最近，在研究国外的金融科技公司，他们如何构建他们的平台战略？机缘巧合之间，刚好看到一篇关于Bank Python 相关的文章《An oral history of Bank Python》。在这篇文章里，介绍了 Bank Python 的四种基础构建块：
在金融科技迅猛发展的今天，量化交易作为现代金融领域的重要分支，以其精准、高效和自动化的特点，吸引了越来越多的专业人士投身其中。Python作为一种功能强大、易于学习和使用的编程语言，在量化交易领域的应用日益广泛。本文将围绕“Python 量化交易工程师养成实战”这一主题，深入探讨如何成为一名专业的Python量化交易工程师。
在20世纪90年代后期，Python经历了一系列1.x版本，具有标志性的是Python1.5.2，在之后的很长一段时间里，它仍然是Python的黄金标准。Python社区自1989年12月创建以来的成长和Python 1的成熟，为Python 2更广泛的扩展奠定了基础。如今，最新的Python3.9的开发计划表已提上日程...
问：现在上有关numeric analysis的课时，都用Python，实际工作时候呢？
近些年，编程语言Python的热度越来越高，因为Python简单，学起来快，是不少程序员入门的首选语言。
“量化投资”是指投资者使用数理分析、计算机编程技术、金融工程建模等方式，通过对样本数据进行集中比对处理，找到数据之间的关系，制定量化策略，并使用编写的软件程序来执行交易，从而获得投资回报的方式。其核心优势在于风险管理更精准，能够提供超额收益。
去年11月，Python 之父Guido van Rossum宣布了他已经加入微软的消息：
随着近几年Python的飞速发展，应用范围逐步趋于广泛，后端开发、前端开发、爬虫、金融量化分析、人工智能、自动化运维、自动化运维、大数据，Python都有涉及。Python相对其他编程语言来讲，语法较简单，就算没有任何编程基础，我们也可以学习和掌握Python编程开发，是新时代的宠儿!因此参加Python工程师培训机构的人越来越多。
今天是高考第一天，6月7日，百度推出的数字人度晓晓作答了全国新高考Ⅰ卷题为《本手、妙手、俗手》的议论文，该作文引发关注。据悉，度晓晓仅需40秒就能根据作文题创作40多篇文章。事实上，除了AI写作，还有很多AI已经涉猎的领域。AI已经具备了很强的理解和生成能力，能够实现创意作品的自动生成，包括AI作画、AI写歌、AI剪辑等。未来，基于大模型的AIGC将会开放赋能到更多的内容生产领域。
量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者，荣获2021年度AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖，连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 金融工程分析师（量化策略方向） 工作地点 北上深三地均可。 岗位职责 量化选股、量化择时、风格轮动、行业配置、机器学习等相关策略的研究及开发，独立或协作完成量化策略的实现、改进和维护，完成报告撰写、客户委托、路演服务等
最近几年 Python 被吹的神乎其神，很多同学都不清楚 Python 到底能干什么就盲目去学习 Python,今天小胖哥就 Python 的应用领域来简单盘点一下，让想学习 Python 的同学找对方向。
在金融领域，特别是量化金融领域，Python已经成为一种非常流行的编程语言。尽管Java在软件开发中具有强大的地位，但为什么量化金融专业人员更愿意选择Python呢？本文将深入探讨这个问题，探讨为什么Python在量化金融中如此受欢迎。
在代码的世界中，隐藏着一座神秘而神奇的画图殿堂，它就是Matplotlib。这座殿堂矗立在数据的海洋中，每一行代码都是一笔神奇的咒语，让数据在图像之间舞动，展现出无限可能。Matplotlib的大门上镶嵌着闪烁的彩虹宝石，每当有开发者走近，便散发出五彩斑斓的光芒，仿佛在诉说着这里的神秘。而在宫殿深处，站立着一座巨大的绘图笔，它拥有操控数据之力，将每一次绘图都变成了一场奇妙的冒险。当你走进Matplotlib的殿堂，就像踏入了一个充满魔力的世界，数据的颜色与形状便开始跃然纸上，呈现出无限可能的未来。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 “在如今的大数据时代，至今还完全没有使用过任何机器学习技术的头部量化对冲基金几乎不存在了。事实上，机器学习的相关人才在金融相关的就业市场上早已趋之若鹜。” 自20世纪50年代以来，资产定价在金融领域已经成为一个理论和实践紧密联系、相互交融的典型代表。 而擅长处理高维问题和非线性关系等高度复杂性系统的机器学习方法无疑又为资产定价领域注入了鲜活的血液。 二者的结合也在悄然改变资本市场的策略和逻辑：更具吸引力、成本优势、竞争关键优势。 机器学习与资产定价如何
文章基于简单算法和人工判断，使用多阶段剔除法，构建了 中文金融情感词典CFSD（ChineseFinancialSentimentDictionary）， 这个词典能帮到那些想用文本分析研究会计金融领域的中文文档的研究者。CFSD词典有1489个负面词，1108个正面词。并且简单讨论了CFSD词典的应用领域。
量化，一个横跨多个学科领域的工作。已经在不同场合，听了无数次的三座大山：较好的数学功底、编程技能、金融知识。
导读：吾日三省吾身，过年胖了吗？情人节过了吗？发际线还好吗？别想这么多啦，程序员和数据科学家的世界里，只有Python值得你费脑子！今天为大家准备了10本数据分析相关好书，助你早日成为Python大神！
在当今金融市场的快速变化中，量化交易凭借其高效、精准的特点，逐渐成为金融界的新宠。而Python，作为量化交易领域的得力助手，为工程师们提供了强大的技术支持。本文将深入解析Python量化交易工程师的培养之路，带领读者走进这个金融高薪领域。
大家好，我打算每日花1小时来写一篇文章，这一小时包括文章主题思考和实现，今天是日更的第1天，看看能不能被官方推荐。（帮我点点赞哦～）
大数据文摘出品 编译：蒋宝尚 在自动化的新时代，程序员的角色变得越来越重要。多年来，投资银行也不断招募顶级程序员，以帮助其交易员用软件执行策略。这也意味着，如果仅仅掌握华尔街的行话，那么你将不再能够满足投行分析师的岗位需求。 负责领导北美市场和证券服务部门的Lee Waite表示，从七月份开始，计算机编程语言将作为银行分析师培训课程的一部分。 Waite在接受采访时说：“我们正在更快的融入日益变化的世界，至少加强对编程的理解是非常有价值的。 金融交易的日益数字化，意味着金融公司已经越来越重视数字工具的采用，
本文为英伟达GPU计算加速系列的第四篇，主要基于前三篇文章的内容，以金融领域期权估值案例来进行实战练习。前三篇文章为：
熟悉Pandas的同学会知道，Pandas相当于Python中的Excel，都是基于二维表的进行数据处理分析，不同的是，Pandas基于代码操作数据，Excel是图形化的分析工具。
Transformer 作为一种基于注意力的编码器 - 解码器架构，不仅彻底改变了自然语言处理（NLP）领域，还在计算机视觉（CV）领域做出了一些开创性的工作。与卷积神经网络（CNN）相比，视觉 Transformer（ViT）依靠出色的建模能力，在 ImageNet、COCO 和 ADE20k 等多个基准上取得了非常优异的性能。 正如德克萨斯大学奥斯汀分校的计算机科学家 Atlas Wang 说：我们有充分的理由尝试在整个 AI 任务范围内尝试使用 Transformer。 因此，无论是学术界的研究人员，
说起编程语言，Python 也许不是使用最广的，但一定是现在被谈论最多的。随着近年大数据、人工智能的兴起，Python 越来越多的出现在人们的视野中。
选自eFinancialCareers 作者：Sarah Butcher 机器之心编译 参与：李泽南、吴攀 金融机构由于面临激烈的竞争压力，需要不断对自身结构和人才资源进行迭代，以适应不断变化的新情况。随着微软前首席科学家邓力宣布加盟对冲基金巨头 Citadel，我们可以看到金融界已经向计算机科学（特别是机器学习）人才打开了大门。近日，摩根大通发布了一份题为《大数据与人工智能战略：机器学习和其它投资数据分析方法（Big Data and AI Strategies: Machine Learning an
随着Python编程语言的流行和普及，越来越多人对如何应用Python做金融数据分析和量化交易充满兴趣。但是不少人对量化投资本身存在一定的误解或认识不清，有的人过于异想天开，认为可以躺着挣钱（怕是只有岛国老师吧）；有的人则因循守旧，认为没啥卵用；也有的人盲目追求模型的复杂性，在编程和数学中迷失了方向。
记住，学习量化金融需要时间和耐心。逐步掌握基础知识，并将其应用于实践中，才能不断提高自己的能力。
智能风控已经被提及了很多年，在业界也有诸多应用实践，但是，智能风控相关书籍中，能够阐述完整智能风控体系，将智能风控各个环节融会贯通并结合实际案例的还是凤毛麟角。经过十余年的沉淀，蒋宏老师以及他的团队将智能风控的核心方法、流程和应用实践整理成书籍出版，相信能够帮助到智能风控领域的从业者。
巴鲁克学院（Bernard M.Baruch College，CUNY）是一所以商科著名的位于美国纽约市曼哈顿的公立大学。其金融工程硕士项目，被誉为美国顶尖金工项目之一，在2020年QuantNet金融工程排名中位列第二。巴鲁克学院MFE注重培养学生定量金融方面的技能，且该校就业资源强大，每年进入摩根士丹利、摩根大通、花旗等企业的毕业生很多。
最近有越来越多的朋友在知乎或者QQ上问我如何学习入门Python，就目前需求来看，我需要写这么一篇指南。
Python中包含很多模块，每个领域的应用有关专家开发了相应的模块，必须将其导入到python中，然后才能使用。每个模块安装导入后才能引用，下面通过math模块讲解，希望大家举一反三，同时对常用函数讲解。
自学 Python 很久却还是不会用，就像你学英语十几年还是不会说，原因是一样的，你没有把Python当做工具去用，而是一味地学，等同于纸上谈兵。
机器之心「ACL 2022 线上论文分享会」将于5月21日开播，本次活动设有 Keynote、 论文分享等环节，就业内关注的 Transformer、大规模预训练模型等 NLP 热门主题邀请顶级专家、论文作者与观众做学术交流。点击查看日程详情。 在分享与交流外，卡方科技将在本次活动中进行人才招聘宣讲。最近看机会、对量化行业感兴趣的小伙伴们请锁定直播不要错过哦！ 宣讲时间：5月21日 16:10 - 16:30 公司介绍 卡方科技成立于2017年，深耕于算法交易垂直领域，始终相信「科技改变交易」。在金融逐
年4月底，国内某知名招聘网站以4000万中高端人才为样本，时间跨度以2018年第一季度为主，发布了《2018第一季度中高端人才薪酬与流动大数据报告》（以下简称报告）。该报告显示：金融行业平均年薪较高，达22.09万元；AI领域31.82万元，区块链领域平均薪酬超过AI领域，达34.09万元，位列第一。
今年4月底，国内某知名招聘网站以4000万中高端人才为样本，时间跨度以2018年第一季度为主，发布了《2018第一季度中高端人才薪酬与流动大数据报告》（以下简称报告）。该报告显示：金融行业平均年薪较高，达22.09万元；AI领域31.82万元，区块链领域平均薪酬超过AI领域，达34.09万元，位列第一。
导读：SciPy是基于NumPy的，提供了更多的科学计算功能，比如线性代数、优化、积分、插值、信号处理等。
宜信公司于2006年成立于北京，经过12年的发展，目前围绕着普惠和财富两大业务板块，陆续推出了许多相关产品，如宜人贷、宜人财富、致诚信用、博城保险等等。
1989年的圣诞节，一位来自荷兰，名叫Guidio van Rossum的年轻帅小伙子，为了打发无趣的时光，决定改善他参与设计，不是很满意的ABC语言，随着研究的深入和功能的完善，其特性超越了ABC。在给这个新的脚本语言命名时，他想起了喜爱的Monty Pythoh喜剧团体，于是取名为：Python。 通过这个故事，终于知道咱们为什么发明不了一门编程语言了，对，那是因为我们无论在什么节假日，都没有无聊过，而且还丰富多彩。 历经两年后，也就是在1991年2月份时,Python终于面向大众，发布了第一个公开版本，其版本号为0.9.0。它使用C语言开发实现，支持类、函数、异常处理，还有列表、字典等数据结构。
摘要：本篇文章是"Python股市数据分析"两部曲中的第一部分，主要介绍金融数据分析的背景以及移动均线等方面的内容。 本篇文章是"Python股市数据分析"两部曲中的第一部分，内容基于我在犹他州立大学MATH 3900 (Data Mining)课程上的一次讲座。在这些文章中，我将介绍一些关于金融数据分析的基础知识，例如，使用pandas获取雅虎财经上的数据，股票数据可视化，移动均线，开发一种均线交叉策略，回溯检验以及基准测试。第二篇文章会介绍一些实践中可能出现的问题，而本篇文章着重讨论移动平均线。 注意：
本篇文章是”Python股市数据分析”两部曲中的第一部分，内容基于我在犹他州立大学MATH 3900 (Data Mining)课程上的一次讲座。在这些文章中，我将介绍一些关于金融数据分析的基础知识，例如，使用pandas获取雅虎财经上的数据，股票数据可视化，移动均线，开发一种均线交叉策略，回溯检验以及基准测试。第二篇文章会介绍一些实践中可能出现的问题，而本篇文章着重讨论移动平均线。 注意：本篇文章所涉及的看法、意见等一般性信息仅为作者个人观点。本文的任何内容都不应被视为金融投资方面的建议。此外，在此提供的
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随着科技的进步，人工智能(Artificial Intelligence，AI)正逐渐渗透到各个行业中，其中包括金融领域。
如今Python语言的学习已经上升到了国家战略的层面上。Python语言是人工智能的基础语言，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
Python的创始人为吉多·范罗苏姆。1989年的圣诞节期间，吉多·范罗苏姆为了在阿姆斯特丹打发时间，决心开发一个新的脚本解释编程，作为ABC语言的一种继承。之所以选中Python作为编程的名字，是因为他是BBC电视剧——蒙提·派森的飞行马戏团的爱好者。ABC是由吉多参加设计的一种教学语言。就吉多本人看来，ABC这种语言非常优美和强大，是专门为非专业程序员设计的。但是ABC语言并没有成功，究其原因，吉多认为是非开放造成的。吉多决心在Python中避免这一错误，并获取了非常好的效果，完美结合了C和其他一些语言。
数据分析是 Python 的一大应用领域。据我所知，本教室的读者中有不少学习 Python 就是为了在工作中能用它分析数据。这其中，又有相当一部分人是涉及金融相关行业，有从业人员，有学生，还有对此具有
如果你对算法交易，对冲基金，大数据感兴趣，那么，今天的推文你一定会感兴趣。Man Group首席执行官Luke Ellis做客《Masters in Business》进行了3个多小时的对话访谈。
最近流传一句话，不会数据分析的程序员，不是好程序员。 其实，不仅仅程序员，无论你未来准备从事什么职业：产品、运营、销售、HR、财务、金融、电商，还是做研发、系统架构，你都会发现，在数不清的岗位需求中，公司对数据分析的能力要求越来越普遍！ 有人说，毕业生学数据分析很占优势，因为学得快 有人说，毕业生没有工作经验是优势，可以直接上岗… 有人说，数据分析行业前景好，薪资高，是工作的好选择… 有人说，学数据分析永不过时… 但！数据分析到底是什么？离我们远吗 恰恰相反，数据正在变得越来越常见，小到我们每个人的社交网络、消费信息、运动轨迹，大到企业的销售、运营数据，产品的生产数据，再看看我们每天在做的事情，上知乎、上微博、逛淘宝，上Google，所有的地方都是高度需要数据分析 数据分析当然重要，一般单位还是用excel表格在统计数据 而数据分析，就是就是将数据的价值最大化 借助数据来做决策，而不是盲目地拍脑袋
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