最近，越來(lái)越多的研究員、基金經(jīng)理甚至財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)領(lǐng)域的朋友，向小編咨詢：金融人需要學(xué)Python么？

事實(shí)上在2019年，這已經(jīng)不是一個(gè)問(wèn)題了。Python已成為國(guó)內(nèi)很多頂級(jí)投行、基金、咨詢等泛金融、商科領(lǐng)域的必備技能。中金公司、銀河證券、南方基金、銀華基金在招聘分析師崗位時(shí)，紛紛要求熟練掌握Python數(shù)據(jù)分析技能。

Excel我已經(jīng)用的很好了，為什么還要學(xué)Python？

我們都知道，無(wú)論是行業(yè)研究員、基金經(jīng)理還是審計(jì)人員，工作的核心基本都是頻繁處理 大量數(shù)據(jù) 。之前，分析師們依賴的武器就是Excel。但隨著 數(shù)據(jù)量的增多 和更易用 更強(qiáng)大工具的出現(xiàn)，Excel越來(lái)越跟不上時(shí)代了 。

正如小編的一個(gè)研究員朋友所說(shuō)：Excel當(dāng)然非常強(qiáng)大，并且適合新手入門(mén)理解數(shù)據(jù)。但后期有很大的缺陷。**數(shù)據(jù)量較大時(shí)，Excel處理數(shù)據(jù)效率低、容易死，往往一等就是半個(gè)小時(shí)

更重要的是，Excel做復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理和計(jì)算時(shí)，需要手工操作、費(fèi)時(shí)費(fèi)力，而且**不能復(fù)用，下次用還得重新做一遍!，極大浪費(fèi)了時(shí)間。Excel當(dāng)然也有VBA這樣的數(shù)據(jù)處理工具，但其語(yǔ)言晦澀難懂，身邊沒(méi)有一個(gè)人會(huì)用。

你能看懂這個(gè)公式的意思么，Excel編程晦澀難懂可見(jiàn)一斑

Python正是新一代的數(shù)據(jù)處理工具，對(duì)于每天都需要處理海量數(shù)據(jù)的分析師，Python簡(jiǎn)直就是解放生產(chǎn)力的救命稻草。

而且，運(yùn)用Python強(qiáng)大的網(wǎng)頁(yè)處理能力進(jìn)行爬蟲(chóng)，可以為我們的數(shù)據(jù)研究提供很多便捷。

比如，我們想從中債登官網(wǎng)獲取某債券借券存量的數(shù)據(jù)，然而，這個(gè)數(shù)在中債登上只能按日查詢。如果我們想獲取這只債券近一年的數(shù)據(jù)，必須重復(fù)打開(kāi)中債登網(wǎng)、選券、改日期、點(diǎn)擊查詢、記錄下結(jié)果這個(gè)操作200多次。

很過(guò)機(jī)構(gòu)之前這樣的工作都是交給實(shí)習(xí)生干，但是現(xiàn)在，只需要一個(gè)Python爬蟲(chóng)，十幾分鐘就可以解決這個(gè)問(wèn)題。

不僅分析師們紛紛用上Python，現(xiàn)在大所的審計(jì)師在處理大量審計(jì)底稿的時(shí)候，也會(huì)使用Python 實(shí)現(xiàn)底稿的批量化自動(dòng)處理。

審計(jì)師在處理底稿時(shí)經(jīng)常面臨這樣的問(wèn)題：客戶企業(yè)不同部門(mén)財(cái)務(wù)軟件版本各異，導(dǎo)致會(huì)計(jì)科目設(shè)置及會(huì)計(jì)處理方式不一致，此時(shí)如果用Excel人工修改，則需要耗費(fèi)大量的時(shí)間。而如果用Python批量處理，基本上都是十幾分鐘的事。

Python強(qiáng)大的繪圖功能，讓數(shù)據(jù)導(dǎo)入、分析、出結(jié)果、繪圖可以一次性在程序里完成，可以直接把分析/回測(cè)結(jié)果視覺(jué)化呈現(xiàn)出來(lái)。

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正因?yàn)槿绱耍F(xiàn)在國(guó)內(nèi)很多金融機(jī)構(gòu)在招聘中已經(jīng)添加了對(duì)Python能力的要求。我們也從各大招聘網(wǎng)站，摘錄了一些金融行業(yè)核心熱門(mén)職位的技能要求：

事實(shí)上，無(wú)論是Python還是量化、大數(shù)據(jù)、Fintech，這些關(guān)鍵詞在過(guò)去幾年中熱度不斷提升，網(wǎng)絡(luò)上各種資源也是層出不窮。