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2019年12月6日 星期五

【資料分析應用篇】無所不在的Python於Fintech與資料科學的應用

文/何孟翰 恆逸教育訓練中心資深講師

 Python是一個跨平台的語言，並且有著高效能，好撰寫，開放源始碼與擁有廣大的社群支持等等的特性。在以往的client/server端程式中早就是非常成熟的Python，在近年來的物聯網和大數據，機器學習和深層學習(deep learning)中，一個愈來愈熱的語言即是Python，但其實Python給我們的影響遠遠大於此，其它像是程式交易(algorithm trading)與一些金融資料的分析，Python也是佔有一席之地。

                                                                                Img source: yen.io

舉例來說，像2011年在美國Boston就有一個新的公司叫作Quantopian，就是一個能夠讓你使用Python做程式交易的一個網站https://www.quantopian.com/


在這個網站上，你可以取得以分鐘為精準度的美股資料，並且使用Python撰寫演算法，並且進行過去資料的模擬，開發並且進行演算法的操作之後，再進行實際交易的輔助。

而在Quantopian的背後有一個以時序交易為基礎的zipline(http://www.zipline.io/)


zipline是一個Python的演算法交易library，同時也可以藉著它的指令列，取得以pandas的data frame為基礎的歷史資料。同時，zipline提供了明確的api，讓你可以藉著一個initialize()的初始化函數決定交易的一些變數狀態，例如要取得的股票或其它資產的代號，或者是其它的必要資訊，之後即可以在handle_data()的函數中依照預期的交易邏輯進行股票或其它資產的買賣了。當然，既然是程式交易，對於移動平均，或者一些常用的財務上的函數，在zipline中也進行了許多實作。

而zipline的基礎，是搭載於Python一個非常穩固的套件scipy上(https://www.scipy.org/)，scipy唸作「sigh拍」，它就是一個Python的科學運算的套件，裡面有非常多重要的專案像是：
◆  Numpy
Python的數值運算套件，可以把Python的List轉變成數學上的矩陣進行一些複雜的數值分析與運算。

◆  Scipy
提供更多科學計算的函式庫，也是使用Python的機器學習的基礎，Python機器學習的套件在http://scikit-learn.org/， 提供了很多分群，分類，回歸等等的演算法可以使用。

◆  matplotlib
是一個Python的繪圖函式庫，它提供了強大的繪圖功能，讓Python能夠如商用軟體matlab般的進行資料視覺化的動作。

◆  ipython
是一個強化的互動介面，能夠讓我們一步一步的執行Python的資料分析與轉換。

◆  jupyter notebook
ipython有一個web的介面叫作ipython notebook，而這個介面後來稱為jupyter，這個介面可以將程式碼，繪圖的結果與文件放在同樣的介面，同時這個文件也可以採用markdown的格式進行撰寫。

◆  pandas
pandas是一個資料輸入格式的函式庫，可以讀取Excel與其它格式並且轉成資料表格data frame的格式，同時它也有一個相關的pandas-datareader，可以讀world bank、Yahoo、Google等各種相關數據。

因此，在使用quantopian與zipline時，你也可以搭配這些相關的library，進行自己客製化的資料處理與分析。


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