Python与R语言相比哪个更适合金融开发
大家好,我是金融专业学生。教授建议我们学一门计算机语言课,这样可以通过编程来分析金融数据。但是我不知道该学那一种好,请各位给点意见。我没有任何编程经验,也不打算深究编程,只是能用这种工具来建立模型分析数据就够了。请问我该学R语言还是python呢?感谢答复!
其实不是学R语言还是python的问题,而是先学R还是先学python的问题。既然你是金融专业学生,我建议你先学R,了解这个东西那些能做,那些不能做。能解决问题就凑合用,不能解决问题在寻求其他方案
还是选择R吧,R的包体系很成熟,推荐一个博客
http://blog.fens.me/series-r/
上面总结的很全面的,如果想解决问题的话,最好上stackexchange上,或者在统计之都cos.name上多求教,当然前提是先多google
对于学习金融工程,就要弄懂金融工程那些方面需要用到程序,用这些程序和算法是用来做什么?
语言本身没有什么可比性,不要用来纠结R语言好什么还是python语言好。只有码农才会在语言之间乱搞。
学习金融没有良好的编程基础,不知道你金融学习的基础扎实不扎实,研究统计套利,高频交易,期权定价理论,时间序列离散模型分析,数据挖掘方面学习的是否扎实?数学公式的推导应该懂一些吧。
没有金融基础编程语言纯属扯淡,因为很少有人理解市场的规则。
从程序角度理解,R是基于统计分析的,性能和效率上要略逊于python。Python有Python3和python2,这个对于初学者有点坑。R的优势在于统计学和数据计算和分析上要优越于python。代码比较简洁避免了python需要装一堆计量经济学的指标库。R的数据包更为完善。
python 你需要安装numpy,pandas,scipy,cython,statsmodels,matplotlib 等一系列的程序包,还需要安装ipython交互环境,单独用python直接做计量分析统计函数是没有函数支持的。
其实用什么语言不重要,重要的是你在市场里面能否一直赚钱?做金融的本质。市场会让让很多人看不清自己。
邓一硕老师已经为你写好大量R包例子,中文版哦!
R和Python同时都学一下没什么难度,都是直接复制粘贴的语言!
首先要说一点,没有编程经验真是学习一点新东西的好机会啊。像R这样的工具,不是那么一天两天就能掌握的。你的教授建议的很好,学一门编程语言对自身发展会有帮助:)
R的优点
不过,
如果你有兴趣,可以去Coursera上找Data Analysis的Specialization,四月开始持续好几个月的课程,从基础的R一直讲到制作复杂的数据分析网页程序。
如果你有需要,我可以给你提供一些R的学习资源,我自己也是在学习过程中。
关于Python,我没有太多的经验,只是偶尔用用,有没有金融分析的包不知道,就不乱说了。
Update:
在学习RShiny的时候,介绍到的一个做金融分析的包 Quantitative Financial Modelling & Trading Framework for R
R有很多现成的用于统计的模块。(Python也有不少,但是比起R少一点。)
Python的好处是用户比较多,有问题你求助的话,要方便一点。(你周围有人用R的话,另当别论。)
既然你不打算深究编程,R和Python其实差别不大。随便选一个就可以。
"我没有任何编程经验,也不打算深究编程"
——选 R 吧,免得别人把你当程序员。
我个人觉得还是python,金融领域用pandas比较合适,欢迎加入pandas交流群:297882961
作为同金融的学生,我推荐你学习python;R的语法很奇怪,各种包并不遵守语法规范,导致使用起来经常感觉蛋疼;R的包虽然多,但是大部分包都只兼容一部分版本,如果你的项目稍大,各种包的兼容问题就出现了,仔细考虑下来R的优势其实是劣势。我自学python觉得很好上手,这里有我自己写的一个简单的入门贴:http://changbizi.net/archives/327.html欢迎来信交流
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