大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于python金融机器学习的问题,于是小编就整理了2个相关介绍Python金融机器学习的解答,让我们一起看看吧。
金融专业本科生该怎么自学计算机知识?
这是一个很多同学都比较关心的问题,我结合计算机知识体系的构建过程来说说个人建议。
首先,编程语言是打开计算机技术大门的钥匙,所以构建计算机知识体系的第一步就是学习编程语言,而由于不同的编程语言有不同的应用场景,所以要结合自己的发展规划来学习相应的编程语言。如果没有明确自己的发展规划,可以学习一门全场景编程语言,比如Java、Python。
对于金融大类专业的同学来说,学习计算机相关知识对于后续的专业学习、科研和就业都会有积极作用,一方面金融行业与计算机本身就有非常紧密的联系,大量的金融类业务都需要借助计算机相关技术来开展,另一方面金融专业的同学也可以借助计算机知识来开展自己的科研创新活动。
虽然我目前并没有与金融行业开展科研合作,也没有设立金融相关方向的课题组,但是我曾经参与执导过一名在金融领域从事科研创新的博士研究生,这名同学是计算机专业出身,硕士研究生毕业后就投身到了金融领域,目前也取得了一定的成绩。
结合这名同学的情况,以及当前计算机在金融领域的创新趋势,可以从以下几个方面来着手搭建自己的知识体系:
其一是重视数据分析相关知识的学习。金融领域有大量的数据分析任务,同时金融领域的数据往往都有较高的价值密度,所以数据分析通常是金融从业者基本的技能之一。数据分析目前有统计学和机器学习两种数据分析方式,在掌握了编程语言之后,可以从经典机器学习开始着手。
其二是重视技术平台的学习。计算机相关技术的应用离不开技术平台的支撑,涉及到云计算平台、大数据平台和人工智能平台等,这些技术平台不仅能够辅助构建业务功能,同时也可以根据业务的需要来部署自己的机器学习模型。
其三是选择一个自己的创新方向。目前联邦学习在金融领域有广阔的创新空间,很多同学也取得了一定的成果,所以可以参考的案例也比较丰富,如果能够给自己搭建起交流和实践场景,本科期间也有机会完成一定的成果输出。
学习计算机相关知识要重视多做实践,积极给自己争取到专业老师的指导,这不仅会提升自己的学习效率,同时也会少走很多弯路。
我目前联合多名导师共同搭建了一个技术论坛,围绕程序设计、大数据、人工智能等方向开展科研实践、项目实践和知识分享等活动,目前论坛正在开展科研兴趣小组活动,感兴趣的同学可以联系我申请参与,相信一定会有所收获。
python编程语言,在金融领域有哪些应用场景?
Python在金融领域有哪些应用场景:
主要是分析学,在网络和金融这样的领域有了很突出的地位。应用各种软件组合起来进行数据的手机,数据管理以及数据分析,可以实现结论用作与商业决策、业务需求分析等等;在这个目录当中我们不过多的提那些python语言实际应用中的细节,在下一个目录里面说。主要在这讲些例子:
MonteCarlo模拟:通过MonteCarlo这个模拟来得到一组随着时间变化的股票指数,将选择的结果作成一张图,可以计算欧式期权的价值。这里是通过数值期权定价以及value-at-risk奉献管理以及信用价值调整的基础。
技术分析:这也是在金融领域的必备技能,也就是通过之前的数据分析,完成对一个有科学数据依托的交易进行策略的回测。专业的投资者和一些业余的投资者通常会使用这类的投资分析。
可能有些小白发现有些不懂了,没关系。这里只是了解一下在金融领域我们依托python的话需要做什么。不懂就提问题,首先不懂的是金融学,不知道最基础掌握的是什么。最后的时候会给大家推荐金融学的书籍。还有不懂的是上面说的什么隐含波动率还有模拟以及如何数据分析。那么下面就来先了解一下python,基本上就可以知道了。
到此,以上就是小编对于python金融机器学习的问题就介绍到这了,希望介绍关于python金融机器学习的2点解答对大家有用。