python 金融分析投资_Python金融数据分析全景图

金融市场智能化，就业必然就越来越精英化。

当操控着量化投资策略的人出现了，99个传统岗位都会被取代。

如今，金融业的“码农化”已是大势所趋，Python更是已然成为投行、基金、咨询和互联网等泛金融和商科领域必备的一项技能，量化投资的风口热度直线飙升，并在各大投资银行和对冲基金公司中成为交易系统的主流。

为了迎合市场需求，海外名校金融、经济、金工等专业越来越重视培养学生的量化分析技能，且更偏向招收量化分析能力强的申请者。

正在看这篇文章的你，会是候选人之一么？

1Python与量化投资

用最贴近人的语言打开新世界大门

量化投资本身是一个很宽泛的概念，简单来说就是以数据模型为核心，以程序化交易为手段，追求绝对收益为目标的一种投资方法。其本质是通过程序化交易来实现交易思想。

一提起量化，很多人都自然而然地想起Python，似乎这两者有着密不可分的联系，我们也发现在很多量化投资的业务链条都能在Python找到相应的框架实现。

因为对比起其他编程语言，Python更简洁，更简单易学，很多程序员都认为它应该算是最简单代码的开始。昵称为“胶水语言”的它，可以将其他语言制作的模块(尤其是C/C++)联结起来。

对于小白的我们，它具有强大且丰富的库，封装后可以轻松调用。用Python做个项目，充实自己，秀给看客们看，'Life is short，you need Python!”2Python大势所趋已成定局你只需奋起直上Beautiful is better than ugly.

Explicit is better than implicit.

Simple is better than complex.

Complex is better than complicated.

这是Zen of Python的前四行，它总结了Python作为编程语言的精髓。

就像在web领域JavaScript无可撼动的地位一样。在金融量化投资领域python也占据了相当重要的位置。近几年来国家相关教育部门对于“人工智能普及”格外重视。

不仅将Python列入到小学、中学和高中等传统教育体系中，并借此为未来国家和社会发展奠定了人工智能的人才培养基础，逐步由底层向高层推动“全民学Python”，从而进一步实现人工智能技术的推动和社会人才结构的更迭。

DT时代的教育不能只有速算与背书，而是需要教如何实际处理多维度海量的大数据。机遇与挑战并存， 这是最好的时代，也是最坏的时代。

实战量化策略是从金融市场的运行中提炼出相对稳定的结构和模型，却依然要适应市场的千变万化。

因此，量化比拼的是逻辑，更是细节。作为零基础小白入门python量化投资，虽想系统化地学习这一项黑科技，但大部分人都难免碰壁：

1、完全小白，想要速成但是缺少体系切入点

2、买下一整个书单的书但是知识多而散乱，不知道从何下手

3、师夷长技却无处可施，缺乏实战经历，心里还是没底

不是计算机专业出身的准金融人，又面对着需要数学思维+金融知识+计算机编程基础的量化投资，你是不是也犯了难？越优秀的人，越要抓住机会。想在稍纵即逝的市场机会中抓住时机挖掘利润，就要在为时不晚的当下尽快掌握一项别人没有的技能。

为此，我们精心打造了Python与量化投资入门到实战课。

本课程偏向使用Python技术对量化投资与金融数据分析的技能运用，所涉及到的知识都会从基础开始讲解，非常适合初学者和想要提高编程技能的人，同时也提供大量有关金融理论和实践的知识，学员通过不断的回顾课程。

按照教程快速上手Python量化投资和数据分析任务。结合线下课程与线上作业，快速系统掌握实际操作与编程能力，以实操带动Python学习！

01课程目录Part 1 Python数据分析基础

1、Python简介：在金融中的应用、安装流程、IPython配置环境、课程接下来的安排

2、Python语法基础：数据结构、函数和文件等

3、numpy：数组和矢量计算

4、pandas：Series、DataFrame介绍

5、pandas：数据加载、存储与文件格式，清洗和准备，数据聚合、合并和重塑等

6、matplotlib和seaborn：绘图和可视化

Part 2 利用Python进行股票数据分析

7、tushare：时间序列，股票数据初探

8、ta-lib：股票技术分析

9、statmodels：线性模型分析

10、scikit-learn: 机器学习介绍，线性回归，神经网络，SVM等，机器学习案例：股票涨跌预测

11、TensorFlow：深度学习介绍，深度学习案例：用LSTM预测股票收盘价

Part 3 基于Python构建股票交易策略

12、量化交易策略初探：配对交易

13、基于技术分析的策略：布林带交易策略

14、基于机器学习的策略：SVM看涨看跌

15、资产组合优化：Markowitz模型02导师简介证经学社金牌导师Eason

清华大学 电子学博士毕业于清华大学电子系，加州大学伯克利分校访问学者。曾在海外量化对冲基金从事股票策略研究，目前在国内某顶尖量化私募从事策略研究。有多年Python使用经验，并在工作中应用基于机器学习和深度学习算法的交易策略。03适宜人群无论您是对Python数据分析感兴趣是有志于进入量化交易行业的在校大学生还是其他行业想要转行量化交易的工作者

PE/VC从业者

投行券商从业者

行研分析师

会计审计从业者

想转行金融的学习者04