在過去的十年里，隨著自動(dòng)化技術(shù)的出現(xiàn)，科技終成為jie出的金融機(jī)構(gòu)，銀行，保險(xiǎn)和投資公司，股票交易公司，對沖基金，券商等公司的一部分。根據(jù)2013年的Crosman 報(bào)告，與2013年相比，銀行和金融公司2014年在科技上的花費(fèi)要高出4.2%。預(yù)計(jì)在2020年，一年的金融服務(wù)的技術(shù)成本將達(dá)到5億美元。正值系統(tǒng)需要維護(hù)和不斷升級(jí)的時(shí)候，一些著名的銀行雇傭一些開發(fā)者是很正常的事情。

那么Python用在哪里呢?

Python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。

沒有其他語言能像Python這樣適用于數(shù)學(xué)，Python精通于計(jì)算，以及數(shù)學(xué)和科學(xué)中的排列組合問題。Python的第二個(gè)特性是表示數(shù)字，序列和算法。比如SciPy庫，很適合用來做技術(shù)領(lǐng)域和科學(xué)領(lǐng)域的計(jì)算，SicPy庫被很多工程師，科學(xué)家和分析人員使用。NumPy，也是Python的一個(gè)擴(kuò)展，它可以很好地處理數(shù)學(xué)函數(shù)，數(shù)組和矩陣。同時(shí)，Python也支持嚴(yán)格的編碼模式，因此，使它成為一個(gè)平衡的選擇，或者說方法。

使用更少的人達(dá)到相同的結(jié)果以及實(shí)現(xiàn)其他編程語言不能實(shí)現(xiàn)的事，是Python首要的優(yōu)點(diǎn)。Python語法的jingque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(yè)的錯(cuò)綜復(fù)雜的事務(wù)的可靠的選擇。

Cititec(英格蘭倫敦的職業(yè)介紹所)的技術(shù)招聘經(jīng)理Stephen Grant說：跨市場風(fēng)險(xiǎn)管理和交易系統(tǒng)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)都會(huì)選擇使用Python。使用Python的金融公司包括荷蘭銀行，德國證券交易所集團(tuán)，Bellco信用社，摩根大通以及阿爾蒂斯投資管理。

Business Analyst

1.投行的金融或者技術(shù)部門

比如 Goldman Sachs、Barclays、JP Morgan等：

投行的數(shù)據(jù)分析師通常會(huì)處理金融交易數(shù)據(jù)，包括外匯、股票、大宗貿(mào)易數(shù)據(jù)，你需要和貿(mào)易方、銷售、風(fēng)控師、運(yùn)營和銀行打交道。

它的好處是很容易轉(zhuǎn)到利潤導(dǎo)向的前臺(tái)部門，身邊的同事通常也很聰明。它的缺點(diǎn)是壓力很大，你需要長時(shí)間的工作。比如很多投行的數(shù)據(jù)分析師需要很頻繁的開國際會(huì)議以順應(yīng)時(shí)差。

2.保險(xiǎn)公司的數(shù)據(jù)科學(xué)部

比如AIG、METLIFE、CIGNA等：

通常這個(gè)崗位的工作是利用機(jī)械學(xué)習(xí)的技術(shù)以及統(tǒng)計(jì)模型簡歷估值模型。

它的好處是，保險(xiǎn)公司普遍福利好，工作和生活能夠比較好的平衡，不太需要過強(qiáng)的軟實(shí)力。而弊病就是工作可能比較封閉，需要長時(shí)間的坐辦公室。

3.四大的咨詢部

四大的咨詢是需要和客戶溝通的，你需要去用數(shù)據(jù)來幫他們解決具體的問題。

如果你在四大工作的話，你會(huì)得到很好的項(xiàng)目管理鍛煉，顯著提升你的多任務(wù)推動(dòng)能力以及快速累積不同行業(yè)的相關(guān)知識(shí)。比如一年里三個(gè)月學(xué)到健康行業(yè)，另外三個(gè)月學(xué)科技行業(yè)等。薪水一般也在行業(yè)平均水準(zhǔn)以上。但是它的項(xiàng)目和客戶是不定期的，所以時(shí)間將會(huì)的緊湊。

4.基金公司的金融數(shù)據(jù)分析崗

通常需要做很多的量化工作：

數(shù)據(jù)分析在它們中的工作包括會(huì)計(jì)、客戶管理、風(fēng)控、業(yè)務(wù)方面的數(shù)據(jù)，它取決于你的具體業(yè)務(wù)，同時(shí)還包括數(shù)據(jù)研究，以及提供解決方案等。

在這里從事數(shù)據(jù)分析的好處是，他有更加靈活的時(shí)間，同時(shí)一般情況下都是大牛，福利也特別棒。但是，如果你想進(jìn)去的話，你必須要有足夠的投資管理知識(shí)和過硬的技術(shù)。

5.技術(shù)公司的數(shù)據(jù)分析崗位

比如Google的數(shù)據(jù)分析和金融公司相比，就會(huì)更加注重于用戶的行為數(shù)據(jù)分析，包括聚類、分類分析，去解析用戶的行為習(xí)慣。

它的好處是工作會(huì)很靈活，公司時(shí)刻都能接觸到的技術(shù)，不過會(huì)希望你有很好的技術(shù)，靈活運(yùn)用各類數(shù)據(jù)庫。

金融+Python，怎能少了它?