金融专业学python能做什么,金融业python能做什么

　　既然你已经点击了这篇文章，我就不需要强调量化金融学目前是多么的热门和有前途了。那我们就开门见山吧。

　　实际上，量化金融学是一门交叉学科，需要掌握数学、计算机和金融学的知识。显然，有金融背景的学生需要单独学习计算机编程的知识，而有计算机背景的学生需要补充金融知识。今天和大家分享一下，作为一个零编程基础的金融学学生，你是如何入门量化金融的？

　　一.量化工具

　　01.编程语言：Python

　　锋利的工具能做好工作。要开始量化，学习一门编程语言是必不可少的。对于量化金融，主流的编程语言有Python、MATLAB、Java、C等。

　　从开发难度来说，Python和MATLAB比较容易，Java和C比较难；从运行速度来说，C是

　　速度快，所以常用于高频交易。但是对于大多数量化投资者，尤其是新手来说，开发时间远大于运行时间。如果想要运行速度，也可以先开发策略，然后用C/C重写高性能代码段。

　　另外，在定量资源方面，Python的资源更多，MATLAB是商业软件，而Python是开源免费的。所以综上所述，如果你是一个编程零基础的学生，Python无疑是入门量化的编程语言。

　　关于Python的学习，网上资源很多。这里推荐一门课程《Python实操课程》。本课程将Python语言的智能、简洁、高效与金融的专业实战相结合，让学习该语言的学员具备语言汇编能力，以模块化的方式梳理复杂的金融数据，进而建立科学的金融模型辅助做出*投资决策，旨在帮助金融从业者提升行业竞争力。

　　02数据采集：Tushare BaoStock

　　关于数据采集，有风就太好了，但是风很贵。没有条件的同学可以使用免费的数据源，比如Tushare和BaoStock。

　　Tushare是一个老的数据接口，包括沪深股票、指数、公募基金、期货、期权、债券、外汇等。

　　很多财务数据，现在老版本的Tushare已经不再维护了，已经转移到新版的TusharePro上了。使用方法还是*简单，缺点是有些数据只能通过某些点获得。

　　而BaoStock是2018年新推出的数据接口，口碑不错。缺点是只针对股票市场，期货等市场尚未涉及。但是对于新手来说，这两个界面已经绰绰有余了。TusharePro个人使用广泛，导入的数据直接是DataFrame格式。

　　方便。

　　3.量化平台

　　量化平台可视为一个组合框架。用户只需要添加一些自己的买卖条件，就可以进行策略回测，省去了从零开始搭建基本框架的过程。

　　目前国内主流的量化平台有友矿、聚矿、米矿等。但就策略回测而言，只有使用Python才能完全实现。使用第三方平台的缺点是，你必须先弄清楚如何使用这个平台一段时间，并且

　　重要的是，很难摸清平台的所有细节，并对其进行控制。

　　04其他工具

　　这些是一些基本的量化工具。此外，根据策略的类型，还会使用一些其他的Python第三方库。

　　数据库推荐：SQLite

　　如果策略需要存储大量数据，那么就需要一个数据库。Python自带sqlite3库，可以方便的在Python中操作sqlite数据库。

　　机器学习：Scikit-learn(sklearn)

　　Sci-learn (sklearn)是机器学习中常用的第三方模块，它封装了常用的机器学习方法，包括回归、分类、维度

　　归约)、聚类等方法。也有很多学习资源和学习笔记的在线搜索。

　　技术分析：数据仓库

　　TA-Lib，全称“技术分析库”，

　　即技术分析数据库涵盖了股票、期货交易软件常用的150多个技术分析指标，如MACD、RSI、KDJ、动量指数、布林线等。

　　爬虫推荐：Beautifulsoup

　　BeautifulSoup4是爬行动物的必备技能。BeautifulSoup*的主要功能是从网页中抓取数据。

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