Python和金融分析的關係？量化交易內容深度？

1樓：ff9停f嗜閉悠

1. python適合做資料分析，有很多成熟的資料分析框架：pandas, numpy等，這些在課程中都有教。這些框架都可以很方便的完成資料分析的任務。

2. 量化交易課程中，傳智播客老師給學生講了關於**各方面的知識點，以及使用**來分析（資料分析，人工智慧）**賣出的時間點（基於大量資料），然後用**來完成**賣出**，如果有大量的資料作為參考的話，對於**的盈利會更加輕鬆。

2樓：沛瞳坨

python是一種指令碼語言，就是程式設計師用的**語言。

python的功能不可以說不大，在金融資料分析裡面有著很方便的應用。

但是需要你專門去學python，不然看到一堆**只會懵逼。

3分鐘了解深度學習跟量化交易是什麼關係

想用python量化金融，需要掌握python哪些？ 10

3樓：網友

urllib, urllib2, urlparse, beautifulsoup, mechanize, cookielib 等等啦這些庫的掌握並不難，網路爬蟲難的是你要自己設計壓力控制演算法，還有你的解析演算法，還有圖的遍歷演算法等。

4樓：匿名使用者

掘=金=量=化有針對新手使用python進行策略開發的文件指引，對於還沒有基礎的新手可以去看下。

5樓：山茶泡泉

提取碼：4591華爾街學堂 python金融實務從入門到精通。最近，越來越多的研究員、**經理甚至財務會計領域的朋友，向諮詢：

金融人需要學python麼？事實上在現在，這已經不是乙個問題了。python已成為國內很多頂級投行、**、諮詢等泛金融、商科領域的必備技能。

中金公司、銀河**、南方**、銀華**在招聘分析師崗位時，紛紛要求熟練掌握python資料分析技能。

課程目錄：python在金融資管領域中的應用。

安裝anaconda步驟。

python基礎知識。

python基礎金融分析應用。

成為程式設計能手：python知識高階。

利用python實現金融資料收集、分析與視覺化。

6樓：匿名使用者

需要量化投資基礎以及python語言程式設計基礎，以及基於python的量化投資策略、量化實盤交易。

目前知道有乙個證書考試圍繞量化金融能力的培養開展，叫aqf,量化金融分析師，可以去了解下的，應該不錯、

如何用python做金融資料分析

7樓：吻別

所說所有的變數都是物件。物件在python裡，其實是乙個指標，指向乙個資料結構，資料結構裡有屬性，有方法。物件通常就是指變數。

從物件導向oo的概念來講，物件是類的乙個例項。在python裡很簡單，物件就是變數。

matlab和python哪個更適合金融領域的資料分析

8樓：

現在分析全線轉r/python，未來有可能上julia。

別問為什麼不用matlab了。r/python組合好處在於開源，資料workflow相當容易搭建起來，另外背靠學術界，有相當多的新統計工具可以試。說r速度慢根本不是問題，機器好一點就行了。

超大型的資料甚至可以跑r/hadoop。

matlab的完全就不能比。

另外說在「工程上matlab有而r/python沒有」我覺得是十分奇怪的。就比如，目前新工具而言比如deep learning來說。python上有theano/pylearn2/對接caffe，matlab的deep learning我目前只知道乙個toolbox。

舊的工具r/python上也不缺。

另外我看有答案把matlab能直接傳送交易訊號作為matlab賣點。我覺得貴司策略和交易是不是定位不太清晰。為了保證可靠的效能和策略管理的便利性，我想除了個人投資者沒有人會選擇開著matlab下單。