大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于python 金融 入门学习的问题,于是小编就整理了3个相关介绍Python 金融 入门学习的解答,让我们一起看看吧。
zwpython哪个版本好用?
zwPython2020版,是发布以来最大的一次升级:
:: 首次面向大众用户,而非传统的金融/设计行业,重新设计了架构体系。
:: 100%零配置:开源项目,linux,python,实践当中90%的问题,都是出在配置方面。苹果式“开箱即用”模式,绿色版本,无需安装,解压即可直接使用。
:: 增加了vscode开发平台,并内置了全套Python开发插件。
:: 重新改写了《zwPython用户手册》
python对金融有用吗?
Python在金融领域用处还是挺广泛的。首先是这种语言比较容易学,而且维护成本低。这是一个比较重要的优势,此外还有一个比较重要的优势就是Python是开源的,有相当多现成的***可以调用。是一种非常不错的语言。
在金融分析和量化交易领域,Python有着广泛的应用。因为Python的语法,可以非常简单的就完成金融运算,每一个数学语句都能够转变为一行Python代码,每一行允许超过10万的计算量。所以Python精通于计算以及数学和科学当中的排列组合问题。
而且Python有非常多的扩展库,可以大大的简化编程人员的工作量,从而实现非常复杂的计算任务。比如SciPy库,很适合用来做技术领域和科学领域的计算,NumPy,也是Python的一个扩展,它可以很好地处理数学函数,数组和矩阵。
当然有用,主要表现在2方面,一个是数据的获取,一个是数据的处理,下面我简单介绍一下,感兴趣的朋友可以尝试一下:
针对股票等金融数据的获取,Python专门提供了一个免费、开源的财经数据接口包—tushare,集成了数据从***集、加工、清洗到存储的全过程,极大地减轻了金融分析人员的工作量,同时又提供了丰富多样的数据格式(当然,你也可以基于网络爬虫自己手动实现,但整个过程比较耗时),下面我简单介绍一下这个模块的安装和使用:
1.首先,安装tushare,这个直接在cmd窗口输入命令“pip install tushare”即可,如下,程序会自动检测相关依赖并安装:
2.安装完成后,我们就可以直接获取股票、基金、期货等金融数据了,这里官方给出了非常详细的接口文档,每个函数及其参数都有详细介绍,非常适合开发者学习和掌握:
针对股票等金融数据的处理,Python提供了非常多的数据处理模块,比较著名、也比较有影响力的就是pandas(前面的tushare就是基于pandas),内置了大量函数和数据类型,可以轻松处理各种复杂的数据格式(包括CSV,Excel,Txt,Json等),当然,你也可以基于scipy,numpy[_a***_]数学计算,也是非常方便的:
除了基本数据处理,其实针对股票等金融数据的可视化,Python也可以轻松实现,测试代码如下,这里结合matplotlib(pyecharts等模块也可以)对tushare获取的股票K线数据进行绘图,整体效果还是非常不错的:
有数学基础,只会Python一门编程语言,可以当算法工程师吗?
通常算法工程师分为两类,一类是算法设计,一类是做算法实现。目前在大数据、人工智能领域还是比较缺算法工程师的,一方面算法工程师的培养周期较长,另外一方面由于本科的知识结构满足不了算法工程师的要求,所以基本上算法工程师都是研究生毕业的较多,这就导致人才比较短缺。
具备扎实的数学基础是做算法工程师的基本要求,计算机软件问题说到底就是算法问题,所以算法设计往往是设计的核心。通常做大数据、人工智能方面的程序员都需要具备一定的数学基础,比如线性代数、概率论都是基本的要求,但是做算法设计工程师则要求要高得多。
目前大部分公司的算法工程师既做算法设计的事情又做算法实现的事情,算法实现目前大多数人都会选择使用Python,因为Python方便。当然也有分开的,做算法设计的不管实现,需要算法实现工程师与其配合。
目前,算法工程师的招聘一般都从研究生里面选拔,主要还是看研究生阶段的研究方向是否与招聘岗位要求一致。还有一部分算法工程师是企业自身培养的,经过大量的实际项目锤炼出来的,这部分算法工程师虽然可能存在知识结构不足的问题,但是实际解决问题的能力都比较强。
算法工程师目前的专业比较集中在计算机、数学(尤其是计算数学专业)、统计、金融等专业,主要还是这些专业的知识结构比较适合从事算法设计的工作。
算法工程师的发展空间比较大,有不少公司的技术专家甚至是首席科学家都曾经做过算法工程师的岗位,所以对算法感兴趣的程序员可以往这个方向努力一下。
我的研究方向是大数据和人工智能,我在头条上也陆续写了一些这方面的科普文章,感兴趣的朋友可以关注我的头条号,相信一定会让你有所收获。
如果有大数据方面的问题,也可以咨询我。
谢谢!
到此,以上就是小编对于python 金融 入门学习的问题就介绍到这了,希望介绍关于python 金融 入门学习的3点解答对大家有用。