为什么量化金融要用Python语言？

给大家讲讲为啥Python在量化金融方面具有的一些先天的优势。

我是一个有10年Java和其它语言开发经验的程序员，最近两三年才开始用Python。其实也是因为金融，尤其是金融数据才用上了Python。

Python在量化领域的现状

就跟javascript在web领域无可撼动的地位一样，Python也已经在金融量化投资领域占据了重要位置，从各个业务链条都能找到相应的框架实现。

在量化投资(证券和比特币)开源项目里，全球star数排名前10位里面，有7个是Python实现的。从数据获取到策略回测再到交易，覆盖了整个业务链。

量化金融python

而全球注册用户数最多的商业量化平台Uqer优矿，也同样是基于Python实现和提供服务的。国内后来的其他量化平台，例如ricequant和joinquant，也主推Python环境。可见Python在量化平台应用的绝对占有程度。

为什么是Python?

Python是一门比较全面与平衡的语言，既能满足包括web在内的系统应用的开发，又能满足数据统计分析等数学领域的计算需求，同时也能作为胶水语言跟其它开发语言互通融合。

在数据分析方面，没有其他语言能像Python这样既能精于计算又能保持性能，对于时间序列数据的处理展现了简单便捷的优势。而如此适用的特点，主要得益于有如下框架和工具的支持：

Numpy：底层基于C实现的科学计算包

具有强大的N维数组对象Array

具有数据广播功能的函数库

具有完整的线性代数和随机数生成函数

SciPy：开源算法和数学工具包

最优化线性代数、积分、插值、特殊函数

快速傅里叶变换

信号处理和图像处理

常微分方程求解

其他科学与工程中常用的计算

其功能与Matlab和Scilab等类似

Pandas：起源于AQR的数据处理包，具有金融数据分析基因

基于Series、DataFrame和Pannel多维表结构数据

数据自动对齐功能

数据清洗和计算功能

时间序列数据快速处理功能

Matplotlib：基于Python的数据绘图包，能够绘制出各类丰富的图形和报表

另外，Python在机器学习领域的应用也越来越多，其中的开源的项目包括了scikit-learn、Theano、Orange等。

Python的特点

1.面向对象。所谓面向对象， “面向对象”这句话的大概意思就是你在Python中输入放入一切、在Python中看到的一切都可以称之为“对象”。Python 具备所有脚本语言的简单和易用性，并且具有在编译语言中才能找到的高级软件工程工具。

2.免费。这也没什么好说的，除了买书，所有的关于python都可以白嫖。

3.可移植。这点很重要，其可以在目前所有的主流平台上编译和运行。

4.功能强大、可混合。python不需要复杂的类型和大小的生命、自动内存管理和内置工具都是其强大功能的来源，除此之外还包含了丰富的第三方库，满足你的一切需求。

5.简单易用、易学。这点对初学者很重要，我当初转行互联网的时候就是冲着python简单易学这点，俗话说男怕入错行，最快速的转行是你先到了这个行业，其他的知识可以在工作中学习。

Python金融书籍

目前市面上已经出现了不少针对金融领域数据分析和量化的书籍，有了这些书籍，实现金融数据处理完成量化投资分析便容易多了。

金融领域主要的Python书籍：

《Python for Data Analysis》

python金融书籍

AQF：量化金融分析师(简称AQF ，Analyst of Quantitative Finance)由量化金融标准委员会(Standard Committee of Quantitative Finance，SCQF)主考并颁证，是代表量化金融领域的专业水平证书。

乐投体育国际米兰-乐投体育国际米兰官方合作-letou-online.com程适合人群：

金融工程/数学专业背景的同学/工作人士，希望进一步学习Python编程以及在量化投资的实战应用;

非金融工程专业背景的同学/工作人士，希望迅速成为宽客;

金融相关人员，希望学习如何系统的做量化策略;

个人投资者，希望系统学习掌握量化投资相关的实务技能，从模型开发，回测，策略改进，搭建稳定的量化交易系统。

量化金融分析师AQF核心乐投体育国际米兰-乐投体育国际米兰官方合作-letou-online.com程体系：

1、《量化投资基础》

主要涵盖了量化投资领域的必备知识，包括：基本面分析、技术分析、数量分析、固定收益、资产组合管理、权益、另类投资等内容。

2、《Python语言编程基础》

包含了Python环境搭建、基础语法、变量类型、基本函数、基本语句、第三方库、金融财务实例等内容。旨在为金融财经人提供最需要的编程方法。

3、《基于Python的经典量化投资策略》

包含了最富盛名，最基本的量化交易思想和交易策略。例如：海龟交易模型、Logistics模型、配对交易模型、波动扩张模型、Alpha模型、机器学习(随机森林模型、主成分分析)、深度学习(人工神经网络)等内容。

4、《量化交易系统设计》

旨在学习量化交易系统的具体知识，包括过滤器，进入信号，退出信号，仓位管理等详细内容，并指导学员设计涵盖个人交易哲学的量化交易系统。

5、《量化实盘交易》

旨在为解决实际量化交易策略搭建过程中的一些问题提供最优解决方案。

掌握Python及量化投资技能，我们能做什么?

1、熟悉中国主要金融市场及交易产品的交易机制;

2、熟知国内外期货交易、股市交易的异同点和内在运行机制;

3、掌握经典量化交易策略细节及其背后的交易哲学;

4、掌握金融、编程和建模知识基础，拥有量化交易实盘操作能力;

5、具备独立自主地研发新量化交易策略的能力;

6、掌握量化交易模型设计的基本框架，以及风险管理和资产组合理论的实际运用;

7、掌握从策略思想——策略编写——策略实现饿完整量化投资决策过程;具备量化投资实战交易能力。

AQF量化金融分析师实训项目学习大纲

1.1.1. 第一部分：前导及乐投体育国际米兰-乐投体育国际米兰官方合作-letou-online.com程介绍

1.AQF核心乐投体育国际米兰-乐投体育国际米兰官方合作-letou-online.com程

2.量化策略的Python实现和回测

3.整体代码介绍

1.1.2. 第二部分：量化投资基础

1.量化投资背景及决策流程

2.量化择时

3.动量及反转策略

4.基金结构套利

5.行业轮动与相对价值

6.市场中性和多因子

7.事件驱动

8.CTA_1（TD模型）

9.统计套利_低风险套利

10.大数据和舆情分析

11.机器学习

12.高频交易和期权交易

13.其他策略和策略注意点

1.1.3. 第三部分：Python编程知识

Python语言环境搭建	1.Python语言环境搭建
Python编程基础	1.python数字运算和Jupyter notebook介绍
	2.字符串
	3.Python运算符
	4.Tuple和List
	5.字典
	6.字符串格式化
	7.控制结构_1.For循环
	8.函数
	9.全局和局部变量
	10.模块
	11.Python当中的重要函数
Python编程进阶	1.Numpy数据分析精讲
Python编程进阶	2.Pandas数据分析详解
数据可视化	1.Pandas内置数据可视化
	2.Matplotlib基础
	3.Seaborn
金融数据处理实战	1.数据获取_1.本地数据读取
	1.数据获取_2.网络数据读取_1
	1.数据获取_2.网络数据读取_2.tushare
	1.数据获取_2_网络数据读取_3.文件存储
	2.金融数据处理_1.同时获取多只股票
	2.金融数据处理_2.金融计算
	2.金融数据处理_3.检验分布和相关性
	3.金融时间序列分析_1.Python下的时间处理
	3.金融时间序列分析_2.Pandas时间格式
	3.金融时间序列分析_3.金融数据频率的转换
	4.金融数据处理分析实战案例_案例1
	4.金融数据处理分析实战案例_案例2_多指标条件选股分析_1
	4.金融数据处理分析实战案例_案例2_多指标条件选股分析_2

1.1.4. 第四部分：量化交易策略模块

三大经典策略	1.三大经典策略_1.SMA
	1.三大经典策略_2.动量Momentum
	1.三大经典策略_3.均值回归
配对交易策略	2.配对交易
技术分析相关策略	3.量化投资与技术分析_1.技术分析理论
	3.量化投资与技术分析_2.CCI策略的Python实现
	3.量化投资与技术分析_3.布林带策略的Python实现_1
	3.量化投资与技术分析_4.SMA和CCI双指标交易系统
	3.量化投资与技术分析_5.形态识别和移动止损策略
大数据舆情分析策略	4.大数据舆情分析策略_基于谷歌搜索的大数据舆情分析
CTA交易策略	5.CTA交易策略_Aberration趋势跟踪系统
量化投资与机器学习	6.量化投资与机器学习_1_机器学习算法原理_2_逻辑回归原理
	6.量化投资与机器学习_1_机器学习算法原理_3_SVM算法原理
	6.量化投资与机器学习_1_机器学习算法原理_4_决策树算法原理
	6.量化投资与机器学习_1_机器学习算法原理_5_KNN算法原理
	6.量化投资与机器学习_1_机器学习算法原理_6_神经网络算法了解
	6.量化投资与机器学习_1_机器学习算法原理_7_K-means算法原理和算法总结
	6.量化投资与机器学习_2_机器学习算法实现_1_数据集生成原理
	6.量化投资与机器学习_2_机器学习算法实现_2_数据集可视化
	6.量化投资与机器学习_2_机器学习算法实现_3_逻辑回归算法的python实现
	6.量化投资与机器学习_2_机器学习算法实现_4_DT_KNN_NB算法的python实现
	6.量化投资与机器学习_2_机器学习算法实现_5_SVM算法的python实现
	6.量化投资与机器学习_3_机器学习算法实战_6_基于逻辑回归和SVM的股市趋势预测

1.1.5. 第五部分：面向对象和实盘交易

1.模块内容整体介绍

2.面向对象、类、实例、属性和方法

3.创建类、实例、方法

4._init_初始化方法

5.面向对象程序实例

6.继承的概念及代码实现

7.面向对象继承的实战案例

8.多继承和量化交易平台的面向对象开发思路

9.用面向对象方法实现股债平衡策略

1.1.6. 第六部分实盘模拟交易

基于优矿平台的面向对象策略	1.优矿平台介绍
	2.优矿平台回测框架介绍
	3.优矿框架之context对象、account和position对象
	4.优矿其它重要操作
	5.优矿之小市值因子策略
	6.优矿之双均线策略
	7.优矿之均值回归策略
	8.优矿之单因子策略模板
	9.优矿之多因子策略模板
	10.优矿之因子数据处理：去极值和标准化
面向对象实盘交易之Oanda	1.Oanda平台介绍和账户配置
	2.Oanda账户密码配置和交易框架原理
	3.Oanda链接账户并查看信息
	4.Oanda API获取历史数据
	5.Oanda市价单和交易状态查询
	6.Oanda高级交易订单
	7. Oanda其它高级功能
	8. Oanda实战ADX策略全讲解：策略逻辑、数据读取、历史数据处理、可视化、实时数据和实时交易
	9. Oanda通过实时数据API调取实时数据、resample
面向对象实盘交易之IB	1.IB实战平台介绍及API安装调试
	2.IB实战平台请求和响应远离、线程控制
	3.IB响应函数wrapper讲解
	4.IB请求函数及合约定义
	5.IB程序化下单、仓位及账户查询
	6.IB三均线交易_金字塔仓位下单控制模型实盘交易之策略原理、线程控制原理、策略结构总览、响应函数、交易信号、策略展示等全讲解。