python金融编程入门_零基础是如何入门Python量化金融的?
既然您已经点进来这篇文章,应该就不需要我再强调目前量化金融是多么火爆,前景多么广阔了吧?那我们就直接开门见山。
量化金融其实是一个交叉复合学科,需要掌握数学、计算机、金融等方面的知识。显而易见,对于金融学背景的同学来说,就需要另外学习计算机编程的知识,而计算机背景的同学则需要补充金融知识。今天就跟大家分享一下,作为一个零编程基础的金融学子,是如何入门量化金融的?
一、量化工具
01.编程语言:Python
工欲善其事,必先利其器。想要入门量化,学会一门编程语言是必不可少的。对于量化金融来说,主流的编程语言有Python、MATLAB、Java、C++等。
从开发难度而言,Python和MATLAB比较容易,而Java和C++比较难;从运行速度来说,C++是
快的,因此常用于高频交易。不过对于大部分量化投资者而言,尤其是初学者,开发占用的时间远远大于运行时间,如果追求运行速度的话,也可以先将策略开发出来,再使用C/C++重写高性能代码段。
另外,从量化资源而言,Python资源更多,而且MATLAB是商业软件,Python是开源免费的。所以综上所述,如果是编程零基础的同学,入门量化的编程语言毋庸置疑是选择Python。
至于Python的学习,网上资源就很多了,在这里推荐一门《Python实操课程》,该课程是利用Python的语言的智能性、简洁性、高效性与金融的专业实战相结合,使学习该语言的学员,具备语言汇编能力,将错综复杂的金融数据进行模块化梳理,进而建立科学的金融模型,协助做出*的投资决策,旨在帮助金融从业人员增强行业竞争力。
02 数据获取:Tushare & BaoStock
关于数据获取,如果能有Wind那就再好不过啦,但是Wind很贵,如果没有条件的同学可以使用免费的数据源,比如Tushare和BaoStock。
Tushare是一个比较老牌的数据接口,包含沪深股票、指数、公募基金、期货、期权、债券、外汇等
多的金融数据,现在老版Tushare已经不在维护,转移到新版TusharePro了,使用方法依旧*简单,缺点是部分数据需要一定积分才可以获取。
而BaoStock是2018年的新数据接口,口碑也不错,缺点是只针对股票市场,期货等市场还没有涉及。不过对于入门选手来说,这两个接口都是绰绰有余啦。个人用的比较多的是TusharePro,导入数据直接是DataFrame格式,
方便。
03.量化平台
量化平台可以看成是一个已经搭建好的框架。用户只需添加一些自己的买卖条件,即可进行策略回测,免去了自己从无到有搭建基础框架的过程。
目前国内比较主流的量化平台有优矿、聚宽、米匡等。不过对于策略回测来讲,仅使用Python就完全可以实现了,使用第三方平台的缺点就是你得先琢磨好一阵子如何使用这个平台,而且
重要的是很难摸清平台所有细节,难以把控。
04 其他工具
以上是做量化的一些基础工具。另外根据策略类型的不同,也会用到一些其他Python第三方库。
数据库推荐:SQLite
如果所做的策略需要存储很多数据,那么就需要一个数据库配合使用。Python自带sqlite3库,可以在python中方便的操作SQLite数据库。
机器学习:Scikit-learn(sklearn)
Scikit-learn(sklearn)是机器学习中常用的第三方模块,对常用的机器学习方法进行了封装,包括回归(Regression)、分类(Classfication)、降维(Dimensionality
Reduction)、聚类(Clustering)等方法。网上搜学习资源、学习笔记的话也有*多。
技术分析:TA-Lib
TA-Lib,全称“Technical Analysis Library”,
即技术分析库,涵盖了150多种股票、期货交易软件中常用的技术分析指标,如MACD、RSI、KDJ、动量指标、布林带等等。
爬虫推荐:Beautifulsoup
BeautifulSoup4是爬虫必学的技能。BeautifulSoup*主要的功能是从网页抓取数据。
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