金融行业为什么要学习python？

一张图来说下为什么金融从业者要学习python，量化交易就是以数学模型替代人的主观判断来制定交易策略

还记得汤神吗？他自金融行业，是一名基金经理




国内目前金融量化这一块的专业化人才奇缺，也就刚刚才普及了程序化交易的阶段
汤神给我们的建议，我们不应该视而不见：

实话说，等到工作之后在开始学习类似新的知识，时间是一个大问题，我基本上每天都是硬挤两个小时左右的时间学习。更重要的一点，市面上面对成人专业化技能培训的课程，尤其是对口应用领域的课程，价格少则几千，动则几万。
所以如果打算以后进入金融行业的同学，可以先把python基础打好，然后再补充量化交易知识
如果是平常做股票投资的同学，可以看看这个

这是汤神后面一个班的学员，用交易模型给自己赚回了学费

技术创新对金融衍生品市场的效率提高做出了很大的贡献。。。这些强大的改进只有在衍生品交易所和清算公司提供持续的高额的信息技术投资时才有可能。——德国证券交易所集团，2008
在过去的十年里，随着自动化技术的出现，科技最终成为杰出的金融机构，银行，保险和投资公司，股票交易公司，对冲基金，券商等公司的一部分。根据2013年的Crosman 报告，与2013年相比，银行和金融公司2014年在科技上的花费要高出4.2%。预计在2020年，一年的金融服务的技术成本将达到5亿美元。正值系统需要维护和不断升级的时候，一些著名的银行雇佣一些开发者是很正常的事情。那么Python用在哪里呢？
Python的语法很容易实现那些金融算法和数学计算，每个数学语句都能转变成一行Python代码，每行允许超过十万的计算量。
没有其他语言能像Python这样适用于数学，Python精通于计算，以及数学和科学中的排列组合问题。Python的第二个特性是表示数字，序列和算法。比如SciPy库，很适合用来做技术领域和科学领域的计算，SicPy库被很多工程师，科学家和分析人员使用。NumPy，也是Python的一个扩展，它可以很好地处理数学函数，数组和矩阵。同时，Python也支持严格的编码模式，因此，使它成为一个平衡的选择，或者说方法。
使用更少的人达到相同的结果以及实现其他编程语言不能实现的事，是Python首要的优点。Python语法的精确和简洁，以及它大量宝贵的第三方工具使它成为处理金融行业的错综复杂的事务的唯一可靠的选择。
Cititec（英格兰伦敦的职业介绍所）的技术招聘经理Stephen Grant说：跨市场风险管理和交易系统都在使用Python（有时会混合使用c++），很多银行从建立银行的前端到资产风险系统都会选择使用Python。使用Python的金融公司包括荷兰银行，德国证券交易所集团，Bellco信用社，摩根大通以及阿尔蒂斯投资管理。