怎么用Python解决金融领域问题？
最近，越来越多的研究员、基金经理甚至财务会计领域的朋友，向小编咨询：金融人需要学Python么？
事实上在2019年，这已经不是一个问题了。Python已成为国内很多顶级投行、基金、咨询等泛金融、商科领域的必备技能。中金公司、银河证券、南方基金、银华基金在招聘分析师岗位时，纷纷要求熟练掌握 Python数据分析技能。
Excel 我已经用的很好了，为什么还要学 Python ？
我们都知道，无论是行业研究员、基金经理还是审计人员，工作的核心基本都是频繁处理大量数据。之前，分析师们依赖的武器就是Excel。但随着数据量的增多和更易用更强大工具的出现， Excel 越来越跟不上时代了。
正如小编的一个研究员朋友所说：Excel当然非常强大，并且适合新手入门理解数据。但后期有很大的缺陷。数据量较大时， Excel 处理数据效率低、容易死，往往一等就是半个小时。
更重要的是，Excel做复杂的数据处理和计算时，需要手工操作、费时费力，而且不能复用，下次用还得重新做一遍，极大浪费了时间。 Excel 当然也有 VBA 这样的数据处理工具，但其语言晦涩难懂，身边没有一个人会用。
你能看懂这个公式的意思么 ， Excel编程晦涩难懂可见一斑
Python正是新一代的数据处理工具，对于每天都需要 处理海量数据 的分析师，Python简直就是解放生产力的救命稻草。
而且，运用Python强大的网页处理能力进行爬虫，可以为我们的数据研究提供很多便捷。
比如 ，我们想从中债登官网获取某债券借券存量的数据，然而，这个数在中债登上只能按日查询。如果我们想获取这只债券近一年的数据，必须重复打开中债登网、选券、改日期、点击查询、记录下结果这个 操作 2 00 多次
很过机构之前这样的工作都是交给实习生干，但是 现在，只需要一个Python爬虫，十几分钟就可以解决这个问题。 不仅分析师们纷纷用上Python，现在大所的审计师在处理大量审计底稿的时候，也会使用 Python 实现底稿的批量化自动处理。
审计师在处理底稿时经常面临这样的问题：客户企业不同部门财务软件版本各异，导致会计科目设置及会计处理方式不一致，此时如果用 Excel人工修改，则需要耗费大量的时间。而如果用Python批量处理，基本上都是十几分钟的事。 Python强大的绘图功能，让数据导入、分析、出结果、绘图可以一次性在程序里完成，可以直接把分析/回测结果视觉化呈现出来。
Python自动生成的动态图表
正因为如此，现在国内很多金融机构在招聘中已经添加了对 Python能力的要求。 我们也从各大招聘网站，摘录了一些金融行业核心热门职位的技能要求：
我曾尝试学过 Python ，为什么感觉很难？
事实上，无论是Python还是量化、大数据、Fintech，这些关键词在过去几年中热度不断提升，网络上各种资源也是层出不穷。 但之前有不少同学跟我们反馈： 网上的很多课程对于非理工科背景，没有很好编程基础的金融人来说，并不是很友好。
大量晦涩难懂的专业术语
复杂高深的知识点罗列
实际的入门门槛并不低
金融行业的Python学习 ，不同于以IT系统开发、运维等为目的的Python学习，我们并不需要达到程序员的水平，更需要关注的是金融数据的处理分析方法，而不是大而全的Python知识以及针对程序员的题海战术。
