Python在金融，資料分析，和人工智慧中的應用 ！

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Python最近取得這樣的成功，而且未來似乎還會繼續下去，這有許多原因。其中包括它的文法、Python開發人員可用的科學生態系統和資料分析庫、易於和幾乎所有其它技術整合，以及其開源地位。——來自Yves Hilpisch的Python金融大資料分析（姚軍譯)。

自從1991它出現在編程情境中，比於其他程式設計語言，Python取得了少有的地位。物件導向，容易學習，使用文法，以及由此產生的低維護成本，是Python持續獲得好評的一部分原因。開源是一個很明顯的優勢，跨平台的有效性，多目標，記憶體回收（自動的），代碼的簡潔性，以及整齊的縮排是Python其他的顯著的特點。

Python在金融中的應用

技術創新對金融衍生品市場的效率提高做出了很大的貢獻。。。這些強大的改進只有在衍生品證券交易所和清算公司提供持續的高額的資訊技術投資時才有可能。——德國證券證券交易所集團，2008

在過去的十年裡，隨著自動化技術的出現，科技最終成為傑出的金融機構，銀行，保險和投資公司，股票交易公司，對沖基金，券商等公司的一部分。根據2013年的Crosman 報告，與2013年相比，銀行和金融公司2014年在科技上的花費要高出4.2%。預計在2020年，一年的金融服務的技術成本將達到5億美元。正值系統需要維護和不斷升級的時候，一些著名的銀行僱傭一些開發人員是很正常的事情。那麼Python用在哪裡呢？

Python的文法很容易實現那些金融演算法和數學計算，每個數學語句都能轉變成一行Python代碼，每行允許超過十萬的計算量。

沒有其他語言能像Python這樣適用於數學，Python精通於計算，以及數學和科學中的排列組合問題。Python的第二個特性是表示數字，序列和演算法。比如SciPy庫，很適合用來做技術領域和科學領域的計算，SicPy庫被很多工程師，科學家和分析人員使用。NumPy，也是Python的一個擴充，它可以很好地處理數學函數，數組和矩陣。同時，Python也支援嚴格的編碼模式，因此，使它成為一個平衡的選擇，或者說方法。

使用更少的人達到相同的結果以及實現其他程式設計語言不能實現的事，是Python首要的優點。Python文法的精確和簡潔，以及它大量寶貴的第三方工具使它成為處理金融行業的錯綜複雜的事務的唯一可靠的選擇。

Cititec（英格蘭倫敦的職業介紹所）的技術招聘經理Stephen Grant說：跨市場風險管理和交易系統都在使用Python（有時會混合使用c++），很多銀行從建立銀行的前端到資產風險系統都會選擇使用Python。使用Python的金融公司包括荷蘭銀行，德國證券證券交易所集團，Bellco信用社，摩根大通以及阿爾蒂斯投資管理。

Python用於分析學

近年來分析學在資料、網路、金融等領域獲得了突出的地位。應用各種軟體組合起來進行資料收集，資料管理，以及資料分析，得出的結論用作商業決策，業務需求分析等等。分析學用於研究一個產品的市場效應，銀行的貸款決定，這些都只是分析學的冰山一角。它在大資料，安全，數字和軟體分析等領域有很深遠的影響，下面是Python在分析學中的主要作用的一個延續：

在這個資訊過載的世界，只有那些可以利用解析資料的優勢來得出見解的人會獲益。Python對於大資料的解釋和分析具有很重要的作用。分析公司開發的很多工具都是基於Python來約束大資料區塊。分析師們會發現Python並不難學，它是一個強有力的資料管理和業務支援的媒介。

使用單一的語言來處理資料有它的好處。如果你以前曾經使用過C++或者Java，那麼對你來說，Python應該很簡單。資料分析可以使用Python實現，有足夠的Python庫來支援資料分析。 Pandas是一個很好的資料分析工具，因為它的工具和結構很容易被使用者掌握。對於大資料來說它無疑是一個最合適的選擇。即使是在資料科學領域，Python也因為它的“開發人員友好性”而使其他語言相形見絀。一個資料科學家熟悉Python的可能性要比熟悉其他語言的可能性高得多。

除了Python在資料分析中那些很明顯的優點（易學，大量的線上社區等等）之外，在資料科學中的廣泛使用，以及我們今天看到的大多數基於網路的分析，是Python在資料分析領域得以廣泛傳播的主要原因。

不論是金融衍生品還時大資料分析，Python都發揮了重要的作用。就前者而言，Python能夠很好地和其它系統，軟體工具以及資料流結合在一起，當然也包括R。用Python來對大資料做圖表效果更好，它在速度和協助方面也一樣可靠。有些公司使用Python進行預測性分析和統計分析。據福布斯2014年12月29日的一篇文章報道，與曆年相比，2014年與Python相關的大資料招聘需求同比上漲96.9%。

Python在人工智慧領域的應用

Python和其它好的技術一樣，在你的Team Dev像病毒一樣快速傳播，然後找到把它應用到各種應用和工具中的方式。換句話說，Python在開始時像一個駭客，而代碼任務像釘子一樣。——Mustafa Thamer，Firaxis 遊戲

而人工智慧是當今的“東西”，Python在這個領域也取得了顯著的成績，在商業智慧領域，Python也證明了它的實用性。回到AI這個話題，Python已經成為一些AI演算法的一部分，從簡單的雙人遊戲到複雜的資料工程任務。Python的AI庫在當今的軟體中扮演重要的角色，包括NLYK，PyBrain，OpenCV，和AIMA。對於一些AI軟體功能，短短的一個代碼塊就足夠了。從Face Service技術，會話介面再到其他領域，Python正在不斷地覆蓋新領域。

當談到AI時，Python是一種現代化的選擇。為什麼呢，除了一般的原因，Python使原型設計變得更加快捷，同時具有更加穩定的架構。舉個例子，比如Scikit-learn（一個機器學習庫）。

在Python中調試是一個很快的過程。它還提供了對其他語言的應用程式設計介面（API）。Python的大量的庫很有協助，但是你必須精通Python，才能很好地利用它。

Python將用於BI，它在網路情報中也是一種力量。自動化的司法調查，安全檢查，網頁分析都可能使用Python來實現。對於BI來說，有一大堆Python能夠使用的工具來使你的工作更加簡單，該語言對演算法，數學方程有一個自然的傾向，使它成為一個多用途的媒介。

Python在數學中的應用

Python和Matlab對比：Python也在威脅著數值計算的專家級語言Matlab,很多在使用Matlab的人都在考慮轉去使用Python。Matlab的使用成本太高了，它要檢查代碼的可移植性，你不能在另一台電腦上運行你的代碼。它使用專有的演算法，這意味你所使用的大多數演算法你是沒有辦法查看的，而只能相信它們已經正確的實現了。

同時，Matlab是科學界的支援，是很多大學的一部分，儘管因為費用原因，有一部分你可能支付不起。而Python需要一個綜合開發環境（IDE）和額外的程式包。

Python作為開來源程式，專門為了簡單方便並且系統的使用。因為有第三方庫和資料類型，使得使用Python整理資料變成一件很容易的事。因為不是專有的，有了它的類和可以自訂的函數，在程式的任何地方，你都可以根據你的需求很容易的移植Python代碼。使用者圖形介面（GUI）工具包（比如Qt），對於建立一個令人印象深刻的前端很有協助。最後，Python提供了全方位的編程包。

章節附註

Python因為它的可靠性和高效性，而不斷地使世界各地的程式員和軟體開發人員印象深刻。它已經侵入新的領域和重要的日常軟體功能。直到繼承者的進入，Python將作為一個全方位的程式設計語言繼續流行。

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Python在金融，資料分析，和人工智慧中的應用 ！