大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python机器学习 投资的问题，于是小编就整理了4个相关介绍Python机器学习 投资的解答，让我们一起看看吧。
python对金融有用吗？
当然有用，主要表现在2方面，一个是数据的获取，一个是数据的处理，下面我简单介绍一下，感兴趣的朋友可以尝试一下：
针对股票等金融数据的获取，Python专门提供了一个免费、开源的财经数据接口包—tushare，集成了数据从***集、加工、清洗到存储的全过程，极大地减轻了金融分析人员的工作量，同时又提供了丰富多样的数据格式（当然，你也可以基于网络爬虫自己手动实现，但整个过程比较耗时），下面我简单介绍一下这个模块的安装和使用：
div>1.首先，安装tushare，这个直接在cmd窗口输入命令“pip install tushare”即可，如下，程序会自动检测相关依赖并安装：
2.安装完成后，我们就可以直接获取股票、基金、期货等金融数据了，这里官方给出了非常详细的接口文档，每个函数及其参数都有详细介绍，非常适合开发者学习和掌握：
针对股票等金融数据的处理，Python提供了非常多的数据处理模块，比较著名、也比较有影响力的就是pandas（前面的tushare就是基于pandas），内置了大量函数和数据类型，可以轻松处理各种复杂的数据格式（包括CSV，Excel，Txt，Json等），当然，你也可以基于scipy，numpy进行数学计算，也是非常方便的：
除了基本数据处理，其实针对股票等金融数据的可视化，Python也可以轻松实现，测试代码如下，这里结合matplotlib（pyecharts等模块也可以）对tushare获取的股票K线数据进行绘图，整体效果还是非常不错的：
Python在金融领域用处还是挺广泛的。首先是这种语言比较容易学，而且维护成本低。这是一个比较重要的优势，此外还有一个比较重要的优势就是Python是开源的，有相当多现成的***可以调用。是一种非常不错的语言。
在金融分析和量化交易领域，Python有着广泛的应用。因为Python的语法，可以非常简单的就完成金融运算，每一个数学语句都能够转变为一行Python代码，每一行允许超过10万的计算量。所以Python精通于计算以及数学和科学当中的排列组合问题。
而且Python有非常多的扩展库，可以大大的简化编程人员的工作量，从而实现非常复杂的计算任务。比如SciPy库，很适合用来做技术领域和科学领域的计算，NumPy，也是Python的一个扩展，它可以很好地处理数学函数，数组和矩阵。
业余学Python是如何挣钱的？
python基础学会后，可以研究request和selenium这两大模块。尤其是request精通了，玩爬虫每月外快也能好几千。
用python爬虫可以抢火车票、抢茅台、抢小米手机、抢紧俏明星演唱会门票。
当然一定要在合法的框架下进行，遇到反爬就退走，有些[_a***_]为了收集数据花了大量金钱和时间得到的数据让你几分钟搞走了，这就违法了。
而抢票这玩意儿也不合规，但每次小米手机都被秒这就有的说了。
量化投资使用python还是matlab，哪一个更好用？
主要看你的用途是什么，如果你就自己随便回测几个策略，那么用什么都无所谓，不过如果是我的话，我还是会选python，因为我宁愿多花点时间也要构建一个漂亮的系统。
如果你开公司，建设正经的量化交易系统，那么很显然Matlab是不合适的。Matlab是商业软件，不开源，也不是面向对象的（如果我没记错的话），执行效率不高。而python最为最流行的开源语言，无论是数据库还是服务器端，或者是UI端，还是数据分析，机器学习（tensorflow），都有非常优秀的软件包可以用。回测个交易策略一点也不比Matlab复杂，而且各种多进程啦并行计算啦Cython之类的让你的代码效率Matlab高。说白了从工程角度python肯定更合适。
再退一步讲，据我所知，华尔街很多优秀的量化基金和交易公司，很多都是python和C++的组合，用Matlab的不多。
python有什么推荐的好书吗？
零基础学习Python的话，看视频的效果会更好，很多知识点通过老师的讲解，理解起来会更容易些，比如说需要实现一个功能，从功能的分析，代码的实现以及代码的调试都是动态进行的，更加形象一些，视觉体验也会更好；
之前在 “ 如鹏网 ”上了解过Python的课程体系，挺详细的，可以参考一下，有网络的地方就可以学习，根据自己的时间来灵活安排学习进度，也有更多的时间来练习项目，夯实基础；
有问题随时提问，老师实时在线答疑，每个章节的后面都有相应的练习题和面试口才题，需要以录音的方式进行提交，直到通过为止，为以后的面试做充分的准备，口碑不错，基本上都是慕名而去的，有新的课程，也是可以免费申请了来学习的，具体的可以到如鹏网***上去了解一下；
有详细的课程体系，可以作为参考；
第一部分：Python语言基础
第二部分：数据库基础
到此，以上就是小编对于python机器学习 投资的问题就介绍到这了，希望介绍关于python机器学习 投资的4点解答对大家有用。
