金融硕士学习python,-成都蓉杠电子技术开发公司

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于金融硕士学习 python的问题，于是小编就整理了2个相关介绍金融硕士学习Python的解答，让我们一起看看吧。

大学学的金融专业，现在想改行学习Python，没有任何基础，该怎么办？
python编程语言，在金融领域有哪些应用场景？

大学学的金融专业，现在想改行学习Python，没有任何基础，该怎么办？

金融专业学习Python还是非常的不错的，一般金融专业的人都需要有很好的数学基础以及数据分析的能力，而Python在数据的处理有很大的优势。学好Python，在结合以前学习过的金融方面的知识点，在以后的发展还是相当的不错的，比如说：互联网金融就是一条非常不错的路线。

另外一方面，Python相对于其他语言来说，简单易学，容易入门。

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（图片来源网络，侵删）

Python基础

数据库开发技术

web 前端

（图片来源网络，侵删）

Python web开发

Python web项目

linux

（图片来源网络，侵删）

NoSQL

我一直想学python，但是到目前为止，还没有开始😂😂😂😂，我是电子信息科学与技术专业，现在自学 Linux,mysql找了一个工作，现在在公司接触了zabbix，shell，还不太熟悉，慢慢学习进步吧。在工作在确实感觉没有计算机专业的厉害，慢慢来吧。

建议我也不知道有什么，但是我知道想去做就去做，坚持去做就可以。不要怕。但是如果只会python将来恐怕也难以立足，做好多学习的准备就可以了。

首先，选择学习Python对于金融专业的毕业生来说还是比较不错的，一方面金融专业往往都有扎实的数学基础和一定的统计学基础，而Python恰好在数据分析领域有一定的优势，另一方面Python自身的语法比较简单，比较适合非计算机专业的人学习。

在学习Python的过程中，可以分成以下三个阶段进行：

第一个阶段：基础语法的学习。Python学习的第一个阶段就是基础语法的学习，这部分内容并不复杂，甚至可以说是非常简单。因为Python有脚本式语言的特点，所以操作起来非常直接，看几个小例子：

Python目前有两个版本，一个是2.x系列，另一个是3.x系列，推荐学习3.x版本，按照Python的官方***，未来2.x的版本将不再获得支持。

第二个阶段：学习库的使用。Python一个非常重要的特点就是有丰富的库，不同的库支撑不同类型的操作，对于金融专业的毕业生来说，推荐系统学习一下数据分析和机器学习方面的库，比如Numpy、Matplotlib、Scipy这几个库，这几个库在Python开发过程中应用比较普遍，也是几个比较重要的库，看几个小例子：

第三个阶段：实践阶段。如果说前两个阶段的学习可以通过自主学习完成的话，那么在实践阶段最好参加一个项目实习，实习过程是掌握编程语言比较重要的一个经历。在实习的过程中不仅能把自己学到的技能加以运用，同时还能了解Python在开发项目时的流程，同时对技术的提升还是比较明显的。

Python是一个广受程序员欢迎的编程语言，可以说是学起来容易，用起来直接，改起来方便的编程语言。

我使用Python的时间比较久，目前也在使用Python做机器学习方面的开发，如果有Python编程方面的问题，也可以咨询我。另外，我在头条写了关于学习Python的系列文章，[_a***_]可以参考一下。

谢谢！

python编程语言，在金融领域有哪些应用场景？

金融领域中使用python语言大致分为两个方向:

1.数据分析方向:利用python庞大的开放***进行交易行情分析，量化分析，客户画像，实体关系客户分析，机器学习等大数据，流数据分析场景。常用的开源库如tensorflow。

2.IT运维方向:python语言在开源平台搭建，运维工具开发等方面有着明显的优势，同时，python生态圈中还有ansible,Django等成熟的开源产品。这使得运维工程师可以投入更多的精力去实现运维需求，而不是反复“造轮子”。

2018年12月，开源中国编程语言排行榜，python语言已经强势回归第三位，可见python这个开源时代的宠儿焕发着无限生机。

这里简单介绍一下，分为3个方面，分别是爬虫获取数据、数据可视化和数据分析处理，主要内容如下：

1.爬虫获取数据：python爬虫的库很多，像urllib,requests,bs4,lxml等，我们可以借助这些爬虫库快速爬取我们所需要的金融数据，像股票、基金等数据。当然，你也可以利用现成的库—tushare，一个免费、开源的python财经数据接口包，实现了股票等金融数据从***集、清洗到存储的全过程，使用起来非常方便，下面我简单介绍一下这个库的安装和使用：

安装tushare，这个在cmd窗口输入命令“pip install tushare”就行，如下：

安装成功后，我们就可以进行简单测试了，代码如下，获取股票日线行情数据，这里以新接口为例：

点击运行程序，成功获取到股票开盘价、收盘价、最高价、最低价等数据，当然，你可以可以获取复权行情、复权因子等，都可以，详情可参考***介绍：

2.数据可视化：python的数据可视化库很多，除了经常使用的matplotlib外，还有seaborn，pyecharts，ggplot等，使用起来很不错，下面我结合上面的tushare库和mpl_finance库简单绘制一下股票K线图，步骤如下：

安装mpl_finance库，这个与上面的安装类似，直接在cmd窗口输入命令“pip install mpl_finance”就行，如下：

Python在金融领域有哪些应用场景：

主要是分析学，在网络和金融这样的领域有了很突出的地位。应用各种软件组合起来进行数据的手机，数据管理以及数据分析，可以实现结论用作与商业决策、业务需求分析等等；在这个目录当中我们不过多的提那些python语言实际应用中的细节，在下一个目录里面说。主要在这讲些例子：
隐含波动率：指的是不同期限期权的隐含波动率求解作用图，这事很多期权交易者以及风险管理者需要面对的日常。
MonteCarlo模拟：通过MonteCarlo这个模拟来得到一组随着时间变化的股票指数，将选择的结果作成一张图，可以计算欧式期权的价值。这里是通过数值期权定价以及value-at-risk奉献管理以及信用价值调整的基础。
技术分析：这也是在金融领域的必备技能，也就是通过之前的数据分析，完成对一个有科学数据依托的交易进行策略的回测。专业的投资者和一些业余的投资者通常会使用这类的投资分析。
可能有些小白发现有些不懂了，没关系。这里只是了解一下在金融领域我们依托python的话需要做什么。不懂就提问题，首先不懂的是金融学，不知道最基础掌握的是什么。最后的时候会给大家推荐金融学的书籍。还有不懂的是上面说的什么隐含波动率还有模拟以及如何数据分析。那么下面就来先了解一下python，基本上就可以知道了。

主要做统计处理和预测吧。统计处理以往的数据，结合机器学习等人工智能算法，预测接下来的趋势吧。就以股票来说吧，每天的交易量很多很多，历史记录也很多，是涨还是跌，显然，如果让人去分析，得花费很长时间，而且这个人必须有相当的经验才行，而python主要做的就是这方面，用电脑替代人去做数据的计算和预测，这样效率明显会提高，而且分析的更全更具体，所以总得来说，在金融领域，python主要做的还是统计和预测。

到此，以上就是小编对于金融硕士学习python的问题就介绍到这了，希望介绍关于金融硕士学习python的2点解答对大家有用。

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