大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于python 金融 入门学习的问题,于是小编就整理了4个相关介绍Python 金融 入门学习的解答,让我们一起看看吧。
大学学的金融专业,现在想改行学习Python,没有任何基础,该怎么办?
金融专业学习Python还是非常的不错的,一般金融专业的人都需要有很好的数学基础以及数据分析的能力,而Python在数据的处理有很大的优势。学好Python,在结合以前学习过的金融方面的知识点,在以后的发展还是相当的不错的,比如说:互联网金融就是一条非常不错的路线。
另外一方面,Python相对于其他语言来说,易学,容易入门。
Python基础
Python web开发
Python web项目
Nosql
首先,选择学习Python对于金融专业的毕业生来说还是比较不错的,一方面金融专业往往都有扎实的数学基础和一定的统计学基础,而Python恰好在数据分析领域有一定的优势,另一方面Python自身的语法比较简单,比较适合非计算机专业的人学习。
第一个阶段:基础语法的学习。Python学习的第一个阶段就是基础语法的学习,这部分内容并不复杂,甚至可以说是非常简单。因为Python有脚本式语言的特点,所以操作起来非常直接,看几个小例子:
Python目前有两个版本,一个是2.x系列,另一个是3.x系列,推荐学习3.x版本,按照Python的官方计划,未来2.x的版本将不再获得支持。
第二个阶段:学习库的使用。Python一个非常重要的特点就是有丰富的库,不同的库支撑不同类型的操作,对于金融专业的毕业生来说,推荐系统学习一下数据分析和机器学习方面的库,比如Numpy、Matplotlib、Scipy这几个库,这几个库在Python开发过程中应用比较普遍,也是几个比较重要的库,看几个小例子:
第三个阶段:实践阶段。如果说前两个阶段的学习可以通过自主学习完成的话,那么在实践阶段最好参加一个项目实习,实习过程是掌握编程语言比较重要的一个经历。在实习的过程中不仅能把自己学到的技能加以运用,同时还能了解Python在开发项目时的流程,同时对技术的提升还是比较明显的。
Python是一个广受程序员欢迎的编程语言,可以说是学起来容易,用起来直接,改起来方便的编程语言。
我使用Python的时间比较久,目前也在使用Python做机器学习方面的开发,如果有Python编程方面的问题,也可以咨询我。另外,我在头条写了关于学习Python的系列文章,初学者可以参考一下。
谢谢!
我一直想学python,但是到目前为止,还没有开始😂😂😂😂,我是电子信息科学与技术专业,现在自学Linux,mysql找了一个工作,现在在公司接触了zabbix,shell,还不太熟悉,慢慢学习进步吧。在工作在确实感觉没有计算机专业的厉害,慢慢来吧。
建议我也不知道有什么,但是我知道想去做就去做,坚持去做就可以。不要怕。但是如果只会python将来恐怕也难以立足,做好多学习的准备就可以了。
学习量化交易,应该如何入门?
期权是我轮动交易体系,创始人对这个问题的看法如下。从三个层次来说。
第一,就是量化交易它还是一个交易,那么这样的话,首先你要对交易系统的一个初步的构造交易系统的性能胜率等等因素,都要比较了解才行,所以这个地方是交易是一个基础。
第二,你做量化交易,关键还是在人,这个思想跟策略是决定你这个量化的一个根本,所以这个地方你要做出好的量化交易来,必须要有好的策略,这是第一位的,如果没有好的策略,那你不可能啊写出好的量化程序来,这是第二个层次的问题。
第三个层次的问题就是一个用程序来[_a***_]这个量化交易的问题,以及测试以及它的一个实战,那这个地方,这样你有了交易的系统的理念,有了好的策略和思路,最后的层次就是我们怎么样把它用计算机来实现,实现的过程中包括了你写代码,包括了你测试,包括你实盘,包括你后面的一些修正等等因素,所以他是分为这三个步骤,这样的话把这么三个路径搞通了那么我们这个量化就能做。
所以这个量化交易要做好,首先要把交易做好,交易做好的基础上,然后你可以学习一些量化的一些知识,或者如果
有一定的资本条件的话,可以请人来实现,这个量化的条件,就是这样啊。
1. 坚持。坚持是一种习惯的最佳培养方式,到点必须执行某种动作,长期坚持。我就坚持看出,到点就执行,哪怕打开书我就犯困,走神,也要坚持执行,而且坚持看30分及以上。
2. 训练速读速记的能力。这个技能是自学者的必备技能,因为他可以帮你充分利用碎片时间。这个技能经常会给我带来惊喜,长期大量的碎片信息记忆积累,会在不经意的某天链接成知识块,也为我进行系统学习时提供充足的素材、提高学习效率。最重要的一点是,它是灵感的重要来源。
3. 建立学习正反馈机制。为什么人喜欢玩游戏,尤其是电子游戏,有人专门分析过这个问题,那就是游戏有及时的反馈,然玩家随时获得成就感,所以就会不断的投入注意力。我也为自己在学习问题上建立了很多正反馈机制,例如,如果一周内我的学习时间达到10小时,我就会去吃点好吃的。如果超过15小时,我就会去买点自己想要的。如果超过20小时,我就会在周日给自己放一个小***。再例如,激发自己的好奇心和欲望,让自己能够想要去知道结果,或者急切的渴望达成。再再例如,让自己中二一点,给这件事情赋予一个神圣的意义,让整个事情充满仪式感。。。。
4. 与自己的终极目标相结合。这个其实是第三条的超级加强版,其实很多人都论述过这个观点,那就是把一件辛苦的事情和自己的终极目标相结合,那么这件事情会变得非常有乐趣,谁劝都没用。
5. 丰富的学习手段。这个主要是看个人的爱好了,我的做法是把记笔记变成一种乐趣,我纸质笔记和电子笔记都用,还买了彩色笔丰富笔记颜色。总之就是弄一些让自己能够愉悦的学习工具来使用。
量化交易是指通过严谨的数学或统计学模型,借由计算机的***,通过对大量历史数据的分析,从而选择大概率有超额收益的投资方法,然后由计算机直接执行的方式。
注意:量化交易在执行层面上有很强的客观性,但本质上是一种主观性很强的交易方式。因为策略思想,投资逻辑,市场选择以及计算机何时执行都是由投资者事先确定的。
量化交易系统的结构主要由以下几部分组成:
1.寻找策略思想
2.取得所需数据
3.生成策略模型
4.检验策略模型
5.部署实盘交易
6.策略运行评估
注意:每一个组成部分都不是一蹴而就的,需要反复测试,修改,验证。
书不在多,看这几本就行:
系统学习1:Barra USE3 handbook
系统学习2:Quantitative Equity Portfolio Management(QEPM), Ludwig Chincarini 偏学术风格。
系统学习3:Active Portfolio Management(APM), Grinold & Kahn 偏业界风格。
系统学习4:Quantitative Equity Portfolio Management(QEPM), Qian & Hua & Sorensen APM的补充
值得总结的是数学、计算机、分析框架等工具都只是量化投资的形,优质投资想法才是灵魂。所以在修炼上述量化投资的基本功的同时,请不要忘记向有洞察力、有独立思考的其它派系的投资专家学习,无论他/她是价值投资、成长投资、涨停板敢死队、技术分析、主题投资、逆向投资、各类套利。将你自己想出的或者从别人那里习得的投资想法,用量化框架验证、改进、去伪存真,并最终上实盘创造价值。
量化投资的门槛还挺高的,从知识储备来说,计算机Python和金融学知识至少都是要了解的,可以选懂一样再学另一样。而真正做量化的时候就涉及到数据,回测框架和策略研究,建议最好先用一个平台,因为自己一个人买数据做框架不现实,我自己用的是聚宽的平台,好处是常规的财务数据,行情数据和技术指标基本都有,入门是够用了。谈到升级,难度就大很多,比如多因子策略,需要用到的回测框架就复杂很多,要做IC回归,T检验,分层测试,这时候就要再补习统计学的东西,真的都弄了一遍发现常规的因子赚不到什么钱,要要开始因子挖掘,量化也是条不归路,且行且珍惜吧。
怎么样能学好python呢?
在学习Python之前,选择好方向
相信大多人在学习Python之前 肯定都自己了解过这门语言,也知道Python有很多的学习方向,比如说数据***集方向(爬虫),或者Web开发方向,也可能是最近特别火热的人工智能方向。每个方向所需要的技术都是不尽相同的,所以在我们学习完成Python的基础语法之后,一定要慎重选择自己之后的进阶方向。
学习Python的基础语言
就像学习其他编程语言或者是学习一门外语一样 ,我们应该从Python的基础语法开始学习 ,了解什么是Python的变量 什么是循环 什么是函数,什么是模块。类等等。总之,基础是学习以后高级开发的基石。
学习Python的文件操作
学习完基础之后,我们肯定要进行一些简单的联系。文件的操作是我们不二的选择,因为无论是文本文件。XML格式的文件还是Office办公系列的文件。我们统称之为文件操作。
我们在学习文件操作的时候,要学习文件的写入和读取 以及了解各种文件之间的读写不同知识点。相信在学习完成之后,对于文件的操作 大家一定会得心应手。
学习Python的数据库编程
在我们学习完成Python的文件操作处理之后 肯定会对于文件的不便性有一定的理解。所以这个时候我们就要学习Python的数据库编程了。数据库有Mysql数据库,Oracle数据库和Sqlite数据库。Sqlite数据库是Python自身拥有的,而其他的数据库则需要我们安装相应的操作模块。
一般,我们学习Mysql数据库的操作即可。数据库的增加数据,删除数据,以及查询数据 以及对应的SQL语句是我们学习的重点。
如何才能学好Python呢?
1、首先需要充分理解什么是Python?
Python是一种易于学习,面向对象、解释性脚本语言。其特点是:支持多种编程方式,如:面向对象编程、命令式、函数式和过程式编程。
Python之所以强大,因为它具有丰富和强大的库,通常被昵称为胶水语言,可以很轻松地将其他语言制作的各种模块(例如:C/C++)联结到一起来。
2、了解Python的特点:
2.1 语言简洁:Python本身是使用C语言开发,但是其去掉了C语言中最繁琐的指针等数据类型。
2.2 格式简单:Python代码使用空格或者缩进的方式区分代码块和逻辑。
2.3 风格简约:Python是面向对象、函数式编程,同时简化了面向对象的实现方式,相比较C语言,去掉了保护类、抽象类等面向对象元素。
3、认识Python适合的场景:
基于Python语言的面向对象编程、命令式、函数式和过程式编程的特点。
适合的场景:Web应用开发、系统运维的自动化脚本(自动化测试、自动化部署)、科学计算(丰富的计算库)、网络软件(网络爬虫)、游戏编程、数据分析和人工智能。
我来回答下这个问题。
想学好python,就需要做到“志坚,行敢”。
什么叫“志坚,行敢”呢?
志坚,就是想学好的这个想法是坚定不移的,志向坚定,不管遇到什么困难都不会改变,在困难面前不低头、不退缩,需要勇往直前。学好Python的基础就是“志坚”。
行敢,就是行动要果敢。学好python不是只靠想想就能学会的,需要付诸于行动,而且必须是果敢的行动,不能三天打鱼两天晒网。行敢,是包括有明确的学习***,有明确的执行目标和任务,今天要学习什么,明天要学习,这周要学习什么,这个月要学习什么,至少需要制定最小单元为周的***任务,明确执行时间,就好制定学校里的课程表一样的学习任务时间表。比如什么时候看书,什么时间看视频课程,看什么内容,巩固练习编程做什么,做哪些,等等这些最好一一详细列出来,然后根据制定的详细任务时间表去不折不扣的执行。坚持3个月就能学好python。
找本入门书籍读二遍,流畅
的python就很好。跟着书里的示例写二遍。github找个start高的开源项目看一遍,然后仿写一遍。之后针对自己喜欢的方向搞事情吧。多读多写多思考,成功就在脚下。人生苦短,我用python。[笑哭][笑哭]
首先要能每天抽出一定的时间,不用太多,一小时也可以,买一本Python书,每天看一节,如果感觉能看懂,就多看两节,就这样,遇到不懂的,多去百度,很容易找到答案,只要你坚持下去,一定能学好,我就是这么过来的!
Python获取股票数据?
这里推荐一个包—tushare,tushare是一个免费、开源的python财经数据接口包。主要实现了从数据***集、清洗加工到数据存储过程,能够为金融分析人员提供快速、整洁的分析数据,极大的降低他们的工作量,可以获取到国内大部分的股票数据,兼容python2.x和python3.x,下面我简单介绍一下这个包的安装和使用,实验环境win10+python3.6+pycharm5.0,主要内容如下:
1.下载安装tushare,tushare依赖于pandas,lxml,bs4和requests这4个包,所以必须要先安装这4个包,之后安装tushare,程序才能正常运行,安装命令“pip install 包名”,如下:
2.安装成功后,我们就可以测试一下这个包的使用了,tushare可以获取和分析的数据很多,包括交易数据、投资参考数据、股票分类数据、基本面数据、宏观经济数据、新闻***数据等,下面我从这几个方面做一些简单地示例,主要代码和截图如下:
交易数据:主要用到get_hist_data这个函数,这里获取了“600036”这支股从2014年到2017年的所有交易数据,并且将得到的数据保存到一个excel钟,之后可视化了所有开盘价和收盘价,主要代码如下:
程序运行截图,数据已经成功保存到excel中,如下:
人生苦短, 我用python.
要用python做一件事, 为了避免重复造轮子, 首先就可以查查看有没有能满足我们[_a1***_]的库可以用. 这里我给你推荐一个现成的库Tushare, Tushare是一个开源的python财经数据接口包, 实现了对股票等金融数据从数据***集、清洗加工到数据存储的工作, 为金融分析人员提供快速、整洁、和多样的便于分析的数据, 极大地减轻他们在数据获取方面的工作, 使他们更加专注于数据分析工作, 研究出更好的策略和实现更好的模型.
(图片来源于网络, 侵删)
Tushare返回的绝大部分的数据格式都是pandas DataFrame类型,非常便于使用当前非常火热的机器学习、神经网络方法进行处理.
Tushare除了能获取国内股票的交易数据, 还能获取很多神奇的数据, 包括诸如存贷款利率、GDP等详细的国内的宏观经济数据, 实时重大新闻, 甚至还有电影票房数据. 总之就是你想获取的数据他都为你爬取并整理好了, 好好利用吧.
显然可以,1:从新浪/雅虎/搜狐/东方财富等等各大门户网址里通过requests获取 ;2:各大财经数据供应商提供的相关接口爬取或者下载,比如Wind终端,3,从大智慧通达信等等股票软件中获取
这是个很实用的问题,因为我本身也是个量化投资爱好者,我曾经也找了很久怎么抓取股票数据的方法,当然最后找到了一两种可以使用的方案,目前还在稳定抓取,希望看到这篇问答的朋友能够帮助到你。
Python中有个国人开发的金融数据工具包,叫做Tushare。这是一个抓取金融数据的工具包,里面不仅有股票数据,还有经济数据以及期货数据。安装很简单,在cmd输入以下命令即可:
等待python自动安装后,输出一系列信息后显示successfully installed tushare即可。
抓取历史行情
import tushare as ts
ts.get_hist_data('600848') #一次性获取全部日k线数据
到此,以上就是小编对于python 金融 入门学习的问题就介绍到这了,希望介绍关于python 金融 入门学习的4点解答对大家有用。