毛利哥:自己动手用Python学习量化
金融工程长期以来给人的感觉是高不可攀的东西,很多人认为这是一门非常深的学科,没有扎实的功底一般人不敢轻易踏入。更有很多人认为,这是未来的大趋势,我们必须要逐步转移到金融科技化的步伐。
那么跨出这道门槛的第一步,您首先就是要学会一门基本的计算机语言,目前在金融工程学科里面,最为流行的就是Python了。
为什么要用Python,作为写了十多年代码的我来说,Python的上手会让你非常快,因为毕竟他是解释性语言,在开发上无需编译,直接写,直接输出结果。当然执行效率方面也是所有程序里面属于比较慢的。但是这不影响他的计算能力的广度和范围。
Python更好的地方是来自于他的插件包,比如,要玩转金融领域,Pandas,Numpy,Matplotlib等都是最常用的,如果要进入到机器学习领域,研究一下SVM(支持向量机Support Vector Machine), Scikit-learn等都是不错的插件包。
他让你无需掌握核心算法,通过函数命令计算机就可以轻易的计算出非常高级的计算模型了。
今天想写的是一些普及性的东西,并不想太过于深入。也同时希望通过本篇内容,让各位可以对于金融工程这个事情有一个大致了解,让神秘感的东西不再神秘。
学习任何语言,一般我们会从HelloWorld开始。作为Python来说,他是偏向于客户端语言,即所有个人计算机想要做的事情,都可以通过Python进行脚本编译,把一些简单的、机械的、重复的事情,通过脚本编译让计算机自动运行。
那么Python的屏幕输出HelloWorld怎么写呢?其实很简单,就一句话
假设我们的数据库中有如下字段数据(下图为科创板相关日数据)
我们要计算科创板自开板之日起的市盈率(PE)走势图。
可以用以下的写法表达出来,并且可以直接输出图形!
具体代码如下:
输出图形如下:
直接将上述编程内容保存为kcb_calc.py,执行命令python kcb_calc.py,那么将会显示下图。
到了这里,大家基本了解,通过计算机计算,并且生成图形,或者用一些更为好玩的计算方法,其实非常简单。
稍微加以学习一下python语言,金融量化其实已经逐步在向你招手了。
不过,你想问的是这些个股数据源哪里来? 我想深入的学习哪里学?!
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