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学Python怎么样，前景怎么样？
Python前景是非常客观的。互联网产业的迅速发展带来了大量的工作机会，在这些年中，技术类公司占据了主导地位，而在云计算、大数据、人工智能等领域。根据未来的发展趋势，Python将会成为适用最广的语言。
应用广泛：Python的应用范围越来越广，包括后端开发、前端开发、财务量化分析、人工智能、自动化运营、自动化运营、大数据运营等。Python拥有功能丰富的库。这种语言经常被称为“胶水语言”，它可以很容易地将用其他语言制作的各种模块(特别是C/C++)连接起来。因此，Python开发效率比C、C++和Java等高出好几倍。需求大：当前市场的需求是百万级，而全球人工智能领域的人才大约有30万人。现在中国相关领域的人才储备比美国要低，所以学习AI是最好的时机符合未来发展趋势：机器学习和人工智能是当下最热的话题，Python 在人工智能领域内的机器学习、神经网络、深度学习等方面，都是主流的编程语言。千锋教育拥有多年Python培训服务经验，采用全程面授高品质、高体验培养模式，拥有国内一体化教学管理及学员服务，助力更多学员实现高薪梦想。
Python量化教程：不得不学的K线图「代码复制可用」
不管是对量化分析师还是普通的投资者来说，K线图（蜡烛图）都是一种很经典、很重要的工具。在K线图中，它会绘制每天的最高价、最低价、开盘价和收盘价，这对于我们理解股票的趋势以及每天的多空对比很有帮助。
一般来说，我们会从各大券商平台获取K线图，但是这种情况下获得的K线图往往不能灵活调整，也不能适应复杂多变的生产需求。因此我们有必要学习一下如何使用Python绘制K线图。
需要说明的是，这里mpl_finance是原来的matplotlib.finance，但是现在独立出来了（而且好像没什么人维护更新了），我们将会使用它提供的方法来绘制K线图；tushare是用来在线获取股票数据的库；matplotlib.ticker中有个FuncFormatter()方法可以帮助我们调整坐标轴；matplotlib.pylab.date2num可以帮助我们将日期数据进行必要的转化。
我们以上证综指18年9月份以来的行情为例。
我们先使用mpl_finance绘制一下，看看是否一切正常。
可以看到，所有的节假日包括周末，在这里都会显示为空白，这对于我们图形的连续性非常不友好，因此我们要解决掉他们。
可以看到，空白问题完美解决，这里我们解释一下。由于matplotlib会将日期数据理解为 连续数据 ，而连续数据之间的间距是有意义的，所以非交易日即使没有数据，在坐标轴上还是会体现出来。连续多少个非交易日，在坐标轴上就对应了多少个小格子，但这些小格子上方并没有相应的蜡烛图。
明白了它的原理，我们就可以对症下药了。我们可以给横坐标（日期）传入连续的、固定间距的数据，先保证K线图的绘制是连续的；然后生成一个保存有正确日期数据的列表，接下来，我们根据坐标轴上的数据去取对应的正确的日期，并替换为坐标轴上的标签即可。
上边format_date函数就是这个作用。由于前边我们给dates列生成了从0开始的序列连续数据，因此我们可以直接把它当作索引，从真正的日期列表里去取对应的数据。在这里我们要使用matplotlib.ticker.FuncFormattter()方法，它允许我们指定一个格式化坐标轴标签的函数，在这个函数里，我们需要接受坐标轴的值以及位置，并返回自定义的标签。
你学会了吗？
当然，一个完整的K线图到这里并没有结束，后边我们会考虑加入均线、成交量等元素，感兴趣的同学欢迎关注哦！
普通人为什么要学习Python
对于普通人来说，学习Python能极大提高你的办公效率。我们在工作过程中，经常会有一些事情是机械重复，但是却非常浪费时间的。目前来说，很多人出现加班的情况都是因为效率低下，把大部分时间都浪费在重复操作上，然后还不断学习如何管理时间，显然是治标不治本的。
如果你学会了Python，很多机械重复的麻烦事就会变得简单起来。你可利用Python弄个Excel自动化整理工具，让表格更容易整理。也可以拿来上各种网站爬虫搜集自己需要的信息。还可以拿来写点量化小工具。
而且Python入门相对容易很多，很多人都认为Python的语法简单，代码可读性高，是最适合0基础学习的编程语言。并且，从Python学起，你很快就能运用Python编程的底层逻辑去学习另外的语言。也就是说，零基础学Python是学习编程的最好起点。
python量化交易半个月可以学会吗?
python量化交易半个月可以学会的。
如果已经有了Python基础，半个月可以入门的，如果没有Python基础，就先学Python，学一两个月有了基础后，再结合量化交易的模型，边学Python语言，边学以Python实现量化模型，上手也会很快的。
大家可能觉得搞量化的人就是整天和大量数据打交道，用一行行代码写出复杂的模型，然后没完没了地Run，在回测和优化中挣扎，沉浸在数学和统计海洋里的一群人。
实际上，这只是表面现象。虽然每个搞量化的人必须会写代码，也必须具备扎实的数学功底，在开发策略的过程中，的确需要分析大量数据，不断做回测和优化，但是，这一切的背后是强大的金融思维和对金融市场的深刻理解在支撑的。
换句话说，如果你没有经济、金融的完整知识体系和工作经验，或者没有正确的、科学的思维方式，无论数学多么地好，也很可能在做无用功；即便编程多么在行，也只能沦为码农一枚（没有歧视程序员的意思哦）。
反过来说，如果你具备科学的思维和逻辑，并发现了经济、金融的某些规律，想做Quant就不难了。接下来，你只需花点时间学习编程工具，好好利用数据和代码为你实现自己的想法。
