xieyao

经济专业,0基础自学python,从事相关工作,但是不是一个成功的案例

不过说是0基础,也不完全算,因为毕竟数据处理多多少少还是做过,如果用过excel基本上对基础的数据结构应该有些感觉,比如说每个小格子里是数字、字符、时间还是公式其实是不一样的,不同excel表格之间的关系直观理解和公式关联是怎样的。

复杂一点,在用过了数据处理软件类似于r、stata或者matlab之类的,实际上也多少写过一点代码,或者勉强可以称为代码,那么数据处理的逻辑和一些代码的工作流程workflow是有了解的,判断和循环等数据处理操作基本上都稍微熟悉一些。更多,例如数据模型和图标可视化,表格生成,以及读写excel和word的交互工作等也是有些操作经验的。那么完全说是0基础,也不算全算。

不过确实作为程序化的语言,python确实是没有编程基础开始学习,主要是想着经济学出身也没有什么实习经验,估计要找不到工作了,唯一还会点数据处理和统计模型,要不去做量化吧,刚好也有师兄当时在做这个,虽然人家是数学本硕经济博士,想想先找个实习区。刚好当时量化的几家回测网站平台刚开始发展,招人要求没有现在高,勉强混过了面试。

因为工作中使用python主要是做数据处理,因此很多编程比较复杂的内容用不到,上手的话40个小时基本上可以简单编写量化策略了,达到的水平就是通过网页搜索可以解决大部分遇到的bug。同时,对于编程的技巧要求不高,毕竟没有实盘和一些其他要求,对于计算速度等等没有太高要求,所以对编程能力要求也不高。

后来转过来去券商搞量化系统服务了,python勉强能写,算下来的话也就两三年也就万行代码经验,做过一些简单策略、因子分析和时间分析策略、用python做过一些图标、做过数据统计、跑过机器学习模型、做过批量分析、做过class也做过模块的封装调用,看过一些简单功能的源代码,最近也和朋友弄了一个git的量化分析非公开的小项目自己玩,不过好长时间没更新了。目前工作的话,需要了解一些量化相关的python接口功能,后期还是会继续使用python做量化策略的开发虽然不做实盘策略,毕竟要深入了解系统还是要自己用起来。

就这样,总的来说,要是用来做数据处理和自动化,简单功能比较好上手,对于数据处理有经验,上手会快一点,其实很多用到的功能就是底层一堆各种格式的数据调用和处理后呈现出来的。好好学呢,变得很厉害,我就不懂了,毕竟是个水货,只能提供点水货经验。

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