我用Python写了个金融数据爬虫，半小时干了组里实习生一周的工作量

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200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。

那么，到底怎样才是金融人学习 Python 最好的方法？

针对金融背景人士在学习Python中的两大难题，我们联合华尔街学堂，推出了面向金融人的Python数据处理与分析课程。

我们针对分析师、基金经理、财务设计人员等实际工作场景进行了完整分析，将其中复杂、繁琐数据处理工作设计成了简单易行的Python处理方案。

从这些Python应用方案出发，我们精心设计了符合金融人知识背景和学习特点的Python基础学习和数据处理模块，真正做到零基础学员也能在短时间内讲Python直接应用于实际工作中。

针对金融学员的数据获取需求，我们特地推出了Wind、Python联动模块和爬虫模块，详细介绍如何利用Python自动从Wind中获取数据，以及从网络批量采集数据。

不同于市面上IT背景课程，我们的讲师来自于海内外顶尖金融机构，他们在实务工作中有超过5年的Python金融分析经验，熟知金融背景同学在学习过程中的痛点和疑问。

课程框架

主讲老师

炫酷技能带回家

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