最近學習python量化,量化python怎麼學

本文目錄一覽：

• 1、學Python怎麼樣，前景怎麼樣？
• 2、Python量化教程：不得不學的K線圖「代碼複製可用」
• 3、普通人為什麼要學習Python
• 4、python量化交易半個月可以學會嗎?

學Python怎麼樣，前景怎麼樣？

Python前景是非常客觀的。互聯網產業的迅速發展帶來了大量的工作機會，在這些年中，技術類公司佔據了主導地位，而在雲計算、大數據、人工智能等領域。根據未來的發展趨勢，Python將會成為適用最廣的語言。

應用廣泛：Python的應用範圍越來越廣，包括後端開發、前端開發、財務量化分析、人工智能、自動化運營、自動化運營、大數據運營等。Python擁有功能豐富的庫。這種語言經常被稱為「膠水語言」，它可以很容易地將用其他語言製作的各種模塊(特別是C/C++)連接起來。因此，Python開發效率比C、C++和Java等高出好幾倍。需求大：當前市場的需求是百萬級，而全球人工智能領域的人才大約有30萬人。現在中國相關領域的人才儲備比美國要低，所以學習AI是最好的時機符合未來發展趨勢：機器學習和人工智能是當下最熱的話題，Python 在人工智能領域內的機器學習、神經網絡、深度學習等方面，都是主流的編程語言。千鋒教育擁有多年Python培訓服務經驗，採用全程面授高品質、高體驗培養模式，擁有國內一體化教學管理及學員服務，助力更多學員實現高薪夢想。

Python量化教程：不得不學的K線圖「代碼複製可用」

不管是對量化分析師還是普通的投資者來說，K線圖（蠟燭圖）都是一種很經典、很重要的工具。在K線圖中，它會繪製每天的最高價、最低價、開盤價和收盤價，這對於我們理解股票的趨勢以及每天的多空對比很有幫助。

一般來說，我們會從各大券商平台獲取K線圖，但是這種情況下獲得的K線圖往往不能靈活調整，也不能適應複雜多變的生產需求。因此我們有必要學習一下如何使用Python繪製K線圖。

需要說明的是，這裡mpl_finance是原來的matplotlib.finance，但是現在獨立出來了（而且好像沒什麼人維護更新了），我們將會使用它提供的方法來繪製K線圖；tushare是用來在線獲取股票數據的庫；matplotlib.ticker中有個FuncFormatter()方法可以幫助我們調整坐標軸；matplotlib.pylab.date2num可以幫助我們將日期數據進行必要的轉化。

我們以上證綜指18年9月份以來的行情為例。

我們先使用mpl_finance繪製一下，看看是否一切正常。

可以看到，所有的節假日包括周末，在這裡都會顯示為空白，這對於我們圖形的連續性非常不友好，因此我們要解決掉他們。

可以看到，空白問題完美解決，這裡我們解釋一下。由於matplotlib會將日期數據理解為 連續數據 ，而連續數據之間的間距是有意義的，所以非交易日即使沒有數據，在坐標軸上還是會體現出來。連續多少個非交易日，在坐標軸上就對應了多少個小格子，但這些小格子上方並沒有相應的蠟燭圖。

明白了它的原理，我們就可以對症下藥了。我們可以給橫坐標（日期）傳入連續的、固定間距的數據，先保證K線圖的繪製是連續的；然後生成一個保存有正確日期數據的列表，接下來，我們根據坐標軸上的數據去取對應的正確的日期，並替換為坐標軸上的標籤即可。

上邊format_date函數就是這個作用。由於前邊我們給dates列生成了從0開始的序列連續數據，因此我們可以直接把它當作索引，從真正的日期列表裡去取對應的數據。在這裡我們要使用matplotlib.ticker.FuncFormattter()方法，它允許我們指定一個格式化坐標軸標籤的函數，在這個函數里，我們需要接受坐標軸的值以及位置，並返回自定義的標籤。

你學會了嗎？

當然，一個完整的K線圖到這裡並沒有結束，後邊我們會考慮加入均線、成交量等元素，感興趣的同學歡迎關注哦！

普通人為什麼要學習Python

對於普通人來說，學習Python能極大提高你的辦公效率。我們在工作過程中，經常會有一些事情是機械重複，但是卻非常浪費時間的。目前來說，很多人出現加班的情況都是因為效率低下，把大部分時間都浪費在重複操作上，然後還不斷學習如何管理時間，顯然是治標不治本的。

如果你學會了Python，很多機械重複的麻煩事就會變得簡單起來。你可利用Python弄個Excel自動化整理工具，讓表格更容易整理。也可以拿來上各種網站爬蟲搜集自己需要的信息。還可以拿來寫點量化小工具。

而且Python入門相對容易很多，很多人都認為Python的語法簡單，代碼可讀性高，是最適合0基礎學習的編程語言。並且，從Python學起，你很快就能運用Python編程的底層邏輯去學習另外的語言。也就是說，零基礎學Python是學習編程的最好起點。

python量化交易半個月可以學會嗎?

python量化交易半個月可以學會的。

如果已經有了Python基礎，半個月可以入門的，如果沒有Python基礎，就先學Python，學一兩個月有了基礎後，再結合量化交易的模型，邊學Python語言，邊學以Python實現量化模型，上手也會很快的。

大家可能覺得搞量化的人就是整天和大量數據打交道，用一行行代碼寫出複雜的模型，然後沒完沒了地Run，在回測和優化中掙扎，沉浸在數學和統計海洋里的一群人。

實際上，這只是表面現象。雖然每個搞量化的人必須會寫代碼，也必須具備紮實的數學功底，在開發策略的過程中，的確需要分析大量數據，不斷做回測和優化，但是，這一切的背後是強大的金融思維和對金融市場的深刻理解在支撐的。

換句話說，如果你沒有經濟、金融的完整知識體系和工作經驗，或者沒有正確的、科學的思維方式，無論數學多麼地好，也很可能在做無用功；即便編程多麼在行，也只能淪為碼農一枚（沒有歧視程序員的意思哦）。

反過來說，如果你具備科學的思維和邏輯，並發現了經濟、金融的某些規律，想做Quant就不難了。接下來，你只需花點時間學習編程工具，好好利用數據和代碼為你實現自己的想法。