高盛集團(tuán)之前發(fā)布了一份《高盛調(diào)查報(bào)告》，針對(duì)全球2500名在高盛的夏季實(shí)習(xí)生調(diào)查， 當(dāng)問(wèn)到你認(rèn)為“哪個(gè)語(yǔ)言在未來(lái)會(huì)更重要”時(shí)，在被調(diào)查的全球2500名80、90后優(yōu)秀年輕人中，72%選了Python。

今年新加入摩根大通的全部資產(chǎn)管理分析師必須強(qiáng)制學(xué)習(xí)編程語(yǔ)言，Python。

編程正成為年輕人乃至整個(gè)世界最看好的熱門(mén)或者說(shuō)必備技能。16歲的高盛實(shí)習(xí)生Adam Korn直言“現(xiàn)在想從事交易或分析的基金經(jīng)理不懂編程很難存活下去”。

目前，高盛有約9000名計(jì)算機(jī)工程師，占高盛總員工數(shù)量的1/3。接下來(lái)將輪到投資銀行業(yè)務(wù)。傳統(tǒng)上，這一領(lǐng)域需要較強(qiáng)人際溝通技巧，但高盛規(guī)定在任何一次IPO中所需要采取146個(gè)不同步驟，而其中許多步驟都可以通過(guò)算法完成。

在過(guò)去的十年里，隨著自動(dòng)化技術(shù)的出現(xiàn)，科技最終成為杰出的金融機(jī)構(gòu)，銀行，保險(xiǎn)和投資公司，股票交易公司，對(duì)沖基金，券商等公司的一部分。根據(jù)2013年的Crosman 報(bào)告，與2013年相比，銀行和金融公司2014年在科技上的花費(fèi)要高出4.2%。預(yù)計(jì)在2020年，一年的金融服務(wù)的技術(shù)成本將達(dá)到5億美元。正值系統(tǒng)需要維護(hù)和不斷升級(jí)的時(shí)候，一些著名的銀行雇傭一些開(kāi)發(fā)者是很正常的事情。

那么Python用在哪里呢?

Python的語(yǔ)法很容易實(shí)現(xiàn)那些金融算法和數(shù)學(xué)計(jì)算，每個(gè)數(shù)學(xué)語(yǔ)句都能轉(zhuǎn)變成一行Python代碼，每行允許超過(guò)十萬(wàn)的計(jì)算量。

沒(méi)有其他語(yǔ)言能像Python這樣適用于數(shù)學(xué)，Python精通于計(jì)算，以及數(shù)學(xué)和科學(xué)中的排列組合問(wèn)題。Python的第二個(gè)特性是表示數(shù)字，序列和算法。比如SciPy庫(kù)，很適合用來(lái)做技術(shù)領(lǐng)域和科學(xué)領(lǐng)域的計(jì)算，SicPy庫(kù)被很多工程師，科學(xué)家和分析人員使用。NumPy，也是Python的一個(gè)擴(kuò)展，它可以很好地處理數(shù)學(xué)函數(shù)，數(shù)組和矩陣。同時(shí)，Python也支持嚴(yán)格的編碼模式，因此，使它成為一個(gè)平衡的選擇，或者說(shuō)方法。

使用更少的人達(dá)到相同的結(jié)果以及實(shí)現(xiàn)其他編程語(yǔ)言不能實(shí)現(xiàn)的事，是Python首要的優(yōu)點(diǎn)。Python語(yǔ)法的精確和簡(jiǎn)潔，以及它大量寶貴的第三方工具使它成為處理金融行業(yè)的錯(cuò)綜復(fù)雜的事務(wù)的唯一可靠的選擇。

Cititec(英格蘭倫敦的職業(yè)介紹所)的技術(shù)招聘經(jīng)理Stephen Grant說(shuō)：跨市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)管理和交易系統(tǒng)都在使用Python(有時(shí)會(huì)混合使用c )，很多銀行從建立銀行的前端到資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)系統(tǒng)都會(huì)選擇使用Python。使用Python的金融公司包括荷蘭銀行，德國(guó)證券交易所集團(tuán)，Bellco信用社，摩根大通以及阿爾蒂斯投資管理。

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Business Analyst

1.投行的金融或者技術(shù)部門(mén)

比如 Goldman Sachs、Barclays、JP Morgan等：

投行的數(shù)據(jù)分析師通常會(huì)處理金融交易數(shù)據(jù)，包括外匯、股票、大宗貿(mào)易數(shù)據(jù)，你需要和貿(mào)易方、銷(xiāo)售、風(fēng)控師、運(yùn)營(yíng)和銀行打交道。

它的好處是很容易轉(zhuǎn)到利潤(rùn)導(dǎo)向的前臺(tái)部門(mén)，身邊的同事通常也很聰明。它的缺點(diǎn)是壓力很大，你需要長(zhǎng)時(shí)間的工作。比如很多投行的數(shù)據(jù)分析師需要很頻繁的開(kāi)國(guó)際會(huì)議以順應(yīng)時(shí)差。

2.保險(xiǎn)公司的數(shù)據(jù)科學(xué)部

比如AIG、METLIFE、CIGNA等：

通常這個(gè)崗位的工作是利用機(jī)械學(xué)習(xí)的技術(shù)以及統(tǒng)計(jì)模型簡(jiǎn)歷估值模型。

它的好處是，保險(xiǎn)公司普遍福利好，工作和生活能夠比較好的平衡，不太需要過(guò)強(qiáng)的軟實(shí)力。而弊病就是工作可能比較封閉，需要長(zhǎng)時(shí)間的坐辦公室。

3.四大的咨詢(xún)部

四大的咨詢(xún)是需要和客戶(hù)溝通的，你需要去用數(shù)據(jù)來(lái)幫他們解決具體的問(wèn)題。

如果你在四大工作的話，你會(huì)得到很好的項(xiàng)目管理鍛煉，顯著提升你的多任務(wù)推動(dòng)能力以及快速累積不同行業(yè)的相關(guān)知識(shí)。比如一年里三個(gè)月學(xué)到健康行業(yè)，另外三個(gè)月學(xué)科技行業(yè)等。薪水一般也在行業(yè)平均水準(zhǔn)以上。但是它的項(xiàng)目和客戶(hù)是不定期的，所以時(shí)間將會(huì)非常的緊湊。

4.基金公司的金融數(shù)據(jù)分析崗

通常需要做很多的量化工作：

數(shù)據(jù)分析在它們中的工作包括會(huì)計(jì)、客戶(hù)管理、風(fēng)控、業(yè)務(wù)方面的數(shù)據(jù)，它取決于你的具體業(yè)務(wù)，同時(shí)還包括數(shù)據(jù)研究，以及提供解決方案等。

在這里從事數(shù)據(jù)分析的好處是，他有更加靈活的時(shí)間，同時(shí)一般情況下都是大牛，福利也特別棒。但是，如果你想進(jìn)去的話，你必須要有足夠的投資管理知識(shí)和過(guò)硬的技術(shù)。

5.技術(shù)公司的數(shù)據(jù)分析崗位

比如Google的數(shù)據(jù)分析和金融公司相比，就會(huì)更加注重于用戶(hù)的行為數(shù)據(jù)分析，包括聚類(lèi)、分類(lèi)分析，去解析用戶(hù)的行為習(xí)慣。

它的好處是工作會(huì)很靈活，公司時(shí)刻都能接觸到最新的技術(shù)，不過(guò)會(huì)希望你有很好的技術(shù)，靈活運(yùn)用各類(lèi)數(shù)據(jù)庫(kù)。

金融 Python，怎能少了它?!

量化金融分析師(簡(jiǎn)稱(chēng)AQF，Analyst of Quantitative Finance)由量化金融標(biāo)準(zhǔn)委員會(huì)(Standard Committee of Quantitative Finance，SCQF)主考并頒證，是代表量化金融領(lǐng)域的專(zhuān)業(yè)水平證書(shū)。

AQF課程適合人群：

金融工程/數(shù)學(xué)專(zhuān)業(yè)背景的同學(xué)/工作人士，希望進(jìn)一步學(xué)習(xí)Python編程以及在量化投資的實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用;

非金融工程專(zhuān)業(yè)背景的同學(xué)/工作人士，希望迅速成為寬客;

金融相關(guān)人員，希望學(xué)習(xí)如何系統(tǒng)的做量化策略;

個(gè)人投資者，希望系統(tǒng)學(xué)習(xí)掌握量化投資相關(guān)的實(shí)務(wù)技能，從模型開(kāi)發(fā)，回測(cè)，策略改進(jìn)，搭建穩(wěn)定的量化交易系統(tǒng)。

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量化金融分析師AQF核心課程體系：

1、《量化投資基礎(chǔ)》

主要涵蓋了量化投資領(lǐng)域的必備知識(shí)，包括：基本面分析、技術(shù)分析、數(shù)量分析、固定收益、資產(chǎn)組合管理、權(quán)益、另類(lèi)投資等內(nèi)容。

2、《Python語(yǔ)言編程基礎(chǔ)》

包含了Python環(huán)境搭建、基礎(chǔ)語(yǔ)法、變量類(lèi)型、基本函數(shù)、基本語(yǔ)句、第三方庫(kù)、金融財(cái)務(wù)實(shí)例等內(nèi)容。旨在為金融財(cái)經(jīng)人提供最需要的編程方法。

3、《基于Python的經(jīng)典量化投資策略》

包含了最富盛名，最基本的量化交易思想和交易策略。例如：海龜交易模型、Logistics模型、配對(duì)交易模型、波動(dòng)擴(kuò)張模型、Alpha模型、機(jī)器學(xué)習(xí)(隨機(jī)森林模型、主成分分析)、深度學(xué)習(xí)(人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))等內(nèi)容。

4、《量化交易系統(tǒng)設(shè)計(jì)》

旨在學(xué)習(xí)量化交易系統(tǒng)的具體知識(shí)，包括過(guò)濾器，進(jìn)入信號(hào)，退出信號(hào)，倉(cāng)位管理等詳細(xì)內(nèi)容，并指導(dǎo)學(xué)員設(shè)計(jì)涵蓋個(gè)人交易哲學(xué)的量化交易系統(tǒng)。

5、《量化實(shí)盤(pán)交易》

旨在為解決實(shí)際量化交易策略搭建過(guò)程中的一些問(wèn)題提供較優(yōu)解決方案。

掌握Python及量化投資技能，我們能做什么?

1、熟悉中國(guó)主要金融市場(chǎng)及交易產(chǎn)品的交易機(jī)制;

2、熟知國(guó)內(nèi)外期貨交易、股市交易的異同點(diǎn)和內(nèi)在運(yùn)行機(jī)制;

3、掌握經(jīng)典量化交易策略細(xì)節(jié)及其背后的交易哲學(xué);

4、掌握金融、編程和建模知識(shí)基礎(chǔ)，擁有量化交易實(shí)盤(pán)操作能力;

5、具備獨(dú)立自主地研發(fā)新量化交易策略的能力;

6、掌握量化交易模型設(shè)計(jì)的基本框架，以及風(fēng)險(xiǎn)管理和資產(chǎn)組合理論的實(shí)際運(yùn)用;

7、掌握從策略思想——策略編寫(xiě)——策略實(shí)現(xiàn)餓完整量化投資決策過(guò)程;具備量化投資實(shí)戰(zhàn)交易能力。