python在金融领域的应用及发展

① 学python毕业后可以做什么

Python简单易学，入门门槛低，而且可以跨平台使用，一处编写处处运行，因此从开发者的视角来说非常高效。

其稳定性和安全性也在大型实际项目上得到了验证，一些着名的网站或客户端应用都是用Python来实现的，例如 YouTube，豆瓣，BitTorrent 和 Dropbox等。

Python的应用领域

1. Web开发

Python可以快速创建Web应用，这得益于其强大的基础库和丰富的网络框架，例如着名的Django，Flask，Tonardo，Web.py 等。

通过使用这些Web框架，我们开发Web网站会更加安全与便利，在天下武功唯快不破的时代，何乐而不为呢。

2. 游戏开发

Python也能用来开发互动性的游戏。PySoy可以提供3D引擎，而PyGame则可以提供了开发一款游戏的基本功能和库支持。例如 Civilization-IV，Disney’s Toontown Online，Vega Strike 等游戏都是通过Python来开发。

在网络游戏开发中，Python也有很多应用，相比Lua而言，Python 有更高阶的抽象能力，可以用更少的代码描述游戏业务逻辑。

3. 机器学习与人工智能

机器学习和人工智能是当下最热的话题，Python 在人工智能领域内的机器学习、神经网络、深度学习等方面，都是主流的编程语言。原因至少有以下三点：

· 目前世界上优秀的人工智能学习框架，比如 Google 的 TransorFlow(神经网络框架)、FaceBook 的 PyTorch(神经网络框架)以及开源社区的 Karas 神经网络库等，都是用 Python 实现的;

· 微软的 CNTK(认知工具包)也完全支持 Python，并且该公司开发的 VS Code，也已经把 Python 作为第一级语言进行支持。

· Python 擅长进行科学计算和数据分析，支持各种数学运算，可以绘制出更高质量的 2D 和 3D 图像。

如今AI 时代的来临，Python 作为 AI 时代头牌语言的位置，已经确定。

4. 科学计算与数据可视化

自1997 年，NASA 就大量使用 Python 进行各种复杂的科学运算，为 Python 积累了丰富的科学运算库。

并且，和其它解释型语言(如 shell、js、php)相比，Python 在数据分析、可视化方面有相当完善和优秀的库，例如 NumPy、SciPy、Matplotlib、pandas 等，这可以满足 Python 开发者高效编写科学计算程序。

同时基于Matplotlib，Seaborn，又能方便绘制图形，能让数据可以更直观的表现。

5. 桌面软件

Python可用于桌面应用程序编程。它提供了可用于开发用户界面的库，如Tkinter，wxPython和pyQT等，可用于在多个平台上创建桌面应用程序。

Python人才需求逐年增加，从市场整体需求来看，Python在招聘市场上的流行程度也是在逐步上升的，工资水平也是水涨船高。据统计Python平均薪资水平在12K，随着经验的提升，薪资也是逐年增长。

目前初级Python工程师薪资待遇就达10-15K，而随着开发年限的增加，Python开发者薪资呈直线上升的变化趋势，工作8年的Python薪资攀升至25K左右。

4、Python岗位有哪些呢?

主要的岗位有这些：

Python全栈开发工程师(10k-20K)

Python运维开发工程师(15k-20K)

Python高级开发工程师(15k-30K)

Python大数据工程师(15K-30K)

Python机器学习工程师(15k-30K)

Python架构师(20k-40k)

学习Python的程序员，除去Python开发工程师、Python人工智能工程师、Python自动化测试外，也能够朝着Python游戏开发工程师、数据分析工程师、linux运维工程师等方向发展，发展方向较为多元化。

随着Python的流行，带动的是它的普及以及市场需求量，所以现在学习Python是个不错的时机。

② 学python对金融有用吗

在过去的十年里，随着自动化技术的出现，科技最终成为杰出的金融机构，银行，保险和投资公司，股票交易公司，对冲基金，券商等公司的一部分。根据2013年的Crosman 报告，与2013年相比，银行和金融公司2014年在科技上的花费要高出4.2%。预计在2020年，一年的金融服务的技术成本将达到5亿美元。正值系统需要维护和不断升级的时候，一些着名的银行雇佣一些开发者是很正常的事情。
那么Python用在哪里呢?
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Python的语法很容易实现那些金融算法和数学计算，每个数学语句都能转变成一行Python代码，每行允许超过十万的计算量。
没有其他语言能像Python这样适用于数学，Python精通于计算，以及数学和科学中的排列组合问题。
Python的第二个特性是表示数字，序列和算法。比如SciPy库，很适合用来做技术领域和科学领域的计算，SicPy库被很多工程师，科学家和分析人员使用。
NumPy，也是Python的一个扩展，它可以很好地处理数学函数，数组和矩阵。同时，Python也支持严格的编码模式，因此，使它成为一个平衡的选择，或者说方法。
使用更少的人达到相同的结果以及实现其他编程语言不能实现的事，是Python首要的优点。Python语法的精确和简洁，以及它大量宝贵的第三方工具使它成为处理金融行业的错综复杂的事务的唯一可靠的选择。
Cititec(英格兰伦敦的职业介绍所)的技术招聘经理Stephen Grant说：跨市场风险管理和交易系统都在使用Python(有时会混合使用c++)，很多银行从建立银行的前端到资产风险系统都会选择使用Python。使用Python的金融公司包括荷兰银行，德国证券交易所集团，Bellco信用社，摩根大通以及阿尔蒂斯投资管理。

③ Python的应用前景。

目前python被用的还是蛮多的，一些大公司如Google（实现web爬虫和搜索引擎中的很多组件），Yahoo（管理讨论组），NASA，YouTube（视频分享服务大部分由Python编写）等等对Python都很青睐。而国内的豆瓣可以说是给Python予千万宠爱了，它的前台后台清一色的都是Python的身影。另外，我们计算机视觉这块用的很频繁的OpenCV也提供了Python的接口，网上还提供了不少Python的机器学习的库（例如milk，scikit-learn，Pylearn2等），Deep learning的一个知名的Python的库theano，自然语言处理的库NLTK。此外，Python为数学、科学、工程和绘图等提供了有趣的标准库（例如，NumPy ，SciPy和matplotlib等），Python占有的用户群越来越广。
通过网络大概了解了下python的应用领域，如：系统运维、科学计算、人工智能、网络编程(如搜索引擎、爬虫、服务器编程)、web开发、云计算系统、图形化、教育等等等…………好吧，一堆看不懂的，只注意到了“爬虫”、“科学计算”和“图形化”三个关键词，简单理解就是爬数据、分析挖掘和图形展示。
Python的应用
在数据爬虫方面，利用rullib、requests、BeautifulSoup、re、Scrapy等模块进行爬取想要的网站资料，如搜房、淘宝、京东、微信、今日头条、中国知网、新浪、贴吧、金融界、电影论坛等等，真正的实现所见即所得。
在数据处理方面，利用Pandas、Numpy、Scipy、PyMVPA等模块可以帮助你在计算巨型数组、矢量分析、神经网络等方面高效率完成工作。尤其是在教育科研方面，可以发挥出独特的优势。
在数据展示方面，利用ReportLab 、matplotlib、basemap 等模块可以生成相应的统计图表或地图等。另外，利用PyOpenGl模块，可以非常迅速的编写出三维场景。
总之是集数据采集、分析、挖掘及展示等功能于一体，典型的万金油。另外，如果是专业学习python，真是工资高得让人羡慕，具体多少就不说了，感兴趣的可以去查查。

④ 大家都在学的编程语言Python，可以用来干什么

现在互联网发展迅速，众多行业巨头，都已经转投到人工智能领域，而人工智能的首选编程语言就是python，所以学好Python能够从事的工作还是很多的，而且前景非常不错。

学完python可以应用于以下领域：

①Web 和 Internet开发

②科学计算和统计

③人工智能

④桌面界面开发

⑤软件开发

⑥后端开发

⑦网络爬虫

可以从事的岗位也很多，比如Python爬虫工程师，大数据工程师等等！

互联网行业目前还是最热门的行业之一，学习IT技能之后足够优秀是有机会进入腾讯、阿里、网易等互联网大厂高薪就业的，发展前景非常好，普通人也可以学习。

想要系统学习，你可以考察对比一下开设有相关专业的热门学校，好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能力，能够在校期间取得大专或本科学历，中博软件学院、南京课工场、南京北大青鸟等开设相关专业的学校都是不错的，建议实地考察对比一下。

祝你学有所成，望采纳。

⑤ 第1章 为什么将Python用于金融

python是一门高级的编程语言，广泛应用在各种领域之中，同时也是人工智能领域首选的语言。
为什么将python用于金融？因为Python的语法很容易实现金融算法和数学计算，可以将数学语句转化成python代码，没有任何语言能像Python这样适用于数学。

⑥ Python的主要应用领域有哪些

python主要应用领域：

1、云计算：

PYTHON语言算是云计算最火的语言，典型应用OpenStack。

2、WEB前端开发

python相比php uby的模块化设计，非常便于功能扩展；多年来形成了大量优秀的web开发框架，并且在不断迭代；如目前优秀的全栈的django、框架flask，都继承了python简单、明确的风格，开发效率高、易维护，与自动化运维结合性好。

python已经成为自动化运维平台领域的事实标准；众多大型网站均为Python开发，Youtube, Dropbox, 豆瓣。

3、人工智能应用

基于大数据分析和深度学习而发展出来的人工智能本质上已经无法离开python的支持，目前世界优秀的人工智能学习框架如Google的TransorFlow 、FaceBook的PyTorch以及开源社区的神经网络库Karas等是用python实现的。

甚至微软的CNTK（认知工具包）也完全支持Python，而且微软的Vscode都已经把Python作为第一级语言进行支持。

4、系统运维工程项目

Python在与操作系统结合以及管理中非常密切，目前所有linux发行版中都带有python，且对于linux中相关的管理功能都有大量的模块可以使用，例如目前主流的自动化配置管理工具：SaltStackAnsible（目前是RedHat的）。

目前在几乎所有互联网公司，自动化运维的标配就是python+Django/flask，另外，在虚拟化管理方面已经是事实标准的openstack就是python实现的，所以Python是所有运维人员的必备技能。

5、金融理财分析

量化交易，金融分析，在金融工程领域，Python语言不但在用，且用的最多，而且重要性逐年提高。原因：作为动态语言的Python，语言结构清晰简单，库丰富，成熟稳定，科学计算和统计分析都很牛逼，生产效率远远高于c,c++,java,尤其擅长策略回测。

5、大数据分析

Python语言相对于其它解释性语言最大的特点是其庞大而活跃的科学计算生态，在数据分析、交互、可视化方面有相当完善和优秀的库（python数据分析栈：Numpy Pandas ScipyMatplotlipIpython）

并且还形成了自己独特的面向科学计算的Python发行版Anaconda，而且这几年一直在快速进化和完善，对传统的数据分析语言如R MATLAB SAS Stata形成了非常强的替代性。

⑦ python的应用领域有哪些

对于想要学习Python的同学来说，最该了解的就是其应用领域有哪些了，只有了解之后才能明确自己的目标，快来看看Python的应用领域都有哪些吧：

1、云计算

PYTHON语言算是云计算最火的语言，典型应用OpenStack。

2、Web前端开发

Python相比php、ruby的模块化设计，非常利于功能扩展，多年来形成了大量优秀的web开发框架，且在不断迭代。

目前优秀的全栈框架有django、框架flask、都继承了python简单、明确的风格，开发效率高，易维护，与自动化运维结合性较好。

3、人工智能应用

基于大数据分析和深度学习而发展出来的人工智能本质上已经无法离开python的支持，目前世界优秀的人工智能学习框架如Google的TransorFlow 、FaceBook的PyTorch以及开源社区的神经网络库Karas等是用python实现的。

甚至微软的CNTK（认知工具包）也完全支持Python，而且微软的Vscode都已经把Python作为第一级语言进行支持。

4、系统运维工程项目

Python在与操作系统结合以及管理中非常密切，目前所有linux发行版中都带有python，且对于linux中相关的管理功能都有大量的模块可以使用，例如目前主流的自动化配置管理工具：SaltStackAnsible（目前是RedHat的）。

目前在几乎所有互联网公司，自动化运维的标配就是python+Django/flask，另外，在虚拟化管理方面已经是事实标准的openstack就是python实现的，所以Python是所有运维人员的必备技能。

5、金融理财分析

量化交易，金融分析，在金融工程领域，Python语言不但在用，且用的最多，而且重要性逐年提高。原因：作为动态语言的Python，语言结构清晰简单，库丰富，成熟稳定，科学计算和统计分析都很牛逼，生产效率远远高于c,c++,java,尤其擅长策略回测。