金融量化分析介绍

金融量化分析介绍

• 1、什么是金融量化分析

• 2、金融量化分析可以干什么

• 3、为什么将python运用于金融

• 4、常用库简介

1、什么是金融量化分析

　　从标题中我们可以简单的分析一下这个题目中的关键词，金融、量化、分析，接下来一个一个分析：

金融：金融是什么相信在大多数人心中都是比较神秘、高大上的，需要大量的资金与丰富的经验才可以在股市叱咤风云，也确实金融行业的风险非常大，任何人都不敢保证某一只股票的走向或者说是收益与否。金融其实与赌博很类似，但是为什么政府会禁止赌博而不禁止金融呢?这是因为金融行业的发展对国家经济是有好处的，而赌博单纯只是满足个人欲望，对经济发展一点好处都没有，就比如说：现在有个非常有想法的创业者，但是他没有资金，这个时候一个亿万富翁给他投资，经过一段时间的发展公司上市了，那创业者是不是就有钱了，而投资者的资产是不是也提升了，这就是通过金融的方式让资产进行流通。就算一个国家的人再有钱，但是他们都把钱存在地窖里，不生产不流通，那这个国家的整体经济一定不景气，所以说国家一定会大力发展经济。但是一定要记住一点，金融行业的风险很大。

量化：在这里量化也可以说是量化投资或是量化交易。刚才有介绍金融，金融行业最注重的就是投资和交易了，但是在之前都是通过人的一个主观判断和针对市场方面的一些分析做出的投资，但是有时候人的判断并不一定就是对的，有时候还会被自己的个人情绪所影响，所以说这个时候量化投资横空出世，通过数字化以及计算机技术通过相应的策略实现一种相对稳定的交易方式。

分析：结合本章所有内容来看，分析就是指的数据分析，只不过我们这个数据分析针对的金融方面的数据。当然只要我们学会这些数据分析的手段到时候无论是金融方面的数据还是其他任何行业的数据都可以手到擒来。

数据分析：

1、数据分析是什么
在我们如今这个时代，相信大多数人都能明白数据的重要性，数据就是信息，而数据分析就是可以让我们发挥这些信息功能的重要手段。

2、数据分析能干什么
对于数据分析能干什么其实我们可以简单的举几个例子：

1、淘宝可以观察用户的购买记录、搜索记录以及人们在社交媒体上发布的内容选择商品推荐

2、股票可以根据相应的数据选择买进卖出

3、今日头条可以将数据分析应用到新闻推送排行算法当中

4、爱奇艺可以为用户提供个性化电影推荐服务

其实数据分析不仅可以完成像以上这样的推荐系统，在制药行业也可运用数据分析来预测什么样的化合物更有可能制成高效药物等。所以说数据分析绝对是未来所有公司不可或缺的岗位，目前社会上获取数据方式太多了，这么多的数据，只要我们拥有数据分析的技能，绝对可以应付任何岗位上的工作。

3、为什么利用Python进行数据分析
1、Python的代码语法简单易学

2、Python可以很容易的整合C、C++等语言的代码

3、Python有大量用于科学计算的库

4、Python不仅可以用于研究和原型构建，同时也适用于构建生产系统

专业点来说金融量化分析主要是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据当中选出能够带来超额收益的多种“大概率”事件以此来指定策略。主要就是以下几步：

1、发现的一种能够赚钱的规律

2、将规律分解成可操作的步骤（策略）

3、编写程序，让机器去执行这个策略

4、机器返回结果，或者说是让机器直接实现自动化交易

2、金融量化分析可以干什么

　　相信大家都经常会使用百度、谷歌等之类的搜索引擎搜索我们想了解的问题，它就会从庞大的数据库当中找到你想要了解的问题，但是你要是直接去问它，我该怎么投资？我到底该买哪一支股票？什么股票可以挣钱？这样的问题会有答案吗，肯定是不会的，所以说金融量化的任务就是类似于这些搜索引擎的功能，它会通知你今天应该买什么，今天应该卖什么，当然如果有需求完全可以进行自动化交易。

那具体能干什么简单总结了几点：

1、可以帮你在几千只A股当中选择符合要求条件的股票

2、选择买进、卖出、以及平仓的时机

3、管理仓位风险

4、不会受到个人情绪影响

3、为什么将Python用于金融

　　其实在之前大多数金融投资都是投资者根据个人经验或者偏好来完成的，这样的方式会受到很多因素的影响。但是我们将大量的历史数据通过计算机强大的运算能力进行分析、测试，然后再进行投资，就可以利用历史规律，在其基础上发现概率优势，形成良好的投机基础。

　　量化投资目前主要是以R和Python为工具，早些年可能R语言占据了绝对的地位，但是随着Numpy、Pandas、Matplotlib、Scipy、Sckikiy-Learn等Python开源工具的发展，目前Python已经在这一方向大放异彩，加上它强大的调试能力以及工程能力，让我们分析的结果和需要执行的任务可以无缝结合，使得维护变得非常方便。

4、常用库简介

Numpy

　　NumPy是用于科学计算的一个开源Python扩充程序库,它为Python提供了高性能的数组与矩阵运算处理能力.NumPy为Python带来了真正的多维数组功能，并且提供了丰富的函数库处理这些数组。它将常用的数学函数都支持向量化运算，使得这些数学函数能够直接对数组进行操作，将本来需要在Python级别进行的循环，放到C语言的运算中，明显地提高了程序的运算速度。

Pandas

　　Pandas使我们进行数据分析的一个主要工具。它所包含的数据结构和数据处理工具的设计使得Python中进行数据清洗和分析非常快捷。pandas一般也是和其他数值计算工具一起使用的，支持大部分Numpy语言风格的数组计算。pandas和numpy最大的区别就是pandas是用来处理表格型或者异质性数据的，而Numpy则刚好相反，它更适合处理同质型的数值类数组数据

matplotlib

　　matplotlib是最流行的用于绘制数据图表的python库。它基本也是可视化这一区域的标杆，在许多情况下，它都是 一个可靠、健壮的可视化工具。对于一些标准的绘图工作，它比较容易理解，进行复杂的绘图还有自定义，它也很灵活。此外，它还与Numpy以及其提供的数据结构紧密集成。

Scipy

　　Scipy是科学计算领域针对不同标准问题域的包集合。提供了强大的科学计算方法（矩阵分析、信号分析、数理分析等）

IPython和Juypyter notebook

　　IPython是一个加强版的Python解释器，Juypyter notebook是一种基于Web的代码笔记本，最初也是源于IPython项目。