❶ 金融數據分析用python還是R還是matlab好
以前有過類似的問題 可以參考專下：屬
http://www.xkyn.com/jiankang/tixing-2076112720581378468.htm
❷ 金融工程，量化投資學什麼軟體好Python還是Matlab
這真的非常難說。。總的來看美 國大部分用python，國 內可能用matlab的比較多（因內為盜版什麼的問題容呵呵）。我個人是覺得python有更好的靈活性，比如可以和C鏈接等等，很多美國的hedge fund等公司都在從matlab轉到python。matlab的好處是：收錢的東西質量有保證。所以matlab在optimization等方面的toolbox寫得非常棒！總的來說就是簡單好用。問題就是它的syntax非常惡心（這點和R類似。。）。另外速度比較慢（當然R更慢）。。我個人是比較喜歡python多一點，但是很多時候搞量化分析偷懶就會用matlab和R，因為很多東西都是現成的。。
❸ 學python對金融有用嗎
在過去的十年裡，隨著自動化技術的出現，科技最終成為傑出的金融機構，銀行，保險和投資公司，股票交易公司，對沖基金，券商等公司的一部分。根據2013年的Crosman 報告，與2013年相比，銀行和金融公司2014年在科技上的花費要高出4.2%。預計在2020年，一年的金融服務的技術成本將達到5億美元。正值系統需要維護和不斷升級的時候，一些著名的銀行僱傭一些開發者是很正常的事情。
那麼Python用在哪裡呢?
相關推薦：《Python入門教程》
Python的語法很容易實現那些金融演算法和數學計算，每個數學語句都能轉變成一行Python代碼，每行允許超過十萬的計算量。
沒有其他語言能像Python這樣適用於數學，Python精通於計算，以及數學和科學中的排列組合問題。
Python的第二個特性是表示數字，序列和演算法。比如SciPy庫，很適合用來做技術領域和科學領域的計算，SicPy庫被很多工程師，科學家和分析人員使用。
NumPy，也是Python的一個擴展，它可以很好地處理數學函數，數組和矩陣。同時，Python也支持嚴格的編碼模式，因此，使它成為一個平衡的選擇，或者說方法。
使用更少的人達到相同的結果以及實現其他編程語言不能實現的事，是Python首要的優點。Python語法的精確和簡潔，以及它大量寶貴的第三方工具使它成為處理金融行業的錯綜復雜的事務的唯一可靠的選擇。
Cititec(英格蘭倫敦的職業介紹所)的技術招聘經理Stephen Grant說：跨市場風險管理和交易系統都在使用Python(有時會混合使用c++)，很多銀行從建立銀行的前端到資產風險系統都會選擇使用Python。使用Python的金融公司包括荷蘭銀行，德國證券交易所集團，Bellco信用社，摩根大通以及阿爾蒂斯投資管理。
❹ 第1章 為什麼將Python用於金融
python是一門高級的編程語言，廣泛應用在各種領域之中，同時也是人工智慧領域首版選的語言。
為什權么將python用於金融？因為Python的語法很容易實現金融演算法和數學計算，可以將數學語句轉化成python代碼，沒有任何語言能像Python這樣適用於數學。
❺ 金融礦工必須會寫哪些編程語言Python和C++就夠了嗎
python是一種腳本語言，它的運行需要python解釋器，屬於解釋型的語言專，python本身就是由C語言開發出來的，而且是屬開源的，由此可見C語言的強大，；C語言屬於中級語言，它介於高級和低級語言之間，C是編譯型的語言，它的運行必須經過編譯器的處理才能形成最終的執行代碼，C語言的應該非常廣泛，C語言最主要的用途就是系統底層的應用。
❻ python在金融方面有哪些好的書 知乎
建模基本沒怎麼講
也有人說深度不夠，但是我認為這書就是走馬觀花看看，了解python在finance方面的生態圈的。知道都有什麼工具，都能實現哪些功能，具體做的時候再深究。
❼ 學習Python之後可以做什麼工作有哪些方向
現在互聯網巨頭，都已經轉投到人工智慧領域，而人工智慧的首選編程語言就是python，未來前景顯而易見。那麼問題來了，想學Python，Python工程師工資一般多少?值得去學嗎?
說句實在話，還得看你自己：自己足夠用功，經驗夠，兩三萬月薪也不是不可能;如果資歷淺，又不用功，想要高薪，除非運氣夠好！
學習Python可以從事以下工作：
一、人工智慧
Python作為人工智慧的黃金語言，選擇人工智慧作為就業方向是理所當然的，而且就業前景好，薪資普遍較高，拉勾網上，人工智慧工程師的招聘起薪普遍在20K-35K，當然，如果是初級工程師，起薪也已經超過了12500元/月。
二、大數據
我們目前正處於大數據時代，Python這門語言在大數據上比Java更加有效率，大數據雖然難學，但是Python可以更好地和大數據對接，用Python做大數據的薪資也至少是20K以上了，大數據持續火爆，未來做大數據工程師，薪資還將逐漸上漲。
三、網路爬蟲工程師
網路爬蟲作為數據採集的利器，在大數據時代作為數據的源頭，十分有用武之地。利用Python可以更快的提升對數據抓取的精準程度和速度，是數據分析師的福祉，通過網路爬蟲，讓BOSS再也不用擔心你沒有數據。做爬蟲工程師的的薪資為20K起，當然，因為大數據，薪資也將一路上揚。
四、Python web全棧工程師
全棧工程師是指掌握多種技能，並能利用多種技能獨立完成產品的人。也叫全端工程師(同時具備前端和後台能力)，英文Full Stack developer。全棧工程師不管在哪個語言中都是人才中的人才，而Python web全棧工程師工資基本上都高出20K，所以如果你能力足夠，首選就是Python web全棧工程師。
五、Python自動化運維
運維工作者對Python的需求很大，小夥伴們快快行動起來吧，學習Python自動化運維也能有個10k-15k的工資，很不錯哦
六、Python自動化測試
Python這門語言十分高效，只要是和自動化有關系的，它可以發揮出巨大的優勢，目前做自動化測試的大部分的工作者都需要學習Python幫助提高測試效率。用Python測試也可以說是測試人員必備的工具了，Python自動化測試的起薪一般也都是15K左右，所以測試的小夥伴也需要學習Python哦！
❽ Python與R語言相比哪個更適合金融開發
你好，學習Python編程語言，抄是大家走入編程世界的最理想選擇。Python比其它編程語言更適合人工智慧這個領域，無論是學習任何一門語言，基礎知識，就是基礎功非常的重要，找一個有豐富編程經驗的老師或者師兄帶著你會少走很多彎路， 你的進步速度也會快很多，無論我們學習的目的是什麼，不得不說Python真的是一門值得你付出時間去學習的優秀編程語言。在選擇培訓時一定要多方面對比教學，師資，項目，就業等，慎重選擇。
❾ python對金融有用嗎
在過去的十年裡，隨著自動化技術的出現，科技最終成為傑出的金融機構，銀行，保險和投資公司，股票交易公司，對沖基金，券商等公司的一部分。根據2013年的Crosman 報告，與2013年相比，銀行和金融公司2014年在科技上的花費要高出4.2%。預計在2020年，一年的金融服務的技術成本將達到5億美元。正值系統需要維護和不斷升級的時候，一些著名的銀行僱傭一些開發者是很正常的事情。那麼Python用在哪裡呢?（推薦學習：Python視頻教程）
Python的語法很容易實現那些金融演算法和數學計算，每個數學語句都能轉變成一行Python代碼，每行允許超過十萬的計算量。
沒有其他語言能像Python這樣適用於數學，Python精通於計算，以及數學和科學中的排列組合問題。
Python的第二個特性是表示數字，序列和演算法。比如SciPy庫，很適合用來做技術領域和科學領域的計算，SicPy庫被很多工程師，科學家和分析人員使用。
NumPy，也是Python的一個擴展，它可以很好地處理數學函數，數組和矩陣。同時，Python也支持嚴格的編碼模式，因此，使它成為一個平衡的選擇，或者說方法。
使用更少的人達到相同的結果以及實現其他編程語言不能實現的事，是Python首要的優點。Python語法的精確和簡潔，以及它大量寶貴的第三方工具使它成為處理金融行業的錯綜復雜的事務的唯一可靠的選擇。
Cititec(英格蘭倫敦的職業介紹所)的技術招聘經理Stephen Grant說：跨市場風險管理和交易系統都在使用Python(有時會混合使用c++)，很多銀行從建立銀行的前端到資產風險系統都會選擇使用Python。使用Python的金融公司包括荷蘭銀行，德國證券交易所集團，Bellco信用社，摩根大通以及阿爾蒂斯投資管理。
更多Python相關技術文章，請訪問Python教程欄目進行學習！以上就是小編分享的關於python對金融有用嗎的詳細內容希望對大家有所幫助，更多有關python教程請關注環球青藤其它相關文章！
❿ matlab和python哪個更適合金融領域的數據分析
現在分析全線轉R/python，未來有可能上Julia。
別問為什麼不用matlab了。R/python組合好處在於開源，數據內workflow相當容易搭容建起來，另外背靠學術界，有相當多的新統計工具可以試。說R速度慢根本不是問題，機器好一點就行了。超大型的數據甚至可以跑R/hadoop。
MATLAB的完全就不能比。
————————————
另外說在「工程上MATLAB有而R/python沒有」我覺得是十分奇怪的。就比如，目前新工具而言比如deep learning來說。python上有Theano/pylearn2/對接caffe，MATLAB的deep learning我目前只知道一個Toolbox。舊的工具R/python上也不缺。
另外我看有答案把MATLAB能直接發送交易信號作為MATLAB賣點。我覺得貴司策略和交易是不是定位不太清晰。為了保證可靠的性能和策略管理的便利性，我想除了個人投資者沒有人會選擇開著MATLAB下單。