哪里可以免费看A片,啪啪大全网站,一级毛片a一级毛片免费看黄道婆,在线观看三级视频图片,影音先锋麻豆,观看肏屄视频,国产二区三区,午夜操美女


來源：大數(shù)據(jù)DT（ID：hzdashuju）

本文約2600字，建議閱讀5分鐘
“哪門語言更好”？本文介紹了4種數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域語言的優(yōu)缺點(diǎn)。

編程語言的好壞及排行之爭(zhēng)由來已久?！癙HP是世界上最好的語言”，這是一個(gè)流傳于程序員圈子的梗。

筆者無意加入“哪門語言更好”的戰(zhàn)爭(zhēng)。每門語言的誕生，都有其特定的背景和需求，都能解決相應(yīng)的問題，脫離需求和背景爭(zhēng)論哪門語言更好是沒有意義的。

最重要的是，我們需要搞清楚到底要解決什么問題，這樣才能更方便地找到對(duì)應(yīng)的工具。

在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域（包括量化投資），編程語言具有兩大作用，一個(gè)是科學(xué)計(jì)算、統(tǒng)計(jì)等算法層面，主要用于業(yè)務(wù)的相關(guān)研究；另一個(gè)是系統(tǒng)應(yīng)用開發(fā)，主要用來搭建基礎(chǔ)IT設(shè)施，比如數(shù)據(jù)庫(kù)、交易平臺(tái)等。

Matlab和R主要用于業(yè)務(wù)層面的研究工作。C++和Java則主要是用于系統(tǒng)搭建工作。業(yè)務(wù)研究和系統(tǒng)搭建的區(qū)別還是很明顯的，每類語言適應(yīng)的場(chǎng)景都不太一樣，否則也沒有必要存在那么多種語言了。比如，使用Matlab搭建一個(gè)交易系統(tǒng)，那么其速度一定會(huì)慢得讓人無法忍受。如果用C++或者Java做數(shù)據(jù)分析，那么其效率一定也會(huì)非常低。

至于Python，其優(yōu)勢(shì)在于作為一種膠水語言，其適用面非常廣。換句話說，Python是可以同時(shí)完成數(shù)據(jù)分析和系統(tǒng)搭建兩種工作的，而且性能和效率有著非常好的平衡。使用Python既可以編寫機(jī)器學(xué)習(xí)的復(fù)雜模型，也可以搭建支撐億級(jí)別訪問量的網(wǎng)站系統(tǒng)，又或者搭建微秒級(jí)的程序化交易系統(tǒng)。

什么都能做，而且還能做得很不錯(cuò)，這是Python能夠迅速流行的核心原因之一。

下面將對(duì)上面提到的部分常見的語言做一個(gè)簡(jiǎn)單的介紹。

01 Matlab

截至目前，在國(guó)內(nèi)量化研究領(lǐng)域，Matlab的使用率應(yīng)該是最高的。這個(gè)數(shù)據(jù)來源于Wind，在他們的量化接口中，Matlab的使用率是最高的，Python其次。但是Python是增長(zhǎng)速度最快的。

Matlab作為商業(yè)軟件，功能很全很強(qiáng)大，可靠性也很好。最早一批做科學(xué)計(jì)算和數(shù)據(jù)分析的，很多都是使用的Matlab。量化投資在國(guó)內(nèi)剛出現(xiàn)的時(shí)候，Python和R的社區(qū)生態(tài)還沒有像現(xiàn)在這樣完善，所以很多量化投資的業(yè)內(nèi)人士都更習(xí)慣于使用Matlab。

如果不考慮授權(quán)費(fèi)用的問題，那么Matlab確實(shí)是一款非常好用的數(shù)據(jù)分析乃至量化投資分析的工具，畢竟有實(shí)力雄厚的公司在支持Matlab的開發(fā)，性能和工具包都能得到保證。

不過，Matlab與Python相比，除了費(fèi)用問題之外，還存在很多缺陷，而且是無法彌補(bǔ)的缺陷。特別是涉及系統(tǒng)級(jí)別的開發(fā)時(shí)，比如交易系統(tǒng)、爬蟲系統(tǒng)等。在這些領(lǐng)域，Matlab不僅缺少相應(yīng)的庫(kù)，而且速度非常慢，因此其很難在工業(yè)界得到廣泛應(yīng)用。

02 R

R是一個(gè)開源的數(shù)據(jù)分析軟件。實(shí)際上，R的誕生，就是為了協(xié)助完成統(tǒng)計(jì)和數(shù)據(jù)分析。由于R在研究機(jī)構(gòu)和大學(xué)非常流行，因此這些機(jī)構(gòu)反過來也開發(fā)了大量相應(yīng)的開源項(xiàng)目，這也使得R的各種統(tǒng)計(jì)功能和函數(shù)琳瑯滿目。

R很多常用的統(tǒng)計(jì)功能都經(jīng)過了大量實(shí)踐的檢驗(yàn)，是非常完善和成熟的，比如，時(shí)間序列分析、經(jīng)典統(tǒng)計(jì)模型、貝葉斯統(tǒng)計(jì)、機(jī)器學(xué)習(xí)等。R也有一些量化相關(guān)的庫(kù)，比如quantmod。

當(dāng)然，R也有它的缺點(diǎn)，比如，對(duì)于大量的數(shù)據(jù)處理，R還是力有不逮。由于R更多的是由統(tǒng)計(jì)界人士完成的，所以偏底層的數(shù)據(jù)管理并不是R的強(qiáng)項(xiàng)。

總體上講，R的統(tǒng)計(jì)和數(shù)據(jù)分析相關(guān)功能非常強(qiáng)大，更適合做研究，不適合開發(fā)大型的系統(tǒng)。

03 C++

C++最大的好處就是性能強(qiáng)，速度極快。幾乎所有需要高性能的科學(xué)計(jì)算功能都是基于C++或者Fortran開發(fā)的。比如，Python的底層其實(shí)就是用C語言實(shí)現(xiàn)的。

因?yàn)樗俣瓤?，C++在高頻交易領(lǐng)域也是獨(dú)占一席。然而，在進(jìn)行日常的數(shù)據(jù)分析和研究中使用C++其實(shí)是非常不方便的。因?yàn)镃++語言偏底層，對(duì)編程人員的要求很高，同樣的功能，開發(fā)難度高很多，調(diào)試起來也比較麻煩。

所以除非是在對(duì)性能有極高要求的地方，一般不推薦使用C++進(jìn)行開發(fā)。

04 Python

Python語法非常易學(xué)易懂，很容易快速上手。很多人剛開始學(xué)習(xí)編程的時(shí)候，往往會(huì)選擇從Python入手。

與Matlab、R一樣，Python也是腳本語言，寫好了就可以直接運(yùn)行，省去了編譯鏈接的麻煩，對(duì)于需要快速開發(fā)和進(jìn)行驗(yàn)證的程序，可以省去很多編碼和調(diào)試的時(shí)間。

Python也是面向?qū)ο蟮恼Z言，但它的面向?qū)ο蟛幌馛++那樣強(qiáng)調(diào)概念，而是更注重實(shí)用。它能使用最簡(jiǎn)單的方法讓編程者享受到面向?qū)ο髱淼暮锰帯＿@也是Python能像Java、C#那樣吸引眾多支持者的原因之一。

雖然Python是一種腳本語言，但它的速度并不是很慢，特別是在一些庫(kù)經(jīng)過優(yōu)化之后（直接基于C語言編寫接口），速度比純C語言慢不了多少。在這方面，它遠(yuǎn)勝于R和Matlab。

Python是一種功能豐富的語言，它擁有一個(gè)強(qiáng)大的基本類庫(kù)和數(shù)量眾多的第三方擴(kuò)展生態(tài)。

Python幾乎在各個(gè)領(lǐng)域都有對(duì)應(yīng)的開源項(xiàng)目，因此我們不必重新造輪子。使用Scrapy，我們可以編寫網(wǎng)絡(luò)爬蟲系統(tǒng)，爬取網(wǎng)絡(luò)相關(guān)數(shù)據(jù)；使用各種數(shù)據(jù)庫(kù)接口，我們可以將數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、讀取工作標(biāo)準(zhǔn)化；使用PyAlgoTrader，我們可以構(gòu)建策略回測(cè)系統(tǒng)和自動(dòng)交易系統(tǒng)。

Python還有很多優(yōu)秀的量化、數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）工具，比如NumPy、SciPy、Pandas、Scikit-Learn和Maplotlib等。

雖然Python在機(jī)器學(xué)習(xí)和一般的數(shù)據(jù)分析中非常出色，但仍然存在短板，比如，其在一部分傳統(tǒng)領(lǐng)域里表現(xiàn)就不算太好，包括很多傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)模型、時(shí)間序列分析等，Python就不如Matlab和R。

簡(jiǎn)而言之，我們可以用Python構(gòu)建一條完整的量化投資生產(chǎn)線。當(dāng)然，不可否認(rèn)的是，對(duì)于某些環(huán)節(jié)，有些語言相對(duì)于Python也有其優(yōu)勢(shì)，比如R的統(tǒng)計(jì)庫(kù)、Matlab的科學(xué)計(jì)算、SAS的可靠性、C++構(gòu)建高速交易系統(tǒng)等。不過這些優(yōu)勢(shì)只是95分和90分的區(qū)別，除了少數(shù)極端業(yè)務(wù)場(chǎng)景之外，絕大部分工作Python其實(shí)都能勝任。

在量化投資領(lǐng)域，大多數(shù)需求都可以用Python完成，這可以為團(tuán)隊(duì)節(jié)省大量的時(shí)間。畢竟在不同的語言之間不斷切換，也是一件很耗費(fèi)精力的事情。

05 其他語言

除了上面介紹的語言之外，其實(shí)還有很多其他的語言在量化投資領(lǐng)域中也都有應(yīng)用。比如Java、C#、Scala等，這些語言也都有其相應(yīng)的優(yōu)勢(shì)和特點(diǎn)。不過相對(duì)于上面介紹的語言來說，這些語言在國(guó)內(nèi)的使用群體仍然是偏小眾的。對(duì)于初學(xué)者來說，建議還是選擇Python語言。

關(guān)于作者：趙志強(qiáng)，金融量化與建模專家，目前在金融科技公司負(fù)責(zé)金融大數(shù)據(jù)產(chǎn)品工作，專注于研究Al在金融領(lǐng)域的落地應(yīng)用。曾在由諾獎(jiǎng)得主Robert Engle領(lǐng)導(dǎo)的上海紐約大學(xué)波動(dòng)研究所研究全球金融風(fēng)險(xiǎn)，并和上交所、中金所合作完成多項(xiàng)科研項(xiàng)目。曾在摩根士丹利華鑫基金、明汯投資負(fù)責(zé)量化投資研究工作，內(nèi)容包括股票多因子、期貨CTA和高頻交易等。

劉志偉，在中國(guó)銀聯(lián)云閃付事業(yè)部從事數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘等工作。對(duì)自然語言處理、文本分類、實(shí)體識(shí)別、關(guān)系抽取、傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)，以及大數(shù)據(jù)技術(shù)棧均有實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。目前正在探索相關(guān)技術(shù)在金融場(chǎng)景內(nèi)的落地應(yīng)用，包括自動(dòng)知識(shí)圖譜、大規(guī)模文本信息抽取結(jié)構(gòu)化、異常識(shí)別等領(lǐng)域，關(guān)注人工智能行業(yè)前沿技術(shù)發(fā)展。

本文摘編自《Python量化投資：技術(shù)、模型與策略》，經(jīng)出版方授權(quán)發(fā)布。

編輯：王菁

校對(duì)：汪雨晴

編程語言哪家強(qiáng)？4種數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域語言優(yōu)缺點(diǎn)對(duì)比