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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

中国私募股权投资 • 4 年前 • 387 次点击  






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分析师,Python简直就是解放生产力救命稻草


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



刘老师Aldrich Lau

中山大学金融学学士,复旦大学经济学硕士

大型券商研究所A股策略研究2年

私募股票型策略研究3年

目前专注财经自媒体及数据分析相关领域


陈老师

贵州大学计量经济学硕士

 

James 老师

武汉大学软件工程国家实验室数据库方向硕士

数据处理及分析专家

Oracle数据库认证工程师

IBM 认证高级数据工程师

华为大数据认证专家

现任世界500强IT企业资深数据工程师

十年以上企业客户数据服务经验





炫酷技能带回家





课程安排


优惠价格本号前30 名学员,每人499元

课程原价599

学习周期:一年内随时随地可学习

开课时间交费即可学

课程形式 在线视频+课件+网站书面答疑

上课地点:华尔街学堂官网

                  www.wallstreets.cn


参加团购还能返现

如果你带着你的小伙伴一起报名

3人以上(含3人)可享受团购价

每人将获得50元返现

团购学员请联系课程助教微信

微信号: wss970528



 报 名 方 式 

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欢迎登陆华尔街学堂官网

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这里有更多优质的实务课程供您选择



//  Q&A  //


【本次课程适合哪些人?】

  • 日常需处理大量数据、有金融数据分析需求的行业研究员、宏观分析师、固收研究员、审计师等泛金融从业人员

  • 有商业数据处理与分析需求的咨询、互联网等泛商科从业人员

  • 其他希望通过学习占领下一个技能高地、建立自己技能壁垒的在职人士

  • 未来希望求职金融、咨询、四大以及出国读 Master 的在校同学


【你们的 Python 课程与其他视频课程有什么区别?】

   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,并精心设计了符合金融人知识背景和学习特点的Python学习步骤,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。


【Python 是不是给技术部门用,前台不需要?】

    并不是这样的。

   行业上,前后台的分工愈加模糊,无论是麦肯锡还是高盛,都在向 IT 公司转型,Python 不再是技术部门才需要掌握的技能。而且就像前台部门没有学科限制一样,技术部门也没有学科限制。学习这个课程之后,你可以选择的岗位和方向会更加丰富。


【之前有过 Python 的学习经验,适合参加吗?】

   对于已经对 Python 有所了解的资深学员,这次课程可以帮助你系统化的了解和实战 Python, 为 Data Science 的后续分析做准备;如果你已经有了很丰富的实战经验,本次课程并不推荐参加。



其他疑问

A.上课流程详情如下

1. 长按本文上方二维码完成付费

2. 付费后添加助教微信wss970528

3. 由助教开通您的付费课程,给您注册密码

4. 打开官网→登录账号→点击我的学习→开始学习


B.如果您有事错过开课时间,是可以学习回放的

课程视频在您付费的1年内随时可以学习课程方式是录播的课程视频+直播交流答疑,课程部分您购买后随时可到官网学习,如果您错过了直播答疑,我们会整理成文档,以便您可以回顾。

                           

C.我们可以开具发票,是电子版普通发票

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