新zwpython 完胜 老matlab 篇二

昨天在知乎：

《如何看待哈工程和哈工大被 MathWorks 禁止使用 MATLAB?》https://www.zhihu.com/question/400623076/answer/1282684240

发布：

《zwPython 完胜 matlab》http://www.topquant.vip/?p=1787

有不少matlab的用户不平，开始吧嗒吧嗒python，还冠以所谓的：python党。

老实说，昨天的《zwPython 完胜 matlab》，还是笔者第一次在知乎发文。

笔者做AI人工智能、大数据二十多年，用python这么多年，github、stackover、csdn、博客园都是常客。

第一次看到，xx党的说法。

看来，文人居多的知乎，党阀之争，真心非常严重。

众所周知，金融是百业之王。

而量化是金融的皇冠

大家经常看cpu的天梯图，如果有专业天梯图，所有的行业当中，其中最高端的就是：金融量化和数学，两个行业。

完整的cpu天梯图当中，最高端并非大家熟悉的i7、i9，这些都是民用级cpu。

真正高端的是e系列，特别是四路e7以上，单块cpu主频可能比同期i7还低，几个至少十万，是i7的百倍以上，美国曾经禁运高端cpu，就是禁用这些。

同样，金融量化，因为过于高端、孤冷，真正了解的网友并不多。

大家知道，金融行业有钱，而且竞争激烈，分分钟，上下几百个亿，大家可以看看美剧《亿万》，还有《福尔摩斯·演绎法》，其中有关量化交易、高频交易案例。

参见前几天的blog：btr、《亿万》与量化，http://www.topquant.vip/?p=1760

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这些量化公司有钱到什么地步？

高频交易，为了领先1秒钟，量化公司可以委托intel、xilinx全球最顶尖的it公司，定制cpu、fpga芯片。

这种高端定制芯片，起步开模费用，起步就是一亿美元以上。

python和各种开发平台的pk，这几年早以python完胜告终，近期新闻，python更是超越java，成为编程开发首选语言。

matlab不过是其中的一个牺牲品而已，而且权重很低。

这场战争，最早爆发于pandas，新一代数据分析神器。

通常，是ibm、微软、oracle这些it企业，开发数据库、数据分析软件，卖给金融行业，商业公司。

微软、谷歌这些 IT企业，已经是百万、千万级别的顶级年薪了，

可是，金融公司有钱，可以用更高，5-10倍的超级高薪，聘请行业最顶尖的TOP10精英。

于是，新一代数据分析神器：pandas，潘达斯，熊猫数据分析软件。

由美国AQR资本管理公司推出(AQR Capital Management)，AQR目前仍然是全球顶尖的金融量化公司。

金融公司有钱，财大气粗，开发完后，基于python开源文化，把pandas也开源。

于是python语言， 近年开始横扫各个领域。

首先是数据分析，完胜统计行业的御用语言，R语言。

nlp语义分析，就不要说了，nltk，基本上是早期NLP行业标准，新一代工业级nlp软件spayCy，也是首选python

然后，人工智能，谷歌的tf、facebook的torch，新一代神经网络，都是python

然后，机器人、物联网，生物基因，。。。。

等等，n多行业的标准编程语言，都被python拿下。

这个，外行可能很奇怪，专业人员门清的很：所有的AI人工智能，本质上，底层都是数据分析。

如今是大数据时代，是AI人工智能时代。

所有的行业，都在基于大数据，AI人工智能进行再造。

笔者说过：AI神经网络，是internet问世以来，唯一的黑科技。

AlphaGo人机围棋大赛，Python成功上位。

这个类似中国的改革开放，或者49年新中国成立，是两个完全不同的时代。

所以，我们把基于python量化分析，称为：新量化；而传统的基于matlab的量化分析，称为老量化，或者说金融工程。

而且目前，新一代金融工程当中，python的权重越来越大。

至于，有人在知乎上问的几个问题，一看，就是3-5年没接触一线的，至少是python一线人员的提问。

这些用户的提问，都是基于老python。

不过，现在是新Python时代，这些问题，早都获得工业级的解决方案。

下面，我们针对新python的几个误区，给大家一些简单的答复。

• python速度慢：的确，原生python速度慢，但py数据密集型运算，都有专业模块，pandas矢量化运算，是py的百倍千倍；而且还有gpu的优化版本，可以上万倍提高运算速度。

• 可视化分析：新一代可视化分析神器plotly，就是基于python，西门子，美国太空总署都是投资人。国内第一本plotly专著，也是我们TopQuant极宽量化开源团队出版的。

• 矩阵运算：py3.8底层修改了基本运算符号，支持原生矩阵直接运算；其实torch的tensor，对于矩阵运算的支持非常完美，而且提供gpu超级加速100x。

• ray：ray光线追踪，是近年流行的高端显卡概念，其实很早以前，还没有谷歌时，povray三维光追软件就存在了，大家可以自己百度。python当中内置有povray模块库；专业blender三维软件，也有python版本的模块库。近期推出pyray光追模块库，更加简单通用。

• mesh：新推出的pyTorch3D，可以根据二维照片，AI智能识别物体，然后自动转换成3d模型，mesh架构，点云模型。

• 。。。。。。

前不久，zwpython.com研习社网站启动时，我们对python生态体系，做了个简单调研：

目前，Python已经有近三十万个Python模块库，其中常用的模块库，超过一万个。

这次，美国对于高校的matlab禁令，无论是短期还是长期来看，都是一种好事。

原本，matlab公司对于高校的赞助和支持，就是一种不正当竞争，培养出的工程师，只会或者优先选择matlab这些巨贵的商业软件。

这种模式，在欧美是受法律禁止的，属于不正当竞争。

前几年，谷歌公司准备向美国中小学、大学，免费赠送chrome上网本，就受到苹果、hp等公司的诉讼，而项目告以失败。

如果，matlab依然是各个行业的首选，特别是：大数据、AI人工智能、生物基因，目前的科研热点

matlab的禁令的确有影响，可是，matlab目前已经是个没落的二世祖，虽然还有些钉子

matlab公司也知道自己的没落，这几年，把matlab定位改为：工业仿真系统，开始收缩战线。

国内大学，与行业一线有3-5年的时差，技术相对落后。

去年，笔者在上海周边高校交流时，有几个其他院校的负责人，金融量化、人工智能，还在用sklearn，而且准备自己写回测平台，说：两年内可以完成。

然后，看过我们基于tf、torch的神经网络平台，看过backtrader专业量化分析平台，

然后，就over了，直接用btr，提前两年进入小康社会。

如果，借助“matlab的禁令”的机会，国内大学老师，特别是年轻一代的讲师，能够全面拥抱python，对于提升国内高校核心竞争力，无疑是一剂超级催化剂。

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