Python可以說是當前流行的編程語言，它被廣泛應用在金融量化領(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，比如完成同一個任務，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)于學習方法，具體如下。

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建立學習目的

確立學習python量化交易的目標

在學習Python課程之前，一定要想清楚為什么要學習Python量化交易？學習Python的目的是為了要學會運用這門語言來解決實際問題。但Python的應用方向?qū)嵲趶V，在Python基礎知識學完之后，如果應用方向不同，要學習的東西也會大不同。比如你要用Python做數(shù)據(jù)分析和金融建模，學完P(guān)ython基礎知識，然后就跑去學django、flask框架和web開發(fā)。

個人經(jīng)驗

大部分人學習Python，是因為它在數(shù)據(jù)分析和金融量化分析方面具有強大功能而且免費，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)，在寫論文和實際工作中用處較大。

規(guī)劃好python量化交易學習路徑

當確定好學習的方向和目的后，下一步驟就是順著這個方向，建立好自己的學習路線圖，形成一個系統(tǒng)性的邏輯主線，能讓自己知道每個部分需要完成的目標是什么，需要學習哪些知識點，哪些知識是暫時不必要的。特別是我們身在職場，大多時候是沒有時間來集中學習的。學習時間被分割在了一些碎片化的時間里。在碎片化的時間里，系統(tǒng)性的學習一門知識，需要有一個貫穿前后，系統(tǒng)的邏輯主線，來串聯(lián)所有相關(guān)碎片化的時間的學習。

個人經(jīng)驗

當我確定好學習Python的數(shù)據(jù)分析和金融量化投資的方向后，就按照“基礎知識、數(shù)據(jù)爬取、文本分析、金融量化、機器學習、深度學習”，給自己建立了學習路線圖，大家可以參考：

（1）Python基礎知識

（2）金融量化常用庫學習

如：Numpy、Pandas、Scipy、Matplotlib等

（3）爬蟲基本知識+財經(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）機器學習（sklearn）

（6）深度學習（TensorFlow）

建議安裝anaconda，自帶Jupyter Notebook和Spyder。個人比較喜歡使用Jupyter Notebook來交互運行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，個人推薦看廖雪峰Python3入門教程（百度搜索）。

以上就是【零基礎如何開始學python量化交易？】的全部解答，0基礎的同學如果想入金融量化行業(yè)，或者想快速學習 python語言，建議參加培訓機構(gòu)，如金程網(wǎng)校量化學習培訓班，大家可以免費試聽相關(guān)課程，詳細內(nèi)容歡迎大家咨詢網(wǎng)校。

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