【Python金融量化】零基础如何开始学?

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作者: CuteHand

金融学博士,专注于Python在金融领域的应用
微信公众号:Python金融量化(ID: tkfy920)

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引言

Python可以说是当前非常流行的编程语言,甚至有点“网红”的感觉。网上还流行一句话“Life is short, I use Python”(人生短暂,我用Python)。Python是一种非常高级的动态编程语言(其表达更接近自然语言),语法很简洁,比如,完成同一个任务,C语言要写1000行代码,Java只需要写100行,而Python可能只要20行。Python某种程度上类似于matlab和SAS和R语言,结合python的几种强大的科学计算类库:NumPy(数组、矩阵、线性代数)、Pandas(数据处理和分析库)、SciPy(统计运算)、SymPy(符号运算库)、matplotlib(绘图库)、Traits(程序界面库)等,可以近似地替代matlab、Java、R和SAS等。

我们来看下这几种常用的编程语言在微信上的搜索指数对比,可以一定程度上反映出大家的关注度。显然,Python的搜索指数在最近的三个月内一直是最高的。


Python之所以这么流行,主要是因为对于初学者和完成普通任务,Python语言是非常简单易用的。但是,在非常高的抽象计算中,高级的Python程序设计也是非常难学的。鉴于很多关注本公众号的朋友在后台回复“Python入门”,觉得有必要写一写对于零基础接触Python应该如何学习Python?下面结合个人经验分享下Python做金融量化和数据分析的学习路径。

01 确立学习目的

在学习Python之前,一定要想清楚为什么要学习Python?学习Python的目的是为了要学会运用这门语言来解决实际问题。但Python的应用方向实在太广了,在Python基础知识学完之后,如果应用方向不同,要学习的东西也会大不同。比如你要用Python做数据分析和金融建模,学完Python基础知识,然后就跑去学django、flask框架和web开发。这个道理,就跟我们想要去上海,肯定不会买去北京的机票一样。但是不得不承认,还是会有人犯迷糊,上来就开干。

个人经验

我学习Python,是因为它在数据分析和金融量化分析方面具有强大功能而且免费,基本涵盖了“数据获取、数据处理、数据分析、数据可视化”所有环节,在写论文和实际工作中用处十分大。

02 规划好学习路径

当确定好学习的方向和目的后,下一步骤就是顺着这个方向,建立好自己的学习路线图,形成一个系统性的逻辑主线,能让自己知道每个部分需要完成的目标是什么,需要学习哪些知识点,哪些知识是暂时不必要的。特别是我们身在职场,大多时候是没有很大块的时间来集中学习的。学习时间被分割在了一些碎片化的时间里。在碎片化的时间里,系统性的学习一门知识,更需要有一个贯穿前后,系统的逻辑主线,来串联所有相关碎片化的时间的学习。

个人经验

当我确定好学习Python的数据分析和金融量化投资的方向后,就按照“基础知识、数据爬取、文本分析、金融量化、机器学习、深度学习”,给自己建立了学习路线图:

(1)Python基础知识

(2)金融量化常用库学习

      如:Numpy、Pandas、Scipy、Matplotlib等

(3)爬虫基本知识+财经网站数据开源库

     如:Scrapy、tushare、baostock等

(4)文本分析(NLP处理、词云分析、jieba分词)

(5)机器学习(sklearn)

(6)深度学习(TensorFlow)

建议安装anaconda,自带Jupyter Notebook和Spyder。个人比较喜欢使用Jupyter Notebook来交互运行python程序,公众号上的文章和代码也都是使用它来完成的,文字使用md编译。至于Python基础,个人推荐看廖雪峰Python3入门教程(百度搜索)。

03 建议干中学

以解决学习或工作中的实际问题为指导原则。在学习和工作中,需要的更多的是一种解决问题的系统性思维。很多人会问,有没有什么快速入门的教程之类的,其实没有什么牛逼的事情是能够速成的,越是底层的、收益周期越长的技能越是这样。“大道甚夷,而人好径,终为所误”。总会在踩了无数的坑后,才恍然大悟:捷径往往是最长的弯路。学习Python,对于零基础的人在短时间内入门,还是比较容易的,但是从要进阶为高手,没有长时间的投入和练习,基本上是异想天开。


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