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(shí)上，過去幾年間Python一直都被寄予厚望，有人認(rèn)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?

（點(diǎn)擊上圖了解量化編程）

　　1市場樂觀

　　從數(shù)據(jù)表現(xiàn)來看，近年P(guān)ython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(shù)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(guān)，同比漲幅在所有技術(shù)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(fēng)潮。第一次是 2007 年的搜索引擎浪潮，Google 進(jìn)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(guān)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(luò)架構(gòu)，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(xué)習(xí)概念帶火的技術(shù)潮流。

　　在這三次風(fēng)潮中，中國程序員展現(xiàn)出了對捕捉技術(shù)風(fēng)向的饑渴和超強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力。Python與近年走俏的GoLang以及眾多前端框架等技術(shù)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(shù)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(jìn)行檢測。 >>>點(diǎn)擊咨詢量化編程就業(yè)前景

　?、俟ぷ髂晗?/p>

　　| 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(gòu)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(yàn)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(yàn)的求職者獲得的面邀機(jī)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(xué)歷：優(yōu)中選優(yōu)，低學(xué)歷人群的市場空間被擠壓

　　| Python工程師求職者的整體學(xué)歷水平，近年有所提升。

　　

　?、奂夹g(shù)背景

　　| 復(fù)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(fù)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(yàn)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(guān)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(dá)36%; 甚至有20%的候選人來自跨度相對更大的運(yùn)維、測試、安全和非技術(shù)崗。

　　Python求職者之所以有這樣「兼容并包」的技術(shù)背景，客觀原因之一就是它更簡明易學(xué)、可讀性好，易維護(hù)，學(xué)習(xí)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(gòu)為主，以算法和數(shù)據(jù)挖掘?yàn)檩o，并有少量前端、全棧開發(fā)崗，以及運(yùn)維等。

　　

　　Python語言本身所具有的優(yōu)勢，決定了從事Python學(xué)習(xí)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(jié)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(yàn)，至少熟悉一種開發(fā)語言：Python、Java、PHP、C/C++。

　　· 服務(wù)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(shù)架構(gòu)有全面理解，熟悉 TensorFlow 等機(jī)器學(xué)習(xí)框架，是加分項(xiàng)。

　　②算法、大數(shù)據(jù)、爬蟲類

　　| 編碼能力強(qiáng)，內(nèi)功扎實(shí);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(jī)制，有分布式爬蟲開發(fā)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先 ，熟悉Scrapy / Redis / MongoDB / MySQL 者優(yōu)先 。

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

　　· 熟悉機(jī)器學(xué)習(xí)的常用算法，有足夠強(qiáng)的業(yè)務(wù)理解力，數(shù)據(jù)思維好。

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

　　· 有圖像識別、深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理等相關(guān)經(jīng)驗(yàn)，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(chǔ)扎實(shí)，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(gòu)建工具，有豐富的前端工程化實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。

　　· 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(xiàng)。

AQF：量化金融分析師（簡稱AQF ，Analyst of Quantitative Finance）由量化金融標(biāo)準(zhǔn)委員會（Standard Committee of Quantitative Finance，SCQF）主考并頒證，是代表量化金融領(lǐng)域的專業(yè)水平證書。>>>點(diǎn)擊咨詢AQF含金量

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　　1.1.1. 第一部分：前導(dǎo)及課程介紹

1.AQF核心課程

2.量化策略的Python實(shí)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(chǔ)

1.量化投資背景及決策流程

2.量化擇時

3.動量及反轉(zhuǎn)策略

4.基金結(jié)構(gòu)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(qū)動

8.CTA_1（TD模型）

9.統(tǒng)計套利_低風(fēng)險套利

10.大數(shù)據(jù)和輿情分析

11.機(jī)器學(xué)習(xí)

12.高頻交易和期權(quán)交易

13.其他策略和策略注意點(diǎn)

　　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(chǔ)	1.python數(shù)字運(yùn)算和Jupyter notebook介紹
	2.字符串
	3.Python運(yùn)算符
	4.Tuple和List
	5.字典
	6.字符串格式化
	7.控制結(jié)構(gòu)_1.For循環(huán)
	8.函數(shù)
	9.全局和局部變量
	10.模塊
	11.Python當(dāng)中的重要函數(shù)
Python編程進(jìn)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(chǔ)
	3.Seaborn
金融數(shù)據(jù)處理實(shí)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(luò)數(shù)據(jù)讀取_1
	1.數(shù)據(jù)獲取_2.網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)讀取_2.tushare
	1.數(shù)據(jù)獲取_2_網(wǎng)絡(luò)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(yàn)分布和相關(guān)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(zhuǎn)換
	4.金融數(shù)據(jù)處理分析實(shí)戰(zhàn)案例_案例1
	4.金融數(shù)據(jù)處理分析實(shí)戰(zhàn)案例_案例2_多指標(biāo)條件選股分析_1
	4.金融數(shù)據(jù)處理分析實(shí)戰(zhàn)案例_案例2_多指標(biāo)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(shù)分析相關(guān)策略	3.量化投資與技術(shù)分析_1.技術(shù)分析理論
	3.量化投資與技術(shù)分析_2.CCI策略的Python實(shí)現(xiàn)
	3.量化投資與技術(shù)分析_3.布林帶策略的Python實(shí)現(xiàn)_1
	3.量化投資與技術(shù)分析_4.SMA和CCI雙指標(biāo)交易系統(tǒng)
	3.量化投資與技術(shù)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(jī)器學(xué)習(xí)	6.量化投資與機(jī)器學(xué)習(xí)_1_機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理_2_邏輯回歸原理
	6.量化投資與機(jī)器學(xué)習(xí)_1_機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理_3_SVM算法原理
	6.量化投資與機(jī)器學(xué)習(xí)_1_機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理_4_決策樹算法原理
	6.量化投資與機(jī)器學(xué)習(xí)_1_機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理_5_KNN算法原理
	6.量化投資與機(jī)器學(xué)習(xí)_1_機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理_6_神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法了解
	6.量化投資與機(jī)器學(xué)習(xí)_1_機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理_7_K-means算法原理和算法總結(jié)
	6.量化投資與機(jī)器學(xué)習(xí)_2_機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)_1_數(shù)據(jù)集生成原理
	6.量化投資與機(jī)器學(xué)習(xí)_2_機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)_2_數(shù)據(jù)集可視化
	6.量化投資與機(jī)器學(xué)習(xí)_2_機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)_3_邏輯回歸算法的python實(shí)現(xiàn)
	6.量化投資與機(jī)器學(xué)習(xí)_2_機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)_4_DT_KNN_NB算法的python實(shí)現(xiàn)
	6.量化投資與機(jī)器學(xué)習(xí)_2_機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)_5_SVM算法的python實(shí)現(xiàn)
	6.量化投資與機(jī)器學(xué)習(xí)_3_機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)戰(zhàn)_6_基于邏輯回歸和SVM的股市趨勢預(yù)測

　　1.1.5. 第五部分：面向?qū)ο蠛蛯?shí)盤交易

1.模塊內(nèi)容整體介紹

2.面向?qū)ο?、類、?shí)例、屬性和方法

3.創(chuàng)建類、實(shí)例、方法

4._init_初始化方法

5.面向?qū)ο蟪绦驅(qū)嵗?/p>

6.繼承的概念及代碼實(shí)現(xiàn)

7.面向?qū)ο罄^承的實(shí)戰(zhàn)案例

8.多繼承和量化交易平臺的面向?qū)ο箝_發(fā)思路

9.用面向?qū)ο蠓椒▽?shí)現(xiàn)股債平衡策略

　　1.1.6. 第六部分 實(shí)盤模擬交易

基于優(yōu)礦平臺的面向?qū)ο蟛呗?/p>	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(biāo)準(zhǔn)化
面向?qū)ο髮?shí)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(shí)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(shí)時數(shù)據(jù)和實(shí)時交易
	9. Oanda通過實(shí)時數(shù)據(jù)API調(diào)取實(shí)時數(shù)據(jù)、resample
面向?qū)ο髮?shí)盤交易之IB	1.IB實(shí)戰(zhàn)平臺介紹及API安裝調(diào)試
	2.IB實(shí)戰(zhàn)平臺請求和響應(yīng)遠(yuǎn)離、線程控制
	3.IB響應(yīng)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(shí)盤交易之策略原理、線程控制原理、策略結(jié)構(gòu)總覽、響應(yīng)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(jìn)階學(xué)習(xí)

1.1回測與策略框架

1.2評價指標(biāo)

1.3.1量化策略設(shè)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(shù)分析的量化投資

2.2.1技術(shù)指標(biāo)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(shù)指標(biāo)總結(jié)

2.3通道技術(shù)

3.1.1日期效應(yīng)

3.1.2動量效應(yīng)

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(shè)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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