短时间掌握Python量化

随着大数据、云计算、人工智能对金融业的变革，传统的金融业正与信息技术、数学模型、数据分析相结合，向量化金融发展。

量化金融包含量化交易、量化研究、量化定价、量化风控等各个方面。

量化投资在海外已经有三十多年的历史，并且由于量化模型的纪律性和系统性，量化投资收益稳定，市场规模和份额不断扩大，得到了越来越多投资者的认可。

量化金融行业发展如何？

量化金融分析师从事行业非常广泛，包括投资银行、基金公司、券商金融工程、资产管理公司、私募公司、Fintech公司等。

工作职能包括量化研究、量化交易、量化风控、数据结构和算法、系统开发和运维、模型和咨询等。

以北上广深为例，『量化研究员』的平均年薪均在20万元以上。下图展示了北京地区量化金融的行业薪资分布情况：

据Glassdoor统计，美国量化分析师的平均年薪接近13万美元。

下图展示了量化金融的行业和岗位分布情况：

了解Python量化相关职位薪资的介绍，是不是心动了呢？小编已经看到有很多小伙伴已经悄悄开始Python量化的学习了。

市场上关于Python量化的资料有很多，但这并不意味着学习就变得简单。自学入门Python量化有多少坑，有多难，踩过的人才知道。

自学入门Python量化有多难？

当前，Python量化如此火爆热门，虽然Python编程语言比较简单，但是在自学Python量化的道路上难免遇到各种各样的问题：

1没有学习伙伴，开拓量化人脉难

自学Python量化，面临直接的问题是，没有一起学习的伙伴。此外面临另一难题：没有量化相关人脉，更没有Python量化行业人员指导入门，对量化行业、量化工作内容等都难以形成全面系统的认识与了解。

2没接触过编程语言，写代码无从下手

Python语言相对简单，较容易上手，但对于没有编程基础的同学，就必须从基础语法规则开始学，夯实基础。自学Python在写代码的过程中，出现bug也无从寻找答案，很多人往往就此半途而废，难以坚持。

3市场上的资料繁杂，不成体系

现在网络上关于Python量化的学习资料很丰富，大家也习惯搜集各种形式（文档、音频、视频）的资料，但质量参差不齐，更不成体系，容易在自学的过程中陷入困惑。

4学习中的困惑无法自主解决

在学习的过程中，老师指导和同学交流都是不可缺少的，合适的交流会提高学习的积极性与效率。量化行业在不断发展过程中，在学习中单靠自我摸索前进十分困难，老师和同学的陪伴尤为重要。

5缺少系统练习，无法检测学习效果

Python量化的自学仅仅靠看视频是难以真正掌握的。没有作业和课后指导，做到动手写代码，梳理策略思想，是无法检测学习效果的。

自学入门Python量化，有多难？难的不是学习本身，难的是缺少对学习的支持。

编程，代码无从下手

资料繁杂，不成体系

学习困惑，无法解决

学习效果，难保障

或许学习从来都不是一件困难的事情。在学习过程中，无人指导、无人陪伴、知识不成体系、没有系统的练习与有效的反馈，才是学习路上大的困难与阻碍。 

1基础入门，循序渐进

从Python软件的安装、Python基础语法、量化投资基础概念与策略等手把手教学，课程循序渐进，由浅入深，易学易懂。

2制定科学的学习计划，体系化学习

26小时的课程科学的划分为10节课，并科学设计学习路径与课后作业及实时指导，可以自由灵活的安排学习时间。专为课程内容设计的课后作业巩固学习，牢固掌握所学知识。

多位老师24小时在线答疑，问题不过夜。

4共同学习，打造量化行业人脉圈

打卡社区、学习交流群、收获一起学习的队友，打造专属你的量化行业人脉圈。无论你是金融背景、技术背景或因兴趣爱好参加学习，你都能收获一群学习伙伴。共同探讨进步，实时交流学习进度、学习计划、学习心得，打造属于你的量化人脉圈。

哪些人适合学习Python量化课程？

从投行开始，基金、咨询和互联网等泛金融领域必备的一项核心技能，正是 Python量化投资 。

学习Python量化金融有多重要？

1转行跨界/职场成长

如果想要尝试跨界量化投资领域；如果你想要构建完整的量化学习框架；如果你打算求职量化交易；如果你要往金融行业的新方向发展；如果你想适应金融职场的成长......

2量化交易员

对于量化交易员来说，一个人就是一支队伍，他们利用Python更好地观察市场，计算盈亏，帮助编制交易策略，使交易更具稳定性和可持续性，收获优渥的超额回报。

3投行人或者商科生

学习Python可以更好地提高自己的工作效率，有利于创建分析工具和定量模型。如高盛、摩根史丹利等投行十分看中Python量化投资这一技能。

4咨询公司PTA

咨询公司PTA，如果不想成为被劝退的“小黑工”，就需要扎实数据分析技能，懂Python量化投资就能鹤立鸡群，用数据支撑结论，做出准确的商业分析判断。