如何用numpy绘制股票-做金融工程 quant 投行需要什么计算机技能

一、中国的 Python 量化交易工具链有哪些

万得的Python API，可以用来获取实时数据、历史数据以及下单交易 优点：万得大而全 缺点：下单交易功能不是事件驱动（例如成交回报需要用户去查询，而不是主推）    同花顺iFinD的Python API，类似万得的API 优点：比万得便宜，同花顺的服务态度很好（用户提出新需求后很快就能给出确定的答复或者解决方案）    掘金的量化平台    通联数据的量化平台    QuickFix的Python API（可以用来接国信、方正的FIX接口）    Numpy/Scipy/Matplotlib/Pandas（量化分析）    IPyhon/Spyder（适合做量化分析的IDE环境）    Zipline（策略开发回测）    TuShare财经数据接口 - 可以直接抓取新浪财经、凤凰财经的网站数据，包括行情、基本面、经济数据等等。
完全免费，简洁易用，API设计得非常友好，提取的数据格式是Pandas的DataFrame。
同时可以获取非高频实时数据（取决于网站更新速度，同事经验大约是15秒），一个极好的非高频股票策略数据解决方案。
    恒生电子的量化赢家平台，提供Python接口，链接我点进去后没看到具体的使用教程，希望回头补一下。
    米矿ricequant在我提出这个问题时尚只有Java的API，后来也支持了Python，期待2022有新的突破。

二、金融建模使用R与 MATLAB哪个好

不能说那个号，你也不能只是局限于一种软件，当然我认为R是用来编程会比较好，因为从语法到库到运行感觉逗逼matlab优秀，但是对于一些简单的计算和作图用matlab更好，例如写个转置，matlab自带了这些函数，直接调用就行因此不能说哪一样比较好，反正给我感觉在某一个方面哪个好就用那个

三、目前Python培训什么行情

千锋可以试听俩礼拜呢。
并且在全国都有14个校区呢。

四、做金融工程 quant 投行需要什么计算机技能

编程啊，算法啊。
。
具体看你要做那一块啊。
。
我们组里是用python，java，perl， scala等几种语言为主。
，当然了，还有我们的自有语言Slang。
。

五、如何用python实现Markowitz投资组合优化

多资产的组合配置进行三方面的优化。
1.找到有效前沿。
在既定的收益率下使组合的方差最小。
2.找到sharpe最优的组合（收益-风险均衡点）3.找到风险最小的组合

六、使用PYTHON 做股票筛选机可能赚钱么

还是你聪明-----很多人都不知道哦！可以不用眼逐一翻看个股 大智慧软件（通达信）（钱龙），中找到并点击-功能-----智能选股---走势特征----突然放量 你就可以自动选股了-

七、有木有做数据分析师的女生？

数据分析师已经是目前只具有前景的职业之一，作为一名女生数据分析师成员，分享下到底女生适合做数据分析师吗？而数据分析师适合女生嘛，下面看下数据分析师是干嘛的。
数据分析这个行业也有很多细分领域的，比如做业务支持，你可以朝技术方面深入，做商业智能方面的专家。
你也可以朝管理和战略决策方面发展，做职业经理人。
我觉得无论什么工作兴趣最重要，要做数据分析师最基本的就是不讨厌数字，如果你跟他讲那个指标是通过怎么样的乘除加减得到的，他会觉得不耐烦，那么显然他不适合做数据分析；
如果对数据较敏感，能够一眼发现异常值，数据分布情况，当然是最好的。
再则就是逻辑性，可以让他试试爱因斯坦的那道经典的逻辑题，看看能否解出来，需要多久；
逻辑思维对数据分析尤其重要，不然会被各种指标的定义规则、与业务的联系纠结死，逻辑思维好的人写SQL等数据处理脚本也会更加高效。
接着是业务理解能力，最简单的就是让他定义下网站的目标是什么，哪些指标可以作为KPI，用户从进入网站到达成网站目标的整个过程是怎么实现转化的，能否画出业务流程图。
如果偏技术则需要懂一些数据库结构和SQL，如果偏展现需要考验下对图表的掌控能力，什么时候用什么图表合适，甚至如何配色。
最后就是细心、耐心和交流能力，做数据分析有时会很纠结，细心和耐心是必需的，好的交流能力可以让数据分析师更好地阐述清楚各类问题。
这些都是比较基础的东西，也是短期难以培养起来的技能。
至于另外业务相关的一些知识，可以通过培训获取，问一个未接触过你的网站业务的人一些业务知识其实有些不公平，其实如果具备上面几点，一旦熟悉网站和业务之后，一定会成为优秀的数据分析师。
1、问问他喜欢什么，平时对什么事情有兴趣，然后挖掘这些事情中他关注什么数据，比如买彩票？炒股？看nba？其实里面都有很多数据，他在他喜欢的领域，如果能对数据如数家珍，对数据的解读能到位，（比如对某个nba 球星的数据和所对应的表现状态做评论）至少说明他有很强的数据感。
数据感是做数据分析的第一要务。
2、问问他对数据分析的理解和目标，看看他是怎么认识这份工作的。
3、常见数据分析误区有非常多经典范例，给出几个测试题（容易产生误判的数据案例）让他分析解读一下。
4、典型场景分析，在某些业务场合中，最需要关注什么数据，如何解读其中的一些数据特征。

八、目前Python培训什么行情

编程啊，算法啊。
。
具体看你要做那一块啊。
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我们组里是用python，java，perl， scala等几种语言为主。
，当然了，还有我们的自有语言Slang。
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