python理財

① python的主要應用領域有哪些

python主要應用領域：

1、雲計算：

PYTHON語言算是雲計算最火的語言，典型應用OpenStack。

2、WEB前端開發

python相比php uby的模塊化設計，非常便於功能擴展；多年來形成了大量優秀的web開發框架，並且在不斷迭代；如目前優秀的全棧的django、框架flask，都繼承了python簡單、明確的風格，開發效率高、易維護，與自動化運維結合性好。

python已經成為自動化運維平台領域的事實標准；眾多大型網站均為Python開發，Youtube, Dropbox, 豆瓣。

3、人工智慧應用

基於大數據分析和深度學習而發展出來的人工智慧本質上已經無法離開python的支持，目前世界優秀的人工智慧學習框架如Google的TransorFlow 、FaceBook的PyTorch以及開源社區的神經網路庫Karas等是用python實現的。

甚至微軟的CNTK（認知工具包）也完全支持Python，而且微軟的Vscode都已經把Python作為第一級語言進行支持。

4、系統運維工程項目

Python在與操作系統結合以及管理中非常密切，目前所有linux發行版中都帶有python，且對於linux中相關的管理功能都有大量的模塊可以使用，例如目前主流的自動化配置管理工具：SaltStackAnsible（目前是RedHat的）。

目前在幾乎所有互聯網公司，自動化運維的標配就是python+Django/flask，另外，在虛擬化管理方面已經是事實標準的openstack就是python實現的，所以Python是所有運維人員的必備技能。

5、金融理財分析

量化交易，金融分析，在金融工程領域，Python語言不但在用，且用的最多，而且重要性逐年提高。原因：作為動態語言的Python，語言結構清晰簡單，庫豐富，成熟穩定，科學計算和統計分析都很牛逼，生產效率遠遠高於c,c++,java,尤其擅長策略回測。

5、大數據分析

Python語言相對於其它解釋性語言最大的特點是其龐大而活躍的科學計算生態，在數據分析、交互、可視化方面有相當完善和優秀的庫（python數據分析棧：Numpy Pandas ScipyMatplotlipIpython）

並且還形成了自己獨特的面向科學計算的Python發行版Anaconda，而且這幾年一直在快速進化和完善，對傳統的數據分析語言如R MATLAB SAS Stata形成了非常強的替代性。

② 椋庡彉閲忓寲浜ゆ槗璇劇▼濡備綍

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③ 金融行業學python的哪個方面

金融業指的是銀行與相關資金合作社，還有保險業，除了工業性的經濟行為外，其他的與經濟相關的都是金融業。
金融業是指經營金融商品的特殊行業，它包括銀行業、保險業、信託業、證券業和租賃業
金融學（Finance）是研究價值判斷和價值規律的學科。主要包括傳統金融學理論和演化金融學理論兩大領域。
人類已經進入金融時代、金融社會，因此，金融無處不在並已形成一個龐大體系，金融學涉及的范疇、分支和內容非常廣，如貨幣、證券、銀行、保險、資本市場、衍生證券、投資理財、各種基金（私募、公募）、國際收支、財政管理、貿易金融、地產金融、外匯管理、風險管理等。
金融學領域的學科交叉與創新發展的趨勢非常明顯，涌現出許多引人注目的新興邊緣學科，如演化金融學（Evolutionary Finance）就是介於生物學和金融學的一門邊緣科學，演化證券學則是介於生物學和證券學之間的邊緣學科。
特點
金融業具有指標性、壟斷性、高風險性、效益依賴性和高負債經營性的特點。