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R和Python在金融界的发展前景怎样?

时间:2021-07-01 10:21:17 帮助过:18人阅读

特别是量化交易方面的用途

回复内容:

国内不太清楚,只说美国。

R vs. SAS

美国大型金融机构几乎前篇一律的用SAS。最重要原因的在于用SAS省却了尽职调查。R作为一款免费软件,有大量第三方的library或者package。你说你用吧,挺方便,但是每用一次你就得给这个来一次尽职调查。不然银行内的model validation team,internal audit或者美联储都回来挑麻烦的。或者你不用,不过自己把所有需要的工具自己写一遍也够累的,何况自己写了也需要validate。而不管是对第三方code的尽职调查,还是对自己code的validation,都成本很高,牵扯很多部门,需要按照详细的流程走下来。(美联储的要求越来越严格了)
反观SAS,作为一个default工具,不管是用Base SAS还是SAS EG,交点钱就好了。对于这些机构来说,SAS真的不贵。我们最近在帮某大行Bulid model,team去了几十个人,客户也没在乎是不是每个人都需要,就给每人都配了Base SAS和SAS EG。

另外银行动辄上百个G大小的数据,R跑起来可能真的太吃力了。相反基于Server的SAS用起来非常流畅。

Python vs. C++
这个我了解不多。但是Python在machine learning上的应用越来越好,所以在量化交易上应该还是有前景的。而且Python和其他语言的对接做的很棒,也算是他的优势吧。另一方面Python真的很简洁,连我这种看见C++就头疼的人也能写一些simulation。如果要求不是很严格,很多人会非常乐于接受Python吧。 泻药!!好激动哇咔咔。。。
而且还没有人回答~~~ 那我先来冒充一下吧嘿嘿嘿。。。

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我的观点是:在量化投资方面这两个语言很有用,但是还不够用。。。在金融界的其他场合,严重不够用。

先说量化投资,需要大量代码实践的地方主要是:模型开发、模型实践、模型修正
1. 量化的模型开发,主要包括参数确定、模型回测,以及前测
  这部分工作需要做大量的统计工作,你想做个神经网络,或者SVM,或者贝叶斯学习等等,哪怕简单如线性回归,说到底都是统计工作,一个好的统计软件可以让你的生产力大大增加对不对?~~
  作为统计软件,R的主要对手是:SAS, MATLAB, STATA, EVIEWS,还有OXmatrix等(我水平差,大概就知道这几种)。愚以为STATA, EVIEWS两个软件在统计能力方面已经追不上R了,前两者还少有一拼。。但是R免费啊~~这是多么难能可贵的品质!
  回测的时候还会经常写一些脚本类的东西。这个时候python就会很好用啊~~R也可以,但相对来说,python方便一些。MATLAB也很好(我就是很喜欢这个软件),但是用正版贵啊(用盗版不值得提倡哈),python还是免费的。。但也和你的应用场景有关系。比如,如果你是在excel里建模的,那么VBA就会很好用,比python好用。所以说python还不够用。
  不够用的另一个方面就是你还需要管理数据,所以你需要知道数据库的知识,和对应的语言。
  模型前测的时候,大概就是“试运营”阶段吧。除了统计分析,你还要做一下交易记录等。如果做的是超高频交易,python绝对不够用。。如果不是,会点C++也没什么不好的对不对?……我在quantnet.com上问过,除了高频交易,你们为什么那么强调速度?回答的那个人挺傲慢的,没说出什么特别的理由,只说:我就是想快点(他为什么这么吊)……尽管如此,好像“能快一点”是个挺重要的理由的。。
  还有一个限制,就是你用R/python对应的数据量不要太大,数据量太大R容易hold 不住,主要原因是R的内存管理并不是最优秀的。但是大部分人其实并没有那么大的数据量……注意哈,是不够用,不是不能用哈~~

2. 模型实践,就是真刀真枪交易啦~~这部分参见前测。
3. 模型修正~~个人觉得和开发的工作内容差不多(水平太差,大家见谅),所以,参见第一部分。

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那么在金融界呢?
金融界嘛,是个挺大的范畴的。。你说在四大银行做后台管理,做账户信息管理的算不算?开发银行的APP的算不算,做网页管理的算不算?这些岗位嘛,其实我觉得不怎么用R python的……
当然,很多人问,这些不都是外包出去的吗?当然啦,银行会买很多专业的软件,但是银行也得养一批自己的技术人员。具体要干什么我也说不上来,但是我认识一个我们学校信息学院的计算机研究生学长,跟他聊天的时候他提到过,他的一些同学被中国银行招到后台了,平时要写挺多代码的……
好吧,我为自己的无知道歉哈~~但是R python严重不够用这个结论应该是对的。。

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