发布于2019-08-05 11:18 阅读(862) 评论(0) 点赞(0) 收藏(2)
前天晚上,小编的一个分析师朋友悄悄地说,终于搞定了美国财政部网站!
这是什么路数?
难道当前局势下,你要见义勇为搞破坏?小编一脸惊恐。
别害怕,我用Python写了个爬虫,把美财政部网站数据爬下来了。
这个朋友是一个债券期货分析师,每天的工作需要最新的美债数据,但是wind上的数据有1-2天的延迟,只能每天人肉上网查询。但是数据颇多,每天搞的苦不堪言。
那天终于忍不了这样复杂枯燥的工作,用Python写了个爬虫,一口气能够把200天的数据都爬下来。
这么厉害的程序,连美财政网站都能搞,一定花了不少时间吧?
没有,整个程序只有20行,我这个菜鸟只花了三十分钟就写完了!
小编不禁感慨,在2019年,感觉Python真的已经成为金融分析师们的硬技能,再也不是程序员专属了,不会Python的金融分析师未来怕是前景堪忧了。
事实上,作为每天和Excel打交道的数据分析师、会计师审计师们,最头疼的事情莫过于重复性的工作太多,如果面前有一份2个月的交易数据,每份数据分成一个Excel文件,那么要处理这些数据就要手动打开、复制、粘贴和处理40多次,到最后,往往都要眼花到怀疑人生了。
作为人工智能时代弄潮儿的Python,则可以轻松解决此类问题,只需要数行代码,就可以完成Excel需要几个小时才能完成的工作。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。
无论是我们想从中债登官网批量查询、获取某债券借券存量的数据,还是想要获取美国财政部网站上的联储利率数据,只需要一个Python爬虫,十几分钟就可以解决这个问题。而之前这些工作,往往需要一个实习生甚至一周的工作时间。
并且,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。中金公司、银河证券、南方基金、银华基金在分析师岗位招聘时已经特别要求熟练具备Python数据分析技能。
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:
金融行业热门职位 |
薪资 |
技能要求 |
行业分析师 |
30w-50w |
熟悉行业格局、商业模式与数据动态,熟练使用Wind、Excel等行研数据分析工具,熟悉Python能力优先 |
宏观研究员 |
30w-60w |
较强的信息搜集能力,熟练使用Wind等金融数据库,熟练掌握基础数据分析,熟悉Python优先 |
量化研究员 |
面议 |
熟悉Python、熟练使用pandas/numpy/statsmodels以及数据库相关知识;对商票、国债期货、可转债等有一定认识 |
审计师 |
20w-40w |
能够熟练使用Python处理业务审计底稿、财务基础报表优先 |
作者:头疼不是病
链接:https://www.pythonheidong.com/blog/article/4283/d51d9898dc38391b8698/
来源:python黑洞网
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---无人问津也好,技不如人也罢,你都要试着安静下来,去做自己该做的事,而不是让内心的烦躁、焦虑,坏掉你本来就不多的热情和定力
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