如果你要用Python进行数据分析股票，这些坑要避开

金融市场智能化，就业必然就越来越精英化。

当操控着量化投资策略的人出现了，99个传统岗位都会被取代。

如今，金融业的“码农化”已是大势所趋，Python更是已然成为投行、基金、咨询和互联网等泛金融和商科领域必备的一项技能，量化投资的风口热度直线飙升，并在各大投资银行和对冲基金公司中成为交易系统的主流。

为了迎合市场需求，海外名校金融、经济、金工等专业越来越重视培养学生的量化分析技能，且更偏向招收量化分析能力强的申请者。

1、Python与量化投资

用最贴近人的语言打开新世界大门

量化投资本身是一个很宽泛的概念，简单来说就是以数据模型为核心，以程序化交易为手段，追求绝对收益为目标的一种投资方法。其本质是通过程序化交易来实现交易思想。

一提起量化，很多人都自然而然地想起Python，似乎这两者有着密不可分的联系，我们也发现在很多量化投资的业务链条都能在Python找到相应的框架实现。

因为对比起其他编程语言，Python更简洁，更简单易学，很多程序员都认为它应该算是最简单代码的开始。昵称为“胶水语言”的它，可以将其他语言制作的模块（尤其是C/C++）联结起来。

对于小白，它具有强大且丰富的库，封装后可以轻松调用。用Python做个项目，充实自己，秀给看客们看，"Life is short，you need Python!”

2、Python大势所趋已成定局你只需奋起直上

Beautiful is better than ugly.

Explicit is better than implicit.

Simple is better than complex.

Complex is better than complicated.

这是Zen of Python的前四行，它总结了Python作为编程语言的精髓。

就像在web领域JavaScript无可撼动的地位一样。在金融量化投资领域python也占据了相当重要的位置。近几年来国家相关教育部门对于“人工智能普及”格外重视。

不仅将Python列入到小学、中学和高中等传统教育体系中，并借此为未来国家和社会发展奠定了人工智能的人才培养基础，逐步由底层向高层推动“全民学Python”，从而进一步实现人工智能技术的推动和社会人才结构的更迭。

DT时代的教育不能只有速算与背书，而是需要教如何实际处理多维度海量的大数据。机遇与挑战并存， 这是最好的时代，也是最坏的时代。

实战量化策略是从金融市场的运行中提炼出相对稳定的结构和模型，却依然要适应市场的千变万化。

因此，量化比拼的是逻辑，更是细节。作为零基础小白入门python量化投资，虽想系统化地学习这一项黑科技，但大部分人都难免碰壁：

1、完全小白，想要速成但是缺少体系切入点

2、买下一整个书单的书但是知识多而散乱，不知道从何下手

3、师夷长技却无处可施，缺乏实战经历，心里还是没底

不是计算机专业出身的准金融人，又面对着需要数学思维+金融知识+计算机编程基础的量化投资，你是不是也犯了难？越优秀的人，越要抓住机会。想在稍纵即逝的市场机会中抓住时机挖掘利润，就要在为时不晚的当下尽快掌握一项别人没有的技能。