R 和 Python 在金融界的發展前景怎樣？

01-22

特別是量化交易方面的用途

國內不太清楚，只說美國。

R vs. SAS

美國大型金融機構幾乎前篇一律的用SAS。最重要原因的在於用SAS省卻了盡職調查。R作為一款免費軟體，有大量第三方的library或者package。你說你用吧，挺方便，但是每用一次你就得給這個來一次盡職調查。不然銀行內的model validation team，internal audit或者美聯儲都回來挑麻煩的。或者你不用，不過自己把所有需要的工具自己寫一遍也夠累的，何況自己寫了也需要validate。而不管是對第三方code的盡職調查，還是對自己code的validation，都成本很高，牽扯很多部門，需要按照詳細的流程走下來。（美聯儲的要求越來越嚴格了）

反觀SAS，作為一個default工具，不管是用Base SAS還是SAS EG，交點錢就好了。對於這些機構來說，SAS真的不貴。我們最近在幫某大行Bulid model，team去了幾十個人，客戶也沒在乎是不是每個人都需要，就給每人都配了Base SAS和SAS EG。

另外銀行動輒上百個G大小的數據，R跑起來可能真的太吃力了。相反基於Server的SAS用起來非常流暢。

Python vs. C++

這個我了解不多。但是Python在machine learning上的應用越來越好，所以在量化交易上應該還是有前景的。而且Python和其他語言的對接做的很棒，也算是他的優勢吧。另一方面Python真的很簡潔，連我這種看見C++就頭疼的人也能寫一些simulation。如果要求不是很嚴格，很多人會非常樂於接受Python吧。

其他不曉得，國內量化這一塊，python應該是主流吧。

瀉藥！！好激動哇咔咔。。。

而且還沒有人回答~~~ 那我先來冒充一下吧嘿嘿嘿。。。

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我的觀點是：在量化投資方面這兩個語言很有用，但是還不夠用。。。在金融界的其他場合，嚴重不夠用。

先說量化投資，需要大量代碼實踐的地方主要是：模型開發、模型實踐、模型修正

1. 量化的模型開發，主要包括參數確定、模型回測，以及前測

　　這部分工作需要做大量的統計工作，你想做個神經網路，或者SVM，或者貝葉斯學習等等，哪怕簡單如線性回歸，說到底都是統計工作，一個好的統計軟體可以讓你的生產力大大增加對不對？~~

　　作為統計軟體，R的主要對手是：SAS, MATLAB, STATA, EVIEWS，還有OXmatrix等（我水平差，大概就知道這幾種）。愚以為STATA, EVIEWS兩個軟體在統計能力方面已經追不上R了，前兩者還少有一拼。。但是R免費啊~~這是多麼難能可貴的品質！

　　回測的時候還會經常寫一些腳本類的東西。這個時候python就會很好用啊~~R也可以，但相對來說，python方便一些。MATLAB也很好（我就是很喜歡這個軟體），但是用正版貴啊（用盜版不值得提倡哈），python還是免費的。。但也和你的應用場景有關係。比如，如果你是在excel里建模的，那麼VBA就會很好用，比python好用。所以說python還不夠用。

　　不夠用的另一個方面就是你還需要管理數據，所以你需要知道資料庫的知識，和對應的語言。

　　模型前測的時候，大概就是「試運營」階段吧。除了統計分析，你還要做一下交易記錄等。如果做的是超高頻交易，python絕對不夠用。。如果不是，會點C++也沒什麼不好的對不對？……我在http://quantnet.com上問過，除了高頻交易，你們為什麼那麼強調速度？回答的那個人挺傲慢的，沒說出什麼特別的理由，只說：我就是想快點（他為什麼這麼吊）……儘管如此，好像「能快一點」是個挺重要的理由的。。

　　還有一個限制，就是你用R/python對應的數據量不要太大，數據量太大R容易hold 不住，主要原因是R的內存管理並不是最優秀的。但是大部分人其實並沒有那麼大的數據量……注意哈，是不夠用，不是不能用哈~~

2. 模型實踐，就是真刀真槍交易啦~~這部分參見前測。

3. 模型修正~~個人覺得和開發的工作內容差不多（水平太差，大家見諒），所以，參見第一部分。

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那麼在金融界呢？

金融界嘛，是個挺大的範疇的。。你說在四大銀行做後台管理，做賬戶信息管理的算不算？開發銀行的APP的算不算，做網頁管理的算不算？這些崗位嘛，其實我覺得不怎麼用R python的……

當然，很多人問，這些不都是外包出去的嗎？當然啦，銀行會買很多專業的軟體，但是銀行也得養一批自己的技術人員。具體要幹什麼我也說不上來，但是我認識一個我們學校信息學院的計算機研究生學長，跟他聊天的時候他提到過，他的一些同學被中國銀行招到後台了，平時要寫挺多代碼的……

好吧，我為自己的無知道歉哈~~但是R python嚴重不夠用這個結論應該是對的。。

揚我py大法，不過五年，一統江湖！