python对财务人员有用吗,财务人学python有意义吗

　　幸运的是，对于Python程序员在银行和对冲基金中的需求旺盛。,来说，这种语言很容易学——它经常被英国的小学用来教授编程的基础知识。然而，在你第一次接触Python之前，你应该知道一些事情——尤其是如果你想在金融环境中使用它的话。

　　Python是一门在金融行业拥有巨大声望的编程语言。最大的投资银行和对冲基金正在使用它来构建包括核心交易项目及风险管理系统在内的广泛的金融应用。(推荐学习：Python视频教程)

　　功能不编写在内，但是有库

　　你还需要知道核心Python库是非常轻量级的。如果你想做一些有趣的事情，你需要导入预打包的库。这些库包含执行大多数数学运算、导入和处理数据以及执行常见系统任务的函数。

　　然而，当你开始下载许多免费的第三方库时，Python的真正威力就来了。对于财务工作，你需要numpy(处理大型数组上的操作)、scipy(高级统计和数学函数)和matplotlib(数据可视化)。对机器学习感兴趣的数据科学家不妨研究一下tensorflow。熊猫是数据操作的必需品——它最初是在大型对冲基金AQR Capital的管理中开发的。

　　用户可能希望在一个干净的预打包环境中查看Anaconda发行版，该环境包括上述所有软件包等。

　　Python很慢。但是很容易将它与C混合

　　习惯了C或C的闪电般速度，或者Julia或Java相对较快的程序员，会觉得Python有些平淡(虽然还是比R和Matlab快一点，这两种语言都是量化金融学的流行语言)。

　　程序员喜欢吹嘘自己的代码有多快多快，但大多数代码并不一定要跑得快。但是对于大数据集上重复运行的函数或者延迟敏感的交易算法，Python肯定会太慢。

　　幸运的是，编写快速的C或C函数，然后将它们嵌入到Python模块中是非常容易的。学习如何做到这一点。

　　Python喜欢大数据

　　寻求在当今市场中占据优势的金融公司正在关注新的数据源。这些替代数据源有一个共同点——它们都很大。使用Twitter feed数据来预测市场情绪是一个很酷的想法，但每天大约有5亿条新推文。这需要存储、处理和分析大量数据。

　　幸运的是，Python可以很好地融入大数据生态系统，可以使用与Spark和Hadoop交互的软件包。Python还为MongoDB等NoSQL数据库和所有主要云存储提供商提供API。

　　不要害怕GIL

　　GI是Python的致命弱点。解释器在任何时候只能执行一个线程，这样就产生了瓶颈，降低了执行速度，没有利用现代多核CPU。然而，GIL在实践中很少引起问题。大多数真实世界的程序花费更多的时间等待输入或输出。

　　GIL可以影响大型计算密集型操作，但只有受虐狂才会尝试在台式机或笔记本电脑上运行这些操作。更有意义的做法是将代码并行化，然后将其分发到本地集群或云计算提供商。以上是python在金融中是否有用的细节。更多信息请关注盛行IT软件开发工作室的其他相关文章！

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