大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于金融建模学习python的问题，于是小编就整理了3个相关介绍金融建模学习Python的解答，让我们一起看看吧。
做金融自学python能干什么？
因为python是属于互联网后台技术开发的一门编程语言的，他的工作对象是系统网站之类的工作的，而金融的工作一般是做金融分析等等，行业领域是不一样的，但是开发找金融行业的开发还是比较容易的，金融行业有很多的开发的工作岗位的。
金融科技专业课程设置？
专业教育课程设置分为专业基础课、专业核心课和专业选修课三部分。
专业基础课主要包括经济学理论、金融学、数理统计、Python语言、数据结构与算法基础等。
专业核心课包括金融科技、区块链金融、证券投资学、金融衍生工具、金融工程学、数据仓库与数据挖掘、人工智能与机器学习等。
专业选修课有商业银行经营管理、保险学、数字货币、JAVA程序设计、互联网金融、金融大数据分析、金融风险管理、人工智能金融等。
学习量化交易，应该如何入门？
量化交易是指通过严谨的数学或统计学模型，借由计算机的***，通过对大量历史数据的分析，从而选择大概率有超额收益的投资方法，然后由计算机直接执行的方式。
注意：量化交易在执行层面上有很强的客观性，但本质上是一种主观性很强的交易方式。因为策略思想，投资逻辑，市场选择以及计算机何时执行都是由投资者事先确定的。
量化交易系统的结构主要由以下几部分组成：
1.寻找策略思想
2.取得所需数据
3.生成策略模型
4.检验策略模型
5.部署实盘交易
6.策略运行评估
注意：每一个组成部分都不是一蹴而就的，需要反复测试，修改，验证。
书不在多，看这几本就行：
系统学习1：Barra USE3 handbook
系统学习2：Quantitative Equity Portfolio Management（QEPM）， Ludwig Chincarini 偏学术风格。
系统学习3：Active Portfolio Management（APM）， Grinold & Kahn 偏业界风格。
系统学习4：Quantitative Equity Portfolio Management（QEPM）， Qian & Hua & Sorensen APM的补充
值得总结的是数学、计算机、分析框架等工具都只是量化投资的形，优质投资想法才是灵魂。所以在修炼上述量化投资的基本功的同时，请不要忘记向有洞察力、有独立思考的其它派系的投资专家学习，无论他/她是价值投资、成长投资、涨停板敢死队、技术分析、主题投资、逆向投资、各类套利。将你自己想出的或者从别人那里习得的投资想法，用量化框架验证、改进、去伪存真，并最终上实盘创造价值。
量化投资的门槛还挺高的，从知识储备来说，计算机Python和金融学知识至少都是要了解的，可以选懂一样再学另一样。而真正做量化的时候就涉及到数据，回测框架和策略研究，建议最好先用一个平台，因为自己一个人买数据做框架不现实，我自己用的是聚宽的平台，好处是常规的财务数据，行情数据和技术指标基本都有，入门是够用了。谈到升级，难度就大很多，比如多因子策略，需要用到的回测框架就复杂很多，要做IC回归，T检验，分层测试，这时候就要再补习统计学的东西，真的都弄了一遍发现常规的因子赚不到什么钱，要要开始因子挖掘，量化也是条不归路，且行且珍惜吧。
到此，以上就是小编对于金融建模学习python的问题就介绍到这了，希望介绍关于金融建模学习python的3点解答对大家有用。
