Ⅰ python在金融方面有哪些好的書 知乎
建模基本沒怎麼講
也有人說深度不夠，但是我認為這書就是走馬觀花看看，了解python在finance方面的生態圈的。知道都有什麼工具，都能實現哪些功能，具體做的時候再深究。
Ⅱ 想用python量化金融，需要掌握python哪些
掘=金=量=化 有針對新手使用Python進行策略開發的文檔指引，對於還沒有基礎的新手可以去看下
Ⅲ 學python對金融有用嗎
在過去的十年裡，隨著自動化技術的出現，科技最終成為傑出的金融機構，銀行，保險和投資公司，股票交易公司，對沖基金，券商等公司的一部分。根據2013年的Crosman 報告，與2013年相比，銀行和金融公司2014年在科技上的花費要高出4.2%。預計在2020年，一年的金融服務的技術成本將達到5億美元。正值系統需要維護和不斷升級的時候，一些著名的銀行僱傭一些開發者是很正常的事情。
那麼Python用在哪裡呢?
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Python的語法很容易實現那些金融演算法和數學計算，每個數學語句都能轉變成一行Python代碼，每行允許超過十萬的計算量。
沒有其他語言能像Python這樣適用於數學，Python精通於計算，以及數學和科學中的排列組合問題。
Python的第二個特性是表示數字，序列和演算法。比如SciPy庫，很適合用來做技術領域和科學領域的計算，SicPy庫被很多工程師，科學家和分析人員使用。
NumPy，也是Python的一個擴展，它可以很好地處理數學函數，數組和矩陣。同時，Python也支持嚴格的編碼模式，因此，使它成為一個平衡的選擇，或者說方法。
使用更少的人達到相同的結果以及實現其他編程語言不能實現的事，是Python首要的優點。Python語法的精確和簡潔，以及它大量寶貴的第三方工具使它成為處理金融行業的錯綜復雜的事務的唯一可靠的選擇。
Cititec(英格蘭倫敦的職業介紹所)的技術招聘經理Stephen Grant說：跨市場風險管理和交易系統都在使用Python(有時會混合使用c++)，很多銀行從建立銀行的前端到資產風險系統都會選擇使用Python。使用Python的金融公司包括荷蘭銀行，德國證券交易所集團，Bellco信用社，摩根大通以及阿爾蒂斯投資管理。
Ⅳ Python和金融分析的關系量化交易內容深度
Python是一種腳本語言，就是程序員用的代碼語言。
Python的功能不可以說不大，在金融數據分析裡面有著很方便的應用。
但是需要你專門去學Python，不然看到一堆代碼只會懵逼。
Ⅳ python是不是比java更適合做金融系統
對的，java開源這么久了，可以高效，穩定，快速地構建很多業務系統。
Ⅵ 第1章 為什麼將Python用於金融
python是一門高級的編程語言，廣泛應用在各種領域之中，同時也是人工智慧領域首內選的語言。
為什麼容將python用於金融？因為Python的語法很容易實現金融演算法和數學計算，可以將數學語句轉化成python代碼，沒有任何語言能像Python這樣適用於數學。
Ⅶ python對金融有用嗎
在過去的十年裡，隨著自動化技術的出現，科技最終成為傑出的金融機構，銀行，保險和投資公司，股票交易公司，對沖基金，券商等公司的一部分。根據2013年的Crosman 報告，與2013年相比，銀行和金融公司2014年在科技上的花費要高出4.2%。預計在2020年，一年的金融服務的技術成本將達到5億美元。正值系統需要維護和不斷升級的時候，一些著名的銀行僱傭一些開發者是很正常的事情。那麼Python用在哪裡呢?（推薦學習：Python視頻教程）
Python的語法很容易實現那些金融演算法和數學計算，每個數學語句都能轉變成一行Python代碼，每行允許超過十萬的計算量。
沒有其他語言能像Python這樣適用於數學，Python精通於計算，以及數學和科學中的排列組合問題。
Python的第二個特性是表示數字，序列和演算法。比如SciPy庫，很適合用來做技術領域和科學領域的計算，SicPy庫被很多工程師，科學家和分析人員使用。
NumPy，也是Python的一個擴展，它可以很好地處理數學函數，數組和矩陣。同時，Python也支持嚴格的編碼模式，因此，使它成為一個平衡的選擇，或者說方法。
使用更少的人達到相同的結果以及實現其他編程語言不能實現的事，是Python首要的優點。Python語法的精確和簡潔，以及它大量寶貴的第三方工具使它成為處理金融行業的錯綜復雜的事務的唯一可靠的選擇。
Cititec(英格蘭倫敦的職業介紹所)的技術招聘經理Stephen Grant說：跨市場風險管理和交易系統都在使用Python(有時會混合使用c++)，很多銀行從建立銀行的前端到資產風險系統都會選擇使用Python。使用Python的金融公司包括荷蘭銀行，德國證券交易所集團，Bellco信用社，摩根大通以及阿爾蒂斯投資管理。
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Ⅷ 金融工程現在用python多嗎
對於不同的quant崗位，使用的軟體大不相同。
如果是做定價模型的，可能最經常用的是matlab，因為語言簡單，擴展包優良。對於不需要對時間有要求的衍生品定價，最為適合。
如果是做高頻交易，最常用的是C++，因為速度快。有很多的高頻公司，都有自己寫的底層包，並為此花了大量的人力和物力去維護。
如果是寫盈利模型的，會更多的選擇R。R裡面有很多前沿的統計模型包。對於統計分析和時間序列處理非常強大。但是擴展包沒有matlab的穩定。
對於Python 而言，更像是一種全能的編程需要。無論是網路抓包，統計分析，還是數值分析，都有還算不錯的方案。但是，在專業領域方面，還是弱於上邊提到的語言。
其實在不同的金融公司，有著不同的語言使用傳統，有的喜歡C++，有的喜歡C#，有的喜歡Java。但是對於一個成熟的公司而言，需要對這些語言都提供良好的支持。畢竟一個好的trader是十分難得的，難道就因為使用語言的不同就拒絕能讓他發財的人才么？
其實，軟體只是一個載體，思想才是最核心的。我工作的地方，大家都用VBA。交易的時候，滿屏的Excel。只要能完成工作，誰管你用什麼語言。
Ⅸ R 和 Python 在金融界的發展前景怎樣
美國大型金融機構幾乎前篇一律的用SAS。最重要原因的在於用SAS省卻了盡職調查。R作為一款免費軟體，有大量第三方的library或者package。你說你用吧，挺方便，但是每用一次你就得給這個來一次盡職調查。不然銀行內的model validation team，internal audit或者美聯儲都回來挑麻煩的。或者你不用，不過自己把所有需要的工具自己寫一遍也夠累的，何況自己寫了也需要validate。而不管是對第三方code的盡職調查，還是對自己code的validation，都成本很高，牽扯很多部門，需要按照詳細的流程走下來。（美聯儲的要求越來越嚴格了）
反觀SAS，作為一個default工具，不管是用Base SAS還是SAS EG，交點錢就好了。對於這些機構來說，SAS真的不貴。我們最近在幫某大行Bulid model，team去了幾十個人，客戶也沒在乎是不是每個人都需要，就給每人都配了Base SAS和SAS EG。
另外銀行動輒上百個G大小的數據，R跑起來可能真的太吃力了。相反基於Server的SAS用起來非常流暢。
Python vs. C++
這個我了解不多。但是Python在machine learning上的應用越來越好，所以在量化交易上應該還是有前景的。而且Python和其他語言的對接做的很棒，也算是他的優勢吧。另一方面Python真的很簡潔，連我這種看見C++就頭疼的人也能寫一些simulation。如果要求不是很嚴格，很多人會非常樂於接受Python吧。