Python主要內(nèi)容學的是什么？

第一步：Python開發(fā)基礎(chǔ)

讓客戶滿意是我們工作的目標，不斷超越客戶的期望值來自于我們對這個行業(yè)的熱愛。我們立志把好的技術(shù)通過有效、簡單的方式提供給客戶，將通過不懈努力成為客戶在信息化領(lǐng)域值得信任、有價值的長期合作伙伴，公司提供的服務項目有：域名注冊、虛擬空間、營銷軟件、網(wǎng)站建設、察雅網(wǎng)站維護、網(wǎng)站推廣。

Python全棧開發(fā)與人工智能之Python開發(fā)基礎(chǔ)知識學習內(nèi)容包括：Python基礎(chǔ)語法、數(shù)據(jù)類型、字符編碼、文件操作、函數(shù)、裝飾器、迭代器、內(nèi)置方法、常用模塊等。

第二步：Python高級編程和數(shù)據(jù)庫開發(fā)

Python全棧開發(fā)與人工智能之Python高級編程和數(shù)據(jù)庫開發(fā)知識學習內(nèi)容包括：面向?qū)ο箝_發(fā)、Socket網(wǎng)絡編程、線程、進程、隊列、IO多路模型、Mysql數(shù)據(jù)庫開發(fā)等。

第三步：前端開發(fā)

Python全棧開發(fā)與人工智能之前端開發(fā)知識學習內(nèi)容包括：Html、CSS、JavaScript開發(fā)、Jquerybootstrap開發(fā)、前端框架VUE開發(fā)等。

第四步：WEB框架開發(fā)

Python全棧開發(fā)與人工智能之WEB框架開發(fā)學習內(nèi)容包括：Django框架基礎(chǔ)、Django框架進階、BBS+Blog實戰(zhàn)項目開發(fā)、緩存和隊列中間件、Flask框架學習、Tornado框架學習、Restful API等。

第五步：爬蟲開發(fā)

Python全棧開發(fā)與人工智能之爬蟲開發(fā)學習內(nèi)容包括：爬蟲開發(fā)實戰(zhàn)。

第六步：全棧項目實戰(zhàn)

Python全棧開發(fā)與人工智能之全棧項目實戰(zhàn)學習內(nèi)容包括：企業(yè)應用工具學習、CRM客戶關(guān)系管理系統(tǒng)開發(fā)、路飛學城在線教育平臺開發(fā)等。

第七步：數(shù)據(jù)分析

Python全棧開發(fā)與人工智能之數(shù)據(jù)分析學習內(nèi)容包括：金融量化分析。

第八步：人工智能

Python全棧開發(fā)與人工智能之人工智能學習內(nèi)容包括：機器學習、數(shù)據(jù)分析 、圖像識別、自然語言翻譯等。

第九步：自動化運維開發(fā)

Python全棧開發(fā)與人工智能之自動化運維開發(fā)學習內(nèi)容包括：CMDB資產(chǎn)管理系統(tǒng)開發(fā)、IT審計+主機管理系統(tǒng)開發(fā)、分布式主機監(jiān)控系統(tǒng)開發(fā)等。

第十步：高并發(fā)語言GO開發(fā)

Python全棧開發(fā)與人工智能之高并發(fā)語言GO開發(fā)學習內(nèi)容包括：GO語言基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)類型與文件IO操作、函數(shù)和面向?qū)ο蟆⒉l(fā)編程等。

金融工程，量化投資學什么軟件好？Python還是Matlab

個人覺得還是都會比較好。技多不壓身。量化投資用Matlab 和 C++,一個建模一個執(zhí)行，足夠了。實在不愛用Matlab的話，R和Python也行。

選擇python推薦可以閱讀：《量化投資：以python為工具》主要講解量化投資的思想和策略，并借助Python 語言進行實戰(zhàn)。《量化投資：以Python為工具》一共分為5 部分，第1 部分是Python 入門，第2 部分是統(tǒng)計學基礎(chǔ)，第3 部分是金融理論、投資組合與量化選股，第4 部分是時間序列簡介與配對交易，第5 部分是技術(shù)指標與量化投資?！读炕顿Y：以Python為工具》首先對Python 編程語言進行介紹，通過學習，讀者可以迅速掌握用Python 語言處理數(shù)據(jù)的方法，并靈活運用Python 解決實際金融問題；其次，向讀者介紹量化投資的理論知識，主要講解量化投資所需的數(shù)量基礎(chǔ)和類型等方面；最后講述如何在Python 語言中構(gòu)建量化投資策略。

選擇MATLAB推薦閱讀：《問道量化投資：用MATLAB來敲門》主要講述以MATLAB為分析工具的量化投資，由“MATLAB入門”、“MATLAB量化投資基礎(chǔ)”和“MATLAB量化投資相關(guān)函數(shù)詳解”3篇組成。入門篇讓零編程基礎(chǔ)的讀者快速掌握強大的數(shù)值計算和模擬分析工具MATLAB；量化投資基礎(chǔ)篇簡要介紹相關(guān)的投資策略及模型，重點講述MATLAB中的模型實現(xiàn)及應用；函數(shù)詳解篇對MATLAB的金融工具箱、衍生品工具箱和固定收益工具箱中的全部函數(shù)一一進行詳解，以幫助讀者快速掌握這些函數(shù)。

使用python做量化交易策略測試和回驗，有哪些比較成熟一些的庫

numpy

介紹：一個用python實現(xiàn)的科學計算包。包括：1、一個強大的N維數(shù)組對象Array；2、比較成熟的（廣播）函數(shù)庫；3、用于整合C/C++和Fortran代碼的工具包；4、實用的線性代數(shù)、傅里葉變換和隨機數(shù)生成函數(shù)。numpy和稀疏矩陣運算包scipy配合使用更加方便。

scipy

介紹：SciPy是一款方便、易于使用、專為科學和工程設計的Python工具包。它包括統(tǒng)計、優(yōu)化、線性代數(shù)、傅里葉變換、信號和圖像處理、常微分方程求解等等。

pandas

介紹：Python Data Analysis Library 或 pandas 是基于NumPy 的一種工具，該工具是為了解決數(shù)據(jù)分析任務而創(chuàng)建的。Pandas 納入了大量庫和一些標準的數(shù)據(jù)模型，提供了高效地操作大型數(shù)據(jù)集所需的工具。pandas提供了大量能使我們快速便捷地處理數(shù)據(jù)的函數(shù)和方法。你很快就會發(fā)現(xiàn)，它是使Python成為強大而高效的數(shù)據(jù)分析環(huán)境的重要因素之一。

quantdsl

介紹： quantdsl包是Quant DSL語法在Python中的一個實現(xiàn)。Quant DSL 是財務定量分析領(lǐng)域?qū)Ｓ谜Z言，也是對衍生工具進行建模的功能編程語言。Quant DSL封裝了金融和交易中使用的模型（比如市場動態(tài)模型、最小二乘法、蒙特卡羅方法、貨幣的時間價值）。

statistics

介紹：python內(nèi)建的統(tǒng)計庫，該庫提供用于計算數(shù)值數(shù)據(jù)的數(shù)學統(tǒng)計的功能。

PyQL

介紹： PyQL構(gòu)建在Cython之上，并在QuantLib之上創(chuàng)建一個很淺的Pythonic層，是對QuantLib的一個包裝，并利用Cython更好的性能。