2019年，金融人如何才能薪资翻倍？
都9102年了，还在用Excel分析数据？
每每遇到需要做基金排名、股票盈利预测、行业重要指标跟踪……就一脸懵逼？
就算勉强把数据从Win上导出来了，也不知道从何下手？
别人家的图表是这样的：
而你的图表，却一言难尽，只会被领导一次次打回来重做。
更重要的是，现如今，真正的金融大佬，都开始用编程语言做金融分析了。当你还在一个一个手动搜集数据，艰难地绘制晦涩的图表，他们却用几十行代码，分分钟生成了一应俱全的分析结果。
量化交易和量化分析已经成了必然的趋势。在不久的未来，交易员之间的竞争，可能会成为程序和代码之间的竞争。在这些程序语言之间，最适合做为金融分析的，则是 简单易学、最容易入门的Python 。有人说， “谁能把Python玩弄在鼓掌之间，谁就能成为金融界的新星。”
举个简单的例子，不到200行的Python代码，就可以根据给出的历史起点日期和股票代码，自动从财经网站里获取直到当日的交易数据并绘制基本走势图、移动平均线、RSI和MACD指标，需要的话，还可以扩充其它指标。
▲用Python进行股票分析
Python在金融领域的火爆应用，从各大公司的招聘上也能可见一斑。网上流传的麦肯锡招聘里，就赫然写着需要“了解Python”的字样。
▲各大金融公司的招聘信息
不止麦肯锡，包括四大在内的很多咨询、金融公司，基于大数据、互联网的分析和战略落地都已经逐渐成为业务的重点，增长迅速。如果你有在咨询、金融工作的师兄师姐，他们一定会建议你去学习 Python；甚至连诺贝尔经济学奖获得者，也都是Python的忠实用户。
2018年诺贝尔经济学奖获得者之一的保罗·罗默，这位62岁的经济学家，就是一位Python编程语言爱好者，他偏爱使用的Jupyter notebooks应用，正是Python所编写的应用。
同样是诺贝尔经济学奖的获得者托马斯·萨金特也曾建议经济学学生都学一点Python。萨金特认为，Python和经济学是相辅相成的，是互相吸引的两种介质，利用Python可以更好地研究经济学数据。
