Python在金融数据分析和人工智能中的应用

1、Python在金融数据分析和人工智能中的应用Python 其中包括它的语法、Python 开发人员可用的科学生态系统和数据分析库、易于和几乎所有其它技术集成，以及其开源地位。自从 1991 Python 取得了少有的 Python标，垃圾回收（自动的），代码的简洁性，以及整齐的缩进是 Python 其他的显著的特点。 改进只有在衍生品交易所和清算公司提供持续的高额的信息技术投资时才有可能。德国证券交易所集团，2008在过去的十年里，随着自动化技术的出现，科技最终成为杰出的金融机构，银行，保险和投资公司，股票交易公司，对冲基金，券商等公司的一部分。根据2013 年的 Crosman 报告，与20

2、13 年相比，银行和金融公司2014 年在科技上的花费要高出 4.2%。预计在2020 年，一年的金融服务的技术成本将达到5 亿很正常的事情。那么 Python 用在哪里呢？Python 的语法很容易实现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。没有其他语言能像 Python 这样适用于数学，Python 和科学中的排列组合问题。Python 的第二个特性是表示数字，序列和算法。比如 SciPySicPy库被很多工程师，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。同时，Python 也支持严格的编码模式，因此，使它

3、成为一个平衡的选择，或者说方法。1使用更少的人达到相同的结果以及实现其他编程语言不能实现的事，是PythonPython语法的精确和简洁，以及它大量宝贵的第三方工具使它成为处理金融行业的错综复杂的事务的唯一可靠的选择。（英格兰伦敦的职业介绍所）的技术招聘经理Stephen Grant说：跨市场风险管理和交易系统都在使用 Python（有时会混合使用），很多银行从建立银行的前端到资产风险系统都会选择使用 Python Python的金融公Bellco信用社，摩根大通以及阿尔蒂斯投资管理。 组合起来进行数据收集，数据管理，以及数据分析，得出的结论用作商业决策，远的影响，下面是 Python在分析学

4、中的主要作用的一个延续：会获益。Python对于大数据的解释和分析具有很重要的作用。分析公司开发的很多工具都是基于 Python Python并不难学，它是一个强有力的数据管理和业务支持的媒介。使用单一的语言来处理数据有它的好处。如果你以前曾经使用过 C+或者Java，那么对你来说，Python Python实现，有足够的 Python库来支持数据分析。 Pandas是一个很好的数据分析工具，因为它的工具和结构很容易被用户掌握。对于大数据来说它无疑是一个最合适的选Python开发人员友好性而使其他语言相形见绌。一个数据科学家熟悉 Python的可能性要比熟悉其他语言的可能性高得多。除了 Pyt

5、hon之外，在数据科学中的广泛使用，以及我们今天看到的大多数基于网络的分析，是 Python在数据分析领域得以广泛传播的主要原因。不论是金融衍生品还时大数据分析，Python都发挥了重要的作用。就前者而言，Python能够很好地和其它系统，软件工具以及数据流结合在一起，当然2也包括 。用 Python来对大数据做图表效果更好，它在速度和帮助方面也一样 Python 2014年 12月29日的一篇文章报道，与历年相比，2014年与 Python相关的大数据招聘需求同比上涨 96.9%。Python和其它好的技术一样，在你的开发团队像病毒一样快速传播，然后找到把它应用到各种应用和工具中的方式。换句

6、话说，Python在开始时像一个黑客，而代码任务像钉子一样。Mustafa Thamer，Firaxis 游戏而人工智能是当今的东西Python业智能领域，Python也证明了它的实用性。回到 AI这个话题，Python已经成为一些 AI算法的一部分，从简单的双人游戏到复杂的数据工程任务。Python的AI NLYKPyBrainOpenCV AIMA。对于一些 AI软件功能，短短的一个代码块就足够了。从人脸识别技术，会话接口再到其他领域，Python正在不断地覆盖新领域。当谈到 AI时，Python是一种现代化的选择。为什么呢，除了一般的原因，Python使原型设计变得更加快捷，同时具有更加

7、稳定的架构。举个例子，比如Scikit-learn（一个机器学习库）。在 Python中调试是一个很快的过程。它还提供了对其他语言的应用程序设计接口（API）。Python的大量的库很有帮助，但是你必须精通 Python，才能很好地利用它。Python将用于 BI，它在网络情报中也是一种力量。自动化的司法调查，安全检查，网页分析都可能使用 Python来实现。对于BI来说，有一大堆 Python倾向，使它成为一个多用途的媒介。Python和 Matlab对比：Python也在威胁着数值计算的专家级语言 Matlab,很多在使用 Matlab的人都在考虑转去使用PythonMatlab的使用成本太高了，3正确的实现了。Matlab 是科学界的支持，是很多大学的一部分，尽管因为费用原因，有一部分你可能支付不起。而 Python 需要一个综合开发环境（IDE）和额外的程序包。Python 作为开