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金融量化—為什么我選的是Python?

金融量化—為什么我選的是Python?

昨天,在朋友圈轉發了一篇文章。同時摘取了文章最后一句話做了標注:“在未來,很可能一群把Python語言玩弄在鼓掌之間的人,將成為金融界的新星。”很快,便引來了碼農界和金融界朋友們的紛紛點贊,同時,歡呼聲、懷疑聲與質疑聲在朋友圈里喧囂塵上。

先來看看大家對昨天轉發過來的那句話的反應。

我個人對這個觀點其實持低調溫和贊成的態度:-)。所以,趁今晚有點時間在睡覺之前,給大家講講為啥Python在金融量化方面具有的一些先天的優勢。

我是一個有10年Java和其它語言開發經驗的程序員,最近兩三年才開始用Python。其實也是因為金融,尤其是金融數據才用上了Python,雖然對Java很有感情,但是一用Python就再也不想換回去。(特定應用場景除外)

這里不想引起哪個語言好的討論,只想說說Python在金融領域應用的現狀,大家自己拿捏判斷。要不然又要出現類似“PHP是世界上最好的語言”的撕逼大戰了。哈!

Python在量化領域的現狀

就跟javascript在web領域無可撼動的地位一樣,Python也已經在金融量化投資領域占據了重要位置,從各個業務鏈條都能找到相應的框架實現。

《Python for Finance》《Mastering Python for Finance》《Maching Learning in Action》 1509847378680-ss.jpg


我們拿上一篇文章的圖再來看看,在量化投資(證券和比特幣)開源項目里,全球star數排名前10位里面,有7個是Python實現的。從數據獲取到策略回測再到交易,覆蓋了整個業務鏈。

而全球注冊用戶數最多的商業量化平臺Uqer優礦,也同樣是基于Python實現和提供服務的。國內后來的其他量化平臺,例如ricequant和joinquant,也主推Python環境。可見Python在量化平臺應用的絕對占有程度。

為什么是Python?

Python是一門比較全面與平衡的語言,既能滿足包括web在內的系統應用的開發,又能滿足數據統計分析等數學領域的計算需求,同時也能作為膠水語言跟其它開發語言互通融合。

在數據分析方面,沒有其他語言能像Python這樣既能精于計算又能保持性能,對于時間序列數據的處理展現了簡單便捷的優勢。而如此適用的特點,主要得益于有如下框架和工具的支持:

Numpy:底層基于C實現的科學計算包

具有強大的N維數組對象Array具有數據廣播功能的函數庫具有完整的線性代數和隨機數生成函數

SciPy:開源算法和數學工具包

最優化線性代數、積分、插值、特殊函數快速傅里葉變換信號處理和圖像處理常微分方程求解其他科學與工程中常用的計算

其功能與Matlab和Scilab等類似

Pandas:起源于AQR的數據處理包,具有金融數據分析基因

基于Series、DataFrame和Pannel多維表結構數據數據自動對齊功能數據清洗和計算功能時間序列數據快速處理功能

Matplotlib:基于Python的數據繪圖包,能夠繪制出各類豐富的圖形和報表
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另外,Python在機器學習領域的應用也越來越多,其中的開源的項目包括了scikit-learn、Theano、Orange等。

Python的特點

1、簡單易學Python是一門簡單而又簡約的語言。閱讀好的Python程序感覺就像閱讀英語。Python非常容易上手,學習曲線比較平緩。

2、高級語言垃圾自動處理且面向對象的高級語言。Python 具備所有腳本語言的簡單和易用性,并且具有在編譯語言中才能找到的高級軟件工程工具。

3、擴展移植可與其他語言無縫對接并能實現跨平臺

4、開源項目只要能想到的,幾乎都有現成的包能找到

Python金融書籍

目前市面上已經出現了不少針對金融領域數據分析和量化的書籍,有了這些書籍,實現金融數據處理完成量化投資分析便容易多了。

金融領域主要的Python書籍:《Python for Data Analysis》

zipline.tushare\quicklib\finmarketpy\gekko\high-frequency-Trading-Model
quicklib
PyAlgoTrade
pytrade
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python量化交易科技版塊

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