金融编程 01 : 为什么 Python 成为量化分析的首选语言

金融编程 01 : 为什么 Python 成为量化分析的首选语言Bilibili 同步视频一、到底什么是 Python二、Python 四大核心优势碾压一众数据分析工具1. 极简的代码规则符合奥卡姆剃刀定律2. 完全免费开源商业使用无压力3. 海量第三方模块完整强大的开发生态4. 深度适配金融业务场景三、Python 版本怎么选避坑指南⚠️四、两种 Python 部署方案新手优先选 Anaconda方案 1单独安装 Python方案 2集成安装 Anaconda强烈推荐初学者五、开发工具 Spyder 快速上手写在结尾摘要从计算机诞生开始编程与金融就紧紧绑定在一起。步入金融科技时代Python 凭借简洁易用、生态强大的优势成为金融分析、风险管理领域的主流工具。本文结合书本知识带你搞懂 Python 基础概念、版本选择、环境部署帮金融从业者快速迈出 Python 学习第一步。1946 年 2 月第一台计算机在美国宾夕法尼亚大学问世自此计算机技术和金融行业便开启了深度交织的历程。计算机编程语言的普及不仅大幅拉高金融行业整体运行效率也让晦涩难懂的金融知识走到普通大众面前。如今金融科技浪潮席卷各行各业会一门编程语言已经不再是程序员专属而是金融从业者必备的 “硬核技能”。在五花八门的编程语言当中Python 靠着语法简洁、灵活高效、拓展能力出众的特质在金融数据分析、资产估值、策略回测、风险管控场景大放异彩一跃成为金融圈炙手可热的开发语言。Bilibili 同步视频金融编程 01 为什么 Python 成为量化分析的首选语言一、到底什么是 PythonPython 官方给出定义Python 是一门具备动态语义、解释型、面向对象的高级编程语言。它自带丰富高级内置数据结构搭配动态类型、动态绑定特性非常适合快速开发应用同时它还可以充当 “胶水语言”轻松把不同的程序组件串联到一起。很多非计算机专业的朋友看到这一大段专业描述容易头大其实不必纠结于概念本身。就像我们天天操作 Windows 系统却很少去深究操作系统底层定义我们一样可以直接上手写 Python 代码解决业务问题。根据 TIOBE 榜单 2020 年 12 月统计Python 跻身全球编程语言排行榜第三名是全球最热门的三大编程语言之一对比 2019 年同期排名稳稳守住第三位足以看见它旺盛的生命力。二、Python 四大核心优势碾压一众数据分析工具为什么那么多金融机构、量化从业者都偏爱 Python总结下来有四大杀手锏。1. 极简的代码规则符合奥卡姆剃刀定律奥卡姆剃刀定律告诉我们如果多个方案都可以实现同一个目标那应当选择假设最少、实现最简单的方案。Python 完美践行这个理念关键字数量少语法直白清爽。同样一个业务逻辑用 Python 写出来代码行数远少于其他语言写代码效率高别人读你的代码也更容易看懂降低团队协作的理解成本。举个简单金融小例子计算资产一年之后的本息和本金 10000年化收益率 3.5%。# 本金principal10000# 年化收益率rate0.035# 计算一年后本息totalprincipal*(1rate)print(f一年后本息总和{total:.2f})运行后直接输出结果一年后本息总和10350.00代码几乎和我们日常数学公式一样直白新手也能一眼读懂。2. 完全免费开源商业使用无压力都说 “天下没有免费的午餐”但 Python 算是一个惊喜。它在 OSI 开放源代码促进会许可下开发由 Python 软件基金会 PSF 管理。不管是个人学习还是商业项目落地都可以免费使用、分发不用支付昂贵软件授权费用。对比 MATLAB、SAS 这类付费商业软件对于中小企业和个人研究者非常友好。3. 海量第三方模块完整强大的开发生态截止 2020 年 12 月PyPI 平台上 Python 第三方模块数量已经突破 28 万相当于别人已经帮我们写好了大量轮子我们直接拿来调用就好。不管是基础的数据清洗统计pandas、numpy、可视化画图matplotlib还是机器学习、深度学习、联邦学习等 AI 算法都有成熟库直接使用不用从零造轮子。4. 深度适配金融业务场景梅特卡夫定律提出网络价值和联网用户数量平方成正比。这个规律同样适配编程语言。海内外头部金融机构银行、券商、基金、保险都大量使用 Python 开发产品估值、投资策略、风险量化模型。使用者越多社区沉淀的金融案例、教程、开源策略就越多进一步放大 Python 在金融领域的价值。这里放一张多工具横向对比表直观感受 Python 的综合实力名称费用处理逻辑版本更新编程难度运用场景Python免费内存计算快易广MATLAB收费内存计算中中广R免费内存计算快难中SPSS收费内存计算中易窄SAS收费非内存计算慢中窄Excel收费内存计算中难窄可以看到免费、更新迭代快、上手难度低业务场景覆盖范围广让 Python 在金融数据分析工具中综合表现十分亮眼。三、Python 版本怎么选避坑指南⚠️Python 从 1990 年发布首个公开版本三十多年经历十多次版本迭代。⚠️重要提醒Python2 和 Python3并不互相兼容Python 创始人吉多・范罗苏姆宣布2020 年 1 月 1 日官方正式停止对 Python2.7 的全部维护。继续使用 Python2.7出现 bug、安全漏洞不会再有官方修复如果需要技术支持只能付费找商业服务商。而 Python3 内部3.7 以上各个版本差异很小。本书案例全部基于Python3.8.3开发运行金融学习建议直接选择 Python3.7 及以上版本不要继续使用 Python2。部分关键版本时间一览版本号首次发布日期1.01994 年 1 月2.72010 年 7 月3.02008 年 12 月3.72018 年 6 月3.82019 年 10 月3.92020 年 10 月四、两种 Python 部署方案新手优先选 Anaconda大部分操作系统不会预装 Python想要写代码第一步就要完成环境安装分单独安装与集成安装两种路线。方案 1单独安装 Python直接访问 Python 官网下载对应系统安装包。需要注意两点根据你的操作系统 Windows /macOS/ Linux选择对应安装程序区分 CPU 是 32 位还是 64 位。32 位 CPU 只能装 32 位 Python64 位 CPU 可以兼容两种安装包。✅优点安装包小巧系统更加轻量化。❌缺点Numpy、Pandas 等几百个第三方库全部要自己手动逐个安装新手很容易遇到依赖冲突折腾起来很耗费时间。方案 2集成安装 Anaconda强烈推荐初学者Anaconda 是面向数据科学的集成平台一键打包好 Python 数百个常用第三方库。内置 320 数据科学工具numpy、pandas做数据处理matplotlib绘图scikit‑learn机器学习后续需要新增深度学习库 TensorFlow、PyTorch也可以通过 Anaconda 快速安装。✅优点开箱即用解决库依赖的各种糟心事一次安装就满足金融分析绝大多数需求。❌缺点附带很多暂时用不到的包会占用一部分磁盘空间。建议金融方向新手直接选择 Anaconda节约折腾环境的时间把精力放在业务逻辑和代码本身。下载的时候同样区分 Windows、macOS、Linux 系统以及 CPU 位数。五、开发工具 Spyder 快速上手安装完 Anaconda 之后我们就拥有 Spyder 编辑器这是一款专门面向数据科学的交互式 Python 开发环境本书全部代码都基于 Spyder 编写运行。打开方式系统开始菜单找到 Anaconda3 文件夹直接点击 Spyder (anaconda3) 启动。Spyder 界面分为两大核心区域左侧代码编辑窗口编写完整.py代码文件。File-New File新建脚本Save保存Open打开已有文件选中片段代码按快捷键F9运行选中部分按F5运行整个脚本文件。右侧 IPython Console 控制台代码运行输出结果在这里展示History 面板记录历史执行代码。小提示关闭 Spyder 软件之后控制台里面全部运行结果会被清空重要代码记得保存成脚本文件不要只写在控制台里。写在结尾Python 对于金融从业者来说不只是一门编程语言更是放大分析能力的工具。不需要我们吃透底层全部定义从简单变量、小案例开始动手实操就可以慢慢解决收益率计算、数据处理这类真实金融问题。下一篇我们就正式进入变量赋值、基础数据类型开启 Python 金融编程实战。如果你在配置环境时踩过什么坑欢迎在评论区留言交流。