Python在量化交易，金融分析，金融工程领域，不但在用，且用的最多，而且重要性逐年提高。原因：作为动态语言的Python，语言结构清晰简单，库丰富，成熟稳定，科学计算和统计分析都很厉害，生产效率远远高于c,c++,java,尤其擅长策略回测。

1、数据规整化方面的应用

时间序列与截面?#20113;?在处理金融数据时，最费神的一个问题就是所谓的“数据?#20113;?rdquo; （data alignment）问题。两个相关的时间序列的索引可能没有很好的?#20113;耄?#25110;两个DataFrame对象可能含有不匹配的列或行。Pandas可以在算术运算中自动?#20113;?#25968;据。在实际工作?#26657;?#36825;既能带来极大自由度，而且还能提升工作效率。

2、金融数据处理应用

Python的语法很容?#36164;?#29616;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。

3、数据分析的应用

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，数组和矩阵等等。

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18686025822（石老师）