金融市場智能化，就業必然就越來越精英化。

當操控著量化投資策略的人出現了，99個傳統崗位都會被取代。

如今，金融業的“碼農化”已是大勢所趨，Python更是已然成為投行、基金、咨詢和互聯網等泛金融和商科領域必備的一項技能，量化投資的風口熱度直線飆升，并在各大投資銀行和對沖基金公司中成為交易系統的主流。

為了迎合市場需求，海外名校金融、經濟、金工等專業越來越重視培養學生的量化分析技能，且更偏向招收量化分析能力強的申請者。

正在看這篇文章的你，會是候選人之一么？

Python學習交流群：1004391443

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Python與量化投資

用最貼近人的語言打開新世界大門

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量化投資本身是一個很寬泛的概念，簡單來說就是以數據模型為核心，以程序化交易為手段，追求絕對收益為目標的一種投資方法。其本質是通過程序化交易來實現交易思想。

一提起量化，很多人都自然而然地想起Python，似乎這兩者有著密不可分的聯系，我們也發現在很多量化投資的業務鏈條都能在Python找到相應的框架實現。

因為對比起其他編程語言，Python更簡潔，更簡單易學，很多程序員都認為它應該算是最簡單代碼的開始。昵稱為“膠水語言”的它，可以將其他語言制作的模塊（尤其是C/C++）聯結起來。

對于小白的我們，它具有強大且豐富的庫，封裝后可以輕松調用。用Python做個項目，充實自己，秀給看客們看，"Life is short，you need Python!”

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Python大勢所趨已成定局你只需奮起直上

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Beautiful is better than ugly.Explicit is better than implicit.Simple is better than complex.Complex is better than complicated.

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這是Zen of Python的前四行，它總結了Python作為編程語言的精髓。

就像在web領域JavaScript無可撼動的地位一樣。在金融量化投資領域python也占據了相當重要的位置。近幾年來國家相關教育部門對于“人工智能普及”格外重視。

不僅將Python列入到小學、中學和高中等傳統教育體系中，并借此為未來國家和社會發展奠定了人工智能的人才培養基礎，逐步由底層向高層推動“全民學Python”，從而進一步實現人工智能技術的推動和社會人才結構的更迭。

DT時代的教育不能只有速算與背書，而是需要教如何實際處理多維度海量的大數據。機遇與挑戰并存，?這是最好的時代，也是最壞的時代。

實戰量化策略是從金融市場的運行中提煉出相對穩定的結構和模型，卻依然要適應市場的千變萬化。

因此，量化比拼的是邏輯，更是細節。作為零基礎小白入門python量化投資，雖想系統化地學習這一項黑科技，但大部分人都難免碰壁：