1市場樂觀

　　從數(shù)據(jù)表現(xiàn)來看，近年Python工程師在人才市場上整體趨勢是樂觀的。

　　2016年到2018年期間，每年平均面邀薪資都是穩(wěn)步上升，人均面邀數(shù)從2016年的6份，逐步小幅縮減到了2017年的5.6份和2018年的4.2份。

　　

　　橫向與其他技術崗位相比，Python這樣的薪資漲幅也算得上是表現(xiàn)突出。下圖顯示，Python在2018年的平均面邀薪資首度突破了40萬大關，同比漲幅在所有技術崗位中排名第三。

　　

　　2怎樣才能高薪

　　Python在中國曾經(jīng)歷過三次風潮。第一次是 2007 年的搜索引擎浪潮，Google 進入中國市場，這家明星公司里對Python高普及率也吸引了人們的關注;第二次是2009 年到 2012 年的中國互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)潮，許多新興公司急于快速搭建網(wǎng)絡架構，開發(fā)環(huán)境友好的 Python成為許多工程師首選。第三次則是從2015 年初至今，深度學習概念帶火的技術潮流。

　　在這三次風潮中，中國程序員展現(xiàn)出了對捕捉技術風向的饑渴和超強的學習能力。Python與近年走俏的GoLang以及眾多前端框架等技術一樣，盡管都以海外為誕生和發(fā)祥地，但總能被國內(nèi)的技術工作者在短時期內(nèi)掌握，并利用龐大的互聯(lián)網(wǎng)市場人口進行檢測。 >>>點擊咨詢量化編程就業(yè)前景

　　①工作年限

　　| Python人才供給偏年輕化，資深程序員仍然稀缺。

　　

　　在求職者的工作年限上，近年的人員構成變化很小，python工程師仍是年輕人的天下：近半數(shù)工程師分布在3-5年經(jīng)驗區(qū)間，6年以上的資深人員占比不到三成。

　　

　　同時，不同工作經(jīng)驗的求職者獲得的面邀機會和薪資區(qū)別也較為明顯。一方面，姜還是老的辣，越資深的員工的面邀年薪越高;

　?、趯W歷：優(yōu)中選優(yōu)，低學歷人群的市場空間被擠壓

　　| Python工程師求職者的整體學歷水平，近年有所提升。

　　

　?、奂夹g背景

　　| 復合背景的Python程序員更吃香。

　　

　　從求職者的以往工作背景來看，“單一”的Python程序員并不算多，大多數(shù)人擁有復合背景。

　　簡歷中的最近一份工作經(jīng)歷中有Python開發(fā)經(jīng)驗的人僅占26%，加上算法和數(shù)據(jù)工程師這兩個與Python密切相關的崗位，一共也才34%。

　　相比之下，從事后端、移動端、前端等非Python語言開發(fā)崗的程序員最多，占比高達36%; 甚至有20%的候選人來自跨度相對更大的運維、測試、安全和非技術崗。

　　Python求職者之所以有這樣「兼容并包」的技術背景，客觀原因之一就是它更簡明易學、可讀性好，易維護，學習成本和時間相對較短。

　　3優(yōu)秀的工程師特質(zhì)

　　Python崗位，以后端開發(fā)和架構為主，以算法和數(shù)據(jù)挖掘為輔，并有少量前端、全棧開發(fā)崗，以及運維等。

　　

　　Python語言本身所具有的優(yōu)勢，決定了從事Python學習的開發(fā)工程師相較于其他編程語言，擁有更多崗位發(fā)展選擇。

　　

　　將各個企業(yè)對優(yōu)秀Python人才的期望，分類總結出了以下共性。

　?、貾ython后端開發(fā)

　　· 編程語言：具備2年以上開發(fā)經(jīng)驗，至少熟悉一種開發(fā)語言：Python、Java、PHP、C/C++。

　　· 服務框架：熟悉常見的Python框架，熟練掌握Django、Tornado、Flask等其中的一種 。

　　· 數(shù)據(jù)庫：熟悉常見的數(shù)據(jù)庫，至少熟練掌握Mysql，Mongodb，Redis其中一種;熟悉大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲及分析系統(tǒng)優(yōu)先。

　　· 熟悉Unix/Linux操作系統(tǒng)，有良好的編碼規(guī)范。

　　對web后端技術架構有全面理解，熟悉 TensorFlow 等機器學習框架，是加分項。

　　②算法、大數(shù)據(jù)、爬蟲類

　　| 編碼能力強，內(nèi)功扎實;熟悉linux開發(fā)環(huán)境，熟悉Python，至少精通 C/C++ 或 Java 中的一種編程語言。

　　· 熟悉爬蟲機制，有分布式爬蟲開發(fā)經(jīng)驗者優(yōu)先 ，熟悉Scrapy / Redis / MongoDB / MySQL 者優(yōu)先 。

　　· 了解多種網(wǎng)絡通信協(xié)議，熟悉 Thrift RPC 或 gRPC 加分。

　　· 熟悉機器學習的常用算法，有足夠強的業(yè)務理解力，數(shù)據(jù)思維好。

　　· 數(shù)學專業(yè)的碩士或博士，有一定數(shù)學功底，加分。

　　· 有圖像識別、深度學習、機器學習、自然語言處理等相關經(jīng)驗，大大加分。

　?、跴ython前端開發(fā)/全棧開發(fā)

　　· 熟悉Python、Java、PHP、C#、Shell等語言中的至少2門，熟悉Linux操作系統(tǒng)。

　　· 與大部分前端的招聘需求類似：HTML5 / CSS3 / JavaScript 基礎扎實，精通 ES6 / jQuerydejs 等，熟悉前端框架(Vue/ Angular /React)和原理。

　　· 熟練掌握 webpack /gulp /rollup 等構建工具，有豐富的前端工程化實踐經(jīng)驗。

　　· 掌握Tornado/ OpenERP / Django / Flask者加分。

　　· 熟悉 MySQL、PostgreSQL 等數(shù)據(jù)庫，能編寫調(diào)試 SQL 語句、存儲過程，索引、性能優(yōu)化者，是重要加分項。

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　　1.1.1. 第一部分：前導及課程介紹

1.AQF核心課程

2.量化策略的Python實現(xiàn)和回測

3.整體代碼介紹

　　1.1.2. 第二部分：量化投資基礎

1.量化投資背景及決策流程

2.量化擇時

3.動量及反轉策略

4.基金結構套利

5.行業(yè)輪動與相對價值

6.市場中性和多因子

7.事件驅動

8.CTA_1（TD模型）

9.統(tǒng)計套利_低風險套利

10.大數(shù)據(jù)和輿情分析

11.機器學習

12.高頻交易和期權交易

13.其他策略和策略注意點

　　1.1.3. 第三部分：Python編程知識

Python語言環(huán)境搭建	1.Python語言環(huán)境搭建
Python編程基礎	1.python數(shù)字運算和Jupyter notebook介紹
	2.字符串
	3.Python運算符
	4.Tuple和List
	5.字典
	6.字符串格式化
	7.控制結構_1.For循環(huán)
	8.函數(shù)
	9.全局和局部變量
	10.模塊
	11.Python當中的重要函數(shù)
Python編程進階	1.Numpy數(shù)據(jù)分析精講
	2.Pandas數(shù)據(jù)分析詳解
數(shù)據(jù)可視化	1.Pandas內(nèi)置數(shù)據(jù)可視化
	2.Matplotlib基礎
	3.Seaborn
金融數(shù)據(jù)處理實戰(zhàn)	1.數(shù)據(jù)獲取_1.本地數(shù)據(jù)讀取
	1.數(shù)據(jù)獲取_2.網(wǎng)絡數(shù)據(jù)讀取_1
	1.數(shù)據(jù)獲取_2.網(wǎng)絡數(shù)據(jù)讀取_2.tushare
	1.數(shù)據(jù)獲取_2_網(wǎng)絡數(shù)據(jù)讀取_3.文件存儲
	2.金融數(shù)據(jù)處理_1.同時獲取多只股票
	2.金融數(shù)據(jù)處理_2.金融計算
	2.金融數(shù)據(jù)處理_3.檢驗分布和相關性
	3.金融時間序列分析_1.Python下的時間處理
	3.金融時間序列分析_2.Pandas時間格式
	3.金融時間序列分析_3.金融數(shù)據(jù)頻率的轉換
	4.金融數(shù)據(jù)處理分析實戰(zhàn)案例_案例1
	4.金融數(shù)據(jù)處理分析實戰(zhàn)案例_案例2_多指標條件選股分析_1
	4.金融數(shù)據(jù)處理分析實戰(zhàn)案例_案例2_多指標條件選股分析_2

　　1.1.4. 第四部分：量化交易策略模塊

三大經(jīng)典策略	1.三大經(jīng)典策略_1.SMA
	1.三大經(jīng)典策略_2.動量Momentum
	1.三大經(jīng)典策略_3.均值回歸
配對交易策略	2.配對交易
技術分析相關策略	3.量化投資與技術分析_1.技術分析理論
	3.量化投資與技術分析_2.CCI策略的Python實現(xiàn)
	3.量化投資與技術分析_3.布林帶策略的Python實現(xiàn)_1
	3.量化投資與技術分析_4.SMA和CCI雙指標交易系統(tǒng)
	3.量化投資與技術分析_5.形態(tài)識別和移動止損策略
大數(shù)據(jù)輿情分析策略	4.大數(shù)據(jù)輿情分析策略_基于谷歌搜索的大數(shù)據(jù)輿情分析
CTA交易策略	5.CTA交易策略_Aberration趨勢跟蹤系統(tǒng)
量化投資與機器學習	6.量化投資與機器學習_1_機器學習算法原理_2_邏輯回歸原理
	6.量化投資與機器學習_1_機器學習算法原理_3_SVM算法原理
	6.量化投資與機器學習_1_機器學習算法原理_4_決策樹算法原理
	6.量化投資與機器學習_1_機器學習算法原理_5_KNN算法原理
	6.量化投資與機器學習_1_機器學習算法原理_6_神經(jīng)網(wǎng)絡算法了解
	6.量化投資與機器學習_1_機器學習算法原理_7_K-means算法原理和算法總結
	6.量化投資與機器學習_2_機器學習算法實現(xiàn)_1_數(shù)據(jù)集生成原理
	6.量化投資與機器學習_2_機器學習算法實現(xiàn)_2_數(shù)據(jù)集可視化
	6.量化投資與機器學習_2_機器學習算法實現(xiàn)_3_邏輯回歸算法的python實現(xiàn)
	6.量化投資與機器學習_2_機器學習算法實現(xiàn)_4_DT_KNN_NB算法的python實現(xiàn)
	6.量化投資與機器學習_2_機器學習算法實現(xiàn)_5_SVM算法的python實現(xiàn)
	6.量化投資與機器學習_3_機器學習算法實戰(zhàn)_6_基于邏輯回歸和SVM的股市趨勢預測

　　1.1.5. 第五部分：面向對象和實盤交易

1.模塊內(nèi)容整體介紹

2.面向對象、類、實例、屬性和方法

3.創(chuàng)建類、實例、方法

4._init_初始化方法

5.面向對象程序實例

6.繼承的概念及代碼實現(xiàn)

7.面向對象繼承的實戰(zhàn)案例

8.多繼承和量化交易平臺的面向對象開發(fā)思路

9.用面向對象方法實現(xiàn)股債平衡策略

　　1.1.6. 第六部分 實盤模擬交易

基于優(yōu)礦平臺的面向對象策略	1.優(yōu)礦平臺介紹
	2.優(yōu)礦平臺回測框架介紹
	3.優(yōu)礦框架之context對象、account和position對象
	4.優(yōu)礦其它重要操作
	5.優(yōu)礦之小市值因子策略
	6.優(yōu)礦之雙均線策略
	7.優(yōu)礦之均值回歸策略
	8.優(yōu)礦之單因子策略模板
	9.優(yōu)礦之多因子策略模板
	10.優(yōu)礦之因子數(shù)據(jù)處理：去極值和標準化
面向對象實盤交易之Oanda	1.Oanda平臺介紹和賬戶配置
	2.Oanda賬戶密碼配置和交易框架原理
	3.Oanda鏈接賬戶并查看信息
	4.Oanda API獲取歷史數(shù)據(jù)
	5.Oanda市價單和交易狀態(tài)查詢
	6.Oanda高級交易訂單
	7. Oanda其它高級功能
	8. Oanda實戰(zhàn)ADX策略全講解：策略邏輯、數(shù)據(jù)讀取、歷史數(shù)據(jù)處理、可視化、實時數(shù)據(jù)和實時交易
	9. Oanda通過實時數(shù)據(jù)API調(diào)取實時數(shù)據(jù)、resample
面向對象實盤交易之IB	1.IB實戰(zhàn)平臺介紹及API安裝調(diào)試
	2.IB實戰(zhàn)平臺請求和響應遠離、線程控制
	3.IB響應函數(shù)wrapper講解
	4.IB請求函數(shù)及合約定義
	5.IB程序化下單、倉位及賬戶查詢
	6.IB三均線交易_金字塔倉位下單控制模型實盤交易之策略原理、線程控制原理、策略結構總覽、響應函數(shù)、交易信號、策略展示等全講解。

　　1.1.7. 第七部分：基于優(yōu)礦的進階學習

1.1回測與策略框架

1.2評價指標

1.3.1量化策略設計流程簡介

1.3.2擇時策略舉例（雙均線）

1.3.3量化投資模板1.0選股和擇時

2.1基于技術分析的量化投資

2.2.1技術指標簡介

2.2.2 MACD擇時策略

2.2.3 WVAD擇時策略

2.2.4 RSI擇時策略

2.2.5 MFI擇時策略

2.2.6 CCI擇時策略

2.2.7技術指標總結

2.3通道技術

3.1.1日期效應

3.1.2動量效應

3.2.1格雷厄姆成長投資

3.2.2積極投資策略

3.2.3價值投資策略

3.2.4小型價值股投資策略

3.3.1交易系統(tǒng)設計的一般原理

3.3.2均線排列系統(tǒng)

3.3.3金肯納特交易系統(tǒng)

3.3.4海龜交易法系統(tǒng)

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