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    為什么金融量化要用Python語言?

    • 發布:Python培訓
    • 來源:Python常見問題
    • 時間:2021-03-04 16:08

    一、Python在量化領域的現狀

    就跟javascript在web領域無可撼動的地位一樣,Python也已經在金融量化投資領域占據了重要位置,從各個業務鏈條都能找到相應的框架實現。

    在量化投資(證券和比特幣)開源項目里,全球star數排名前10位里面,有7個是Python實現的。從數據獲取到策略回測再到交易,覆蓋了整個業務鏈。

    而全球注冊用戶數最多的商業量化平臺Uqer優礦,也同樣是基于Python實現和提供服務的。國內后來的其他量化平臺,例如ricequant和joinquant,也主推Python環境。可見Python在量化平臺應用的絕對占有程度。

    二、為什么是Python?

    Python是一門比較全面與平衡的語言,既能滿足包括web在內的系統應用的開發,又能滿足數據統計分析等數學領域的計算需求,同時也能作為膠水語言跟其它開發語言互通融合。

    在數據分析方面,沒有其他語言能像Python這樣既能精于計算又能保持性能,對于時間序列數據的處理展現了簡單便捷的優勢。而如此適用的特點,主要得益于有如下框架和工具的支持:

    Numpy:底層基于C實現的科學計算包

    具有強大的N維數組對象Array

    具有數據廣播功能的函數庫

    具有完整的線性代數和隨機數生成函數

    SciPy:開源算法和數學工具包

    最優化線性代數、積分、插值、特殊函數

    快速傅里葉變換

    信號處理和圖像處理

    常微分方程求解

    其他科學與工程中常用的計算

    其功能與Matlab和Scilab等類似

    Pandas:起源于AQR的數據處理包,具有金融數據分析基因

    基于Series、DataFrame和Pannel多維表結構數據

    數據自動對齊功能

    數據清洗和計算功能

    時間序列數據快速處理功能

    Matplotlib:基于Python的數據繪圖包,能夠繪制出各類豐富的圖形和報表

    另外,Python在機器學習領域的應用也越來越多,其中的開源的項目包括了scikit-learn、Theano、Orange等。

    三、Python的特點

    1、面向對象。所謂面向對象, “面向對象”這句話的大概意思就是你在Python中輸入放入一切、在Python中看到的一切都可以稱之為“對象”。Python 具備所有腳本語言的簡單和易用性,并且具有在編譯語言中才能找到的高級軟件工程工具。

    2、免費。這也沒什么好說的,除了買書,所有的關于Python都可以白嫖。

    3、可移植。這點很重要,其可以在目前所有的主流平臺上編譯和運行。

    4、功能強大、可混合。Python不需要復雜的類型和大小的生命、自動內存管理和內置工具都是其強大功能的來源,除此之外還包含了豐富的第三方庫,滿足你的一切需求。

    5、簡單易用、易學。這點對初學者很重要,我當初轉行互聯網的時候就是沖著Python簡單易學這點,俗話說男怕入錯行,最快速的轉行是你先到了這個行業,其他的知識可以在工作中學習。

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