Python憑借其簡單、易讀、可擴展性以及擁有巨大而活躍的科學(xué)計算社區(qū)，在需要數(shù)據(jù)分析和處理大量數(shù)據(jù)的金融領(lǐng)域得到了廣泛而迅速的應(yīng)用，并且成為越來越多專業(yè)人士*的編程語言之一。

Python效率較為明顯的領(lǐng)域之一是交互式的數(shù)據(jù)分析。這些領(lǐng)域從IPython、Jupyter Notebook等有力工具和pandas之類的程序中庫獲益良多。

假設(shè)你是一位正在撰寫碩士論文的金融專業(yè)學(xué)生，對標(biāo)普 500 指數(shù)感興趣，想要分析 1 年的歷史指數(shù)水平，以了解指數(shù)在這段時間內(nèi)的波動性，你希望找到證據(jù)證明這種變動性與某些典型的模型假設(shè)相反，它是隨時間變動而非固定。而且，應(yīng)該對結(jié)果進行可視化，你要進行的主要的工作如下：

1、從網(wǎng)絡(luò)上下載指數(shù)水平數(shù)據(jù)；

2、計算年化對數(shù)收益率的滾動標(biāo)準(zhǔn)差（波動率）；

3、繪制指數(shù)水平數(shù)據(jù)和波動性結(jié)果圖表。

Python

這些任務(wù)很復(fù)雜，在不久之前還被認(rèn)為是專業(yè)金融分析師才能完成的。而在今天，即使是金融專業(yè)的學(xué)生也可以輕松地對付這類問題。

將這個例子轉(zhuǎn)換到專業(yè)的金融環(huán)境中，可以看出金融分析師在應(yīng)用提供高層次抽象的合適Python工具和庫的時候，能夠?qū)⒔裹c放在自身的領(lǐng)域上，而不用關(guān)心復(fù)雜的技術(shù)細節(jié)。分析師可以快速反應(yīng)，幾乎實時地提供寶貴的調(diào)見，確保自己比競爭對手先行一步。這種效率的提高很容易轉(zhuǎn)換為可度量的財務(wù)效果。

Python本身不是一種高性能計算技術(shù)。但是，Python已經(jīng)發(fā)展成為一種訪問當(dāng)前高性能技術(shù)的理想平臺。在這個意義上，Python已經(jīng)成為高性能計算的“黏合劑”語言。

如今在金融行業(yè)學(xué)習(xí)Python的人很多，所以市面上很多有關(guān)Python的課程，但是真正的結(jié)合金融實戰(zhàn)的課程卻很少，基本上講的都還是編程基礎(chǔ)；為此融躍教育特精心打造一款《Python實操課程》，該課程特色是利用Python語言的智能性、簡潔性、高效性與金融的專業(yè)實戰(zhàn)相結(jié)合，使學(xué)習(xí)該語言的學(xué)員，具備語言匯編能力，將錯綜復(fù)雜的金融數(shù)據(jù)進行木塊化梳理，進而建立科學(xué)的金融模型，協(xié)助做出*的投資決策，旨在幫助金融從業(yè)人員增強行業(yè)競爭力。