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案例分享：Python在金融，數(shù)據(jù)分析，和人工智能中的應用

python 金融數(shù)據(jù)分析人工智能

姚軍 | 2016-07-20 11:11

【數(shù)據(jù)猿導讀】　Python最近取得這樣的成功，而且未來似乎還會繼續(xù)下去，這有許多原因。其中包括它的語法、Python開發(fā)人員可用的科學生態(tài)系統(tǒng)和數(shù)據(jù)分析庫、易于和幾乎所有其它技術集成，以及其開源地位

自從1991它出現(xiàn)在編程場景中，比于其他編程語言，Python取得了少有的地位。面向對象，容易學習，使用語法，以及由此產(chǎn)生的低維護成本，是Python持續(xù)獲得好評的一部分原因。開源是一個很明顯的優(yōu)勢，跨平臺的有效性，多目標，垃圾回收(自動的)，代碼的簡潔性，以及整齊的縮進是Python其他的顯著的特點。

Python在金融中的應用

技術創(chuàng)新對金融衍生品市場的效率提高做出了很大的貢獻。。。這些強大的改進只有在衍生品交易所和清算公司提供持續(xù)的高額的信息技術投資時才有可能。——德國證券交易所集團，2008

在過去的十年里，隨著自動化技術的出現(xiàn)，科技最終成為杰出的金融機構，銀行，保險和投資公司，股票交易公司，對沖基金，券商等公司的一部分。根據(jù)2013年的Crosman 報告，與2013年相比，銀行和金融公司2014年在科技上的花費要高出4.2%。預計在2020年，一年的金融服務的技術成本將達到5億美元。正值系統(tǒng)需要維護和不斷升級的時候，一些著名的銀行雇傭一些開發(fā)者是很正常的事情。那么Python用在哪里呢?

Python的語法很容易實現(xiàn)那些金融算法和數(shù)學計算，每個數(shù)學語句都能轉變成一行Python代碼，每行允許超過十萬的計算量。

沒有其他語言能像Python這樣適用于數(shù)學，Python精通于計算，以及數(shù)學和科學中的排列組合問題。Python的第二個特性是表示數(shù)字，序列和算法。比如SciPy庫，很適合用來做技術領域和科學領域的計算，SicPy庫被很多工程師，科學家和分析人員使用。NumPy，也是Python的一個擴展，它可以很好地處理數(shù)學函數(shù)，數(shù)組和矩陣。同時，Python也支持嚴格的編碼模式，因此，使它成為一個平衡的選擇，或者說方法。

使用更少的人達到相同的結果以及實現(xiàn)其他編程語言不能實現(xiàn)的事，是Python首要的優(yōu)點。Python語法的精確和簡潔，以及它大量寶貴的第三方工具使它成為處理金融行業(yè)的錯綜復雜的事務的唯一可靠的選擇。

Cititec(英格蘭倫敦的職業(yè)介紹所)的技術招聘經(jīng)理Stephen Grant說：跨市場風險管理和交易系統(tǒng)都在使用Python(有時會混合使用c++)，很多銀行從建立銀行的前端到資產(chǎn)風險系統(tǒng)都會選擇使用Python。使用Python的金融公司包括荷蘭銀行，德國證券交易所集團，Bellco信用社，摩根大通以及阿爾蒂斯投資管理。

Python用于分析學

近年來分析學在數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡、金融等領域獲得了突出的地位。應用各種軟件組合起來進行數(shù)據(jù)收集，數(shù)據(jù)管理，以及數(shù)據(jù)分析，得出的結論用作商業(yè)決策，業(yè)務需求分析等等。分析學用于研究一個產(chǎn)品的市場效應，銀行的貸款決定，這些都只是分析學的冰山一角。它在大數(shù)據(jù)，安全，數(shù)字和軟件分析等領域有很深遠的影響，下面是Python在分析學中的主要作用的一個延續(xù)：

在這個信息過載的世界，只有那些可以利用解析數(shù)據(jù)的優(yōu)勢來得出見解的人會獲益。Python對于大數(shù)據(jù)的解釋和分析具有很重要的作用。分析公司開發(fā)的很多工具都是基于Python來約束大數(shù)據(jù)塊。分析師們會發(fā)現(xiàn)Python并不難學，它是一個強有力的數(shù)據(jù)管理和業(yè)務支持的媒介。

使用單一的語言來處理數(shù)據(jù)有它的好處。如果你以前曾經(jīng)使用過C++或者Java，那么對你來說，Python應該很簡單。數(shù)據(jù)分析可以使用Python實現(xiàn)，有足夠的Python庫來支持數(shù)據(jù)分析。 Pandas是一個很好的數(shù)據(jù)分析工具，因為它的工具和結構很容易被用戶掌握。對于大數(shù)據(jù)來說它無疑是一個最合適的選擇。即使是在數(shù)據(jù)科學領域，Python也因為它的“開發(fā)人員友好性”而使其他語言相形見絀。一個數(shù)據(jù)科學家熟悉Python的可能性要比熟悉其他語言的可能性高得多。

除了Python在數(shù)據(jù)分析中那些很明顯的優(yōu)點(易學，大量的在線社區(qū)等等)之外，在數(shù)據(jù)科學中的廣泛使用，以及我們今天看到的大多數(shù)基于網(wǎng)絡的分析，是Python在數(shù)據(jù)分析領域得以廣泛傳播的主要原因。

不論是金融衍生品還時大數(shù)據(jù)分析，Python都發(fā)揮了重要的作用。就前者而言，Python能夠很好地和其它系統(tǒng)，軟件工具以及數(shù)據(jù)流結合在一起，當然也包括R。用Python來對大數(shù)據(jù)做圖表效果更好，它在速度和幫助方面也一樣可靠。有些公司使用Python進行預測分析和統(tǒng)計分析。據(jù)福布斯2014年12月29日的一篇文章報道，與歷年相比，2014年與Python相關的大數(shù)據(jù)招聘需求同比上漲96.9%。

Python在人工智能領域的應用

Python和其它好的技術一樣，在你的開發(fā)團隊像病毒一樣快速傳播，然后找到把它應用到各種應用和工具中的方式。換句話說，Python在開始時像一個黑客，而代碼任務像釘子一樣。——Mustafa Thamer，F(xiàn)iraxis 游戲

而人工智能是當今的“東西”，Python在這個領域也取得了顯著的成績，在商業(yè)智能領域，Python也證明了它的實用性?；氐紸I這個話題，Python已經(jīng)成為一些AI算法的一部分，從簡單的雙人游戲到復雜的數(shù)據(jù)工程任務。Python的AI庫在當今的軟件中扮演重要的角色，包括NLYK，PyBrain，OpenCV，和AIMA。對于一些AI軟件功能，短短的一個代碼塊就足夠了。從人臉識別技術，會話接口再到其他領域，Python正在不斷地覆蓋新領域。

當談到AI時，Python是一種現(xiàn)代化的選擇。為什么呢，除了一般的原因，Python使原型設計變得更加快捷，同時具有更加穩(wěn)定的架構。舉個例子，比如Scikit-learn(一個機器學習庫)。

在Python中調試是一個很快的過程。它還提供了對其他語言的應用程序設計接口(API)。Python的大量的庫很有幫助，但是你必須精通Python，才能很好地利用它。

Python將用于BI，它在網(wǎng)絡情報中也是一種力量。自動化的司法調查，安全檢查，網(wǎng)頁分析都可能使用Python來實現(xiàn)。對于BI來說，有一大堆Python能夠使用的工具來使你的工作更加簡單，該語言對算法，數(shù)學方程有一個自然的傾向，使它成為一個多用途的媒介。

Python在數(shù)學中的應用

Python和Matlab對比：Python也在威脅著數(shù)值計算的專家級語言Matlab,很多在使用Matlab的人都在考慮轉去使用Python。Matlab的使用成本太高了，它要檢查代碼的可移植性，你不能在另一臺電腦上運行你的代碼。它使用專有的算法，這意味你所使用的大多數(shù)算法你是沒有辦法查看的，而只能相信它們已經(jīng)正確的實現(xiàn)了。

同時，Matlab是科學界的支持，是很多大學的一部分，盡管因為費用原因，有一部分你可能支付不起。而Python需要一個綜合開發(fā)環(huán)境(IDE)和額外的程序包。

Python作為開源程序，專門為了簡單方便并且系統(tǒng)的使用。因為有第三方庫和數(shù)據(jù)類型，使得使用Python整理數(shù)據(jù)變成一件很容易的事。因為不是專有的，有了它的類和可以自定義的函數(shù)，在程序的任何地方，你都可以根據(jù)你的需求很容易的移植Python代碼。用戶圖形界面(GUI)工具包(比如Qt)，對于創(chuàng)建一個令人印象深刻的前端很有幫助。最后，Python提供了全方位的編程包。

尾注

Python因為它的可靠性和高效性，而不斷地使世界各地的程序員和軟件開發(fā)人員印象深刻。它已經(jīng)侵入新的領域和重要的日常軟件功能。直到繼承者的進入，Python將作為一個全方位的編程語言繼續(xù)流行。

來源：麥穗技術

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