在過去的十年里，隨著自動(dòng)化技術(shù)的出現(xiàn)，科技最終成為杰出的金融機(jī)構(gòu)，銀行，保險(xiǎn)和投資公司，股票交易公司，對(duì)沖基金，券商等公司的一部分。

在2018年，新加入摩根大通的全部資產(chǎn)管理分析師被強(qiáng)制學(xué)習(xí)編程語言Python。

截至2019年初，國(guó)際上跨市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)管理和交易系統(tǒng)基本都在使用Python（有時(shí)會(huì)混合使用c ），很多銀行從建立銀行的前端到資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)系統(tǒng)也都會(huì)選擇使用Python，其中包括荷蘭銀行，德國(guó)證券交易所集團(tuán)，Bellco信用社，摩根大通以及阿爾蒂斯投資管理等公司或部門。

可見Python作為一項(xiàng)對(duì)金融行業(yè)適用度極高的計(jì)算機(jī)語言，在量化交易，金融分析，金融工程領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。

主要原因是，Python作為動(dòng)態(tài)語言其語言結(jié)構(gòu)清晰簡(jiǎn)單、庫豐富、成熟穩(wěn)定、科學(xué)計(jì)算和統(tǒng)計(jì)分析功能完善、生產(chǎn)效率遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于c、c 、java等語言,并易于入門,開發(fā)速度也比傳統(tǒng)語言更快。

1Python的代碼效率高,10行Python代碼就能完成C 20行代碼的工作,而且錯(cuò)誤幾率更低。隨著監(jiān)管加強(qiáng)和最佳實(shí)踐的普及,Python的性能和可用性得到越來越多的認(rèn)可。

2Python的語法很容易實(shí)現(xiàn)那些金融算法和數(shù)學(xué)計(jì)算，每個(gè)數(shù)學(xué)語句都能轉(zhuǎn)變成一行Python代碼，每行允許超過十萬的計(jì)算量。

3越來越多的技術(shù)專家出現(xiàn)在在銀行業(yè)務(wù)側(cè),得益于此Python也將更加流行，因?yàn)镻ython能讓開發(fā)者與分析人員和研究人員在項(xiàng)目中更好地合作。

4在處理金融數(shù)據(jù)時(shí)，Python擅長(zhǎng)解決“數(shù)據(jù)對(duì)齊” （時(shí)間序列與截面對(duì)齊）問題，Python中Pandas工具可以實(shí)現(xiàn)算術(shù)運(yùn)算中數(shù)據(jù)自動(dòng)對(duì)齊，可為金融工作帶來極大便利。

那么金融業(yè)中具體哪些崗位需要應(yīng)用Python呢？

在此建議如果同學(xué)只是一名做市商或非量化交易員，那沒必要了解編程。但是，如果你打算進(jìn)入量化分析、量化交易或電子交易領(lǐng)域，那么懂編程就一定會(huì)有幫助。

目前，金融界將Python視為一項(xiàng)基本工作工具的部門主要包括投行的金融或者技術(shù)部門、保險(xiǎn)公司的數(shù)據(jù)科學(xué)部、四大的咨詢部、基金公司的金融數(shù)據(jù)分析崗、技術(shù)公司的數(shù)據(jù)分析崗位等。而經(jīng)預(yù)測(cè)，Python將在此類部門的使用比例逐步加重，并將全面滲入個(gè)量化金融崗位中。

不過,Python是否會(huì)使用在薪酬待遇上競(jìng)爭(zhēng)力不大,這也是因?yàn)镻ython入門太過容易。很多人力資源經(jīng)理甚至都不再技能要求中提及Python,因?yàn)閷?duì)于學(xué)習(xí)能力較好的從業(yè)者來說,學(xué)習(xí)Python是一件相當(dāng)容易的事情。