大数据金融时代，使用Python做数据量化分析，你会了吗？

近年来，金融领域的量化分析越来越受到理论界与实务界的重视，量化分析的技术也取得了较大的进展，成为备受关注的一个热点领域。所谓金融量化，就是将金融分析理论与计算机编程技术相结合，更为有效的利用现代计算技术实现准确的金融资产定价以及交易机会的发现。量化分析目前已经涉及到金融领域的方方面面，包括基础和衍生金融资产定价、风险管理、量化投资等。随着大数据技术的发展，量化分析还逐步与大数据结合在一起，对海量金融数据实现有效和快速的运算与处理。

python金融应用

在量化金融的时代，选用一种合适的编程语言对于金融模型的实现是至关重要的。在这方面，Python语言体现出了不一般的优势，特别是它拥有大量的金融计算库，并且可以提供与C++，java等语言的接口以实现高效率的分析，成为金融领域快速开发和应用的一种关键语言，由于它是开源的，降低了金融计算的成本，而且还通过广泛的社交网络提供大量的应用实例，极大的缩短了金融量化分析的学习路径。

python的hadoop应用

那么学习开发此类应用，首先我们需要了解金融应用，以及python在金融数据分析中应用领域，搞清楚为什么使用Python进行金融数据分析和量化投资是非常方便的。然后对于python基础一般的朋友，我们还必须巩固python的语法基础等。

Python量化投资系统的参数优化

有了基础条件，那么我们还需要掌握python中的基本数据结构、输入输出、效率分析、数学库、随机分析库、统计分析库等。既然是数据分析，那么必然要知道python如何与excel结合，如何使用Python的相关库生成Excel可调用的函数。

python与excel的结合使用

最后了解python与Hadoop和MongoDB结合进行大数据分析的基础知识，并且串联这些知识点，进行项目案例的开发巩固，这样才能在实战的环境下理解Python在金融应用开发中的具体应用方式，训练独立开发Python模块的能力。

使用python估计一组期权的隐含波动率曲线

金融、大数据、数据分析、python，无一不是IT行业最火热的名词。国内目前介绍对事件驱动的量化交易软件模块少之又少，使用Python语言对基础交易模块，业绩验证模块以及交易策略回测模块进行了具体实现，也是非常高效便利的。学习这方面的朋友也可以加群一起讨论586656942，希望大家通过我的文章能够有所收获。