Python可以說是當(dāng)前流行的編程語言，它被廣泛應(yīng)用在金融量化領(lǐng)域，它是一種高級的動態(tài)編程語言（其表達(dá)接近自然語言），相比其他編程語言，語法簡潔，比如完成同一個(gè)任務(wù)，C語言要寫1000行代碼，Java只需要寫100行，而Python可能只要20行，關(guān)于學(xué)習(xí)方法，具體如下。
建立學(xué)習(xí)目的
確立學(xué)習(xí)python量化交易的目標(biāo)
在學(xué)習(xí)Python課程之前，一定要想清楚為什么要學(xué)習(xí)Python量化交易？學(xué)習(xí)Python的目的是為了要學(xué)會運(yùn)用這門語言來解決實(shí)際問題。但Python的應(yīng)用方向?qū)嵲趶V，在Python基礎(chǔ)知識學(xué)完之后，如果應(yīng)用方向不同，要學(xué)習(xí)的東西也會大不同。比如你要用Python做數(shù)據(jù)分析和金融建模，學(xué)完P(guān)ython基礎(chǔ)知識，然后就跑去學(xué)django、flask框架和web開發(fā)。
個(gè)人經(jīng)驗(yàn)
大部分人學(xué)習(xí)Python，是因?yàn)樗跀?shù)據(jù)分析和金融量化分析方面具有強(qiáng)大功能而且免費(fèi)，基本涵蓋了“數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化”所有環(huán)節(jié)，在寫論文和實(shí)際工作中用處較大。
規(guī)劃好python量化交易學(xué)習(xí)路徑
當(dāng)確定好學(xué)習(xí)的方向和目的后，下一步驟就是順著這個(gè)方向，建立好自己的學(xué)習(xí)路線圖，形成一個(gè)系統(tǒng)性的邏輯主線，能讓自己知道每個(gè)部分需要完成的目標(biāo)是什么，需要學(xué)習(xí)哪些知識點(diǎn)，哪些知識是暫時(shí)不必要的。特別是我們身在職場，大多時(shí)候是沒有時(shí)間來集中學(xué)習(xí)的。學(xué)習(xí)時(shí)間被分割在了一些碎片化的時(shí)間里。在碎片化的時(shí)間里，系統(tǒng)性的學(xué)習(xí)一門知識，需要有一個(gè)貫穿前后，系統(tǒng)的邏輯主線，來串聯(lián)所有相關(guān)碎片化的時(shí)間的學(xué)習(xí)。
個(gè)人經(jīng)驗(yàn)
當(dāng)我確定好學(xué)習(xí)Python的數(shù)據(jù)分析和金融量化投資的方向后，就按照“基礎(chǔ)知識、數(shù)據(jù)爬取、文本分析、金融量化、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)”，給自己建立了學(xué)習(xí)路線圖，大家可以參考：
（1）Python基礎(chǔ)知識
（2）金融量化常用庫學(xué)習(xí)
如：Numpy、Pandas、Scipy、Matplotlib等
（3）爬蟲基本知識+財(cái)經(jīng)網(wǎng)站數(shù)據(jù)開源庫
如：Scrapy、tushare、baostock等
（4）文本分析（NLP處理、詞云分析、jieba分詞）
（5）機(jī)器學(xué)習(xí)（sklearn）
（6）深度學(xué)習(xí)（TensorFlow）
建議安裝anaconda，自帶Jupyter Notebook和Spyder。個(gè)人比較喜歡使用Jupyter Notebook來交互運(yùn)行python程序，公眾號上的文章和代碼也都是使用它來完成的，文字使用md編譯。至于Python基礎(chǔ)，個(gè)人推薦看廖雪峰Python3入門教程（百度搜索）。
以上就是【零基礎(chǔ)如何開始學(xué)python量化交易？】的全部解答，0基礎(chǔ)的同學(xué)如果想入金融量化行業(yè)，或者想快速學(xué)習(xí) python語言，建議參加培訓(xùn)機(jī)構(gòu)，如金程網(wǎng)校量化學(xué)習(xí)培訓(xùn)班，大家可以免費(fèi)試聽相關(guān)課程，詳細(xì)內(nèi)容歡迎大家咨詢網(wǎng)校。
>>>點(diǎn)擊領(lǐng)取金程Python培訓(xùn)課程
金程推薦： AQF是什么意思 量化金融分析師年薪 AQF考試流程
咨詢熱線：400-700-9596
完善下表，48小時(shí)內(nèi)查收AQF備考資料
(如果沒收到資料，可以點(diǎn)我咨詢)
.png)
