金融量化交易前景如何？可以說量化分析師是近兩年金融求職圈受歡迎的職位，主要從事風險管理、優(yōu)化投資組合、設計開發(fā)金融產(chǎn)品、財務分析、銷售與交易等工作。現(xiàn)如今隨著科技的進步，我們生活的方方面面也在發(fā)生著變化。金融行業(yè)也緊跟時代的步伐，下面我們具體來看看金融量化交易前景如何？小白如何入行？

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投資行業(yè)作為金融的一大版塊，其中的投資方式、操作思路等也都會隨著時代的更迭而不斷進步。傳統(tǒng)的投資方式主要還是要靠分析師對基本面數(shù)據(jù)的挖掘而進行決策判定。而人本身的精力是有限的，這就意味著傳統(tǒng)的投資方式的決策廣度有限。

隨著信息傳遞速度的加快，傳統(tǒng)的分析師對基本面數(shù)據(jù)挖掘速度慢的缺點也逐步的顯現(xiàn)出來。價值，主觀投資者難免受到情緒對交易決策產(chǎn)生的影響，這也就意味著量化金融投資的興起。

金融量化交易行業(yè)的薪資

在美國投行，一個沒有經(jīng)驗的Quant，每年大概能掙到平均12萬美金的Base Salar再加上股票獎金、傭金、年終分紅等獎金。

例如：CitiTotal Compensation一般會超過14萬美金。

美國、英國quant analyst年薪約在15-110萬美元，有的quant analyst時薪比IBD analyst高出許多，因為他們的工作時間非常規(guī)律——朝九晚六，周末也完全是自己支配的時間。這個行業(yè)中通常是資歷取勝，既涉足金融又玩轉(zhuǎn)科技。
作為小白想要入門量化交易，Python無疑是適合學習的一門語言。在量化投資的研究過程中，80%的時間都是處理數(shù)據(jù)。

Python處理數(shù)據(jù)的功能強大，用起來也順手，而且統(tǒng)計庫也越來越完善。

國內(nèi)多數(shù)量化交易平臺都使用Python開發(fā)，因為它容易實現(xiàn)加上用于數(shù)學計算、數(shù)據(jù)收集、機器學習、數(shù)據(jù)可視化，甚至基于這些模型的應用程序開發(fā)的大量庫，將Python轉(zhuǎn)變?yōu)橐粋€完整的數(shù)據(jù)科學項目生態(tài)系統(tǒng)。

那么用Python學習金融量化投資難不難？

金程網(wǎng)校在這里告訴大家：如果你是金融專業(yè)出身，數(shù)學基礎比較好，還接觸過一點編程語言，那么恭喜你，學習它對你而言并沒有任何障礙！你就應該去掌握它！

但如果你不是金融專業(yè)出身，是學習計算機等專業(yè)出身，對金融感興趣想要轉(zhuǎn)型，那么也恭喜你！你的障礙只是沒有對金融的系統(tǒng)認識和見解，但要學習它對你而言依然是容易上手的！

如果上述條件你都不符合，你是完完全全的小白，沒有任何基礎，那么也千萬不要灰心！可以來金程網(wǎng)校培訓學習，相關課程培訓，保障在短時間內(nèi)掌握Python語言實操！

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