「我與數字化」丨遇見Python-我人生中的分水嶺

2022-07-29 14:51 來源:IT東方會
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數字化轉型之難,難于上青天! 回顧多年數字化的征程,思索在數字化的黃金時代如何更好地出發,IT東方會聯合人民郵電出版社特別策劃的「我與數字化」征稿活動。

希望讓更多數字化的故事被看到,真正提升IT人在數字化轉型中的核心地位。

為了整個社會的數字化發展,我們需要吶喊,本期嘉賓來自金融行業,讓我們一起聽聽他與數字化的故事吧!


斯文

經濟學博士,中國注冊會計師 (CPA)、特許金融分析師 (CFA)、金融風險管理師 (FRM)。目前在一家交易所擔任風險管理部總經理,擁有在中外資商業銀行、證券公司、信托公司、金融控股集團等機構超過17年的從業經歷。

在中國人民大學、上海財經大學、中南財經政法大學等高校擔任碩士研究生兼職導師或業界導師,出版了《基于Python的金融分析與風險管理(第2版)》《Python金融實戰案例精粹》等多部金融科技著作,致力于推廣Python在金融領域的運用。

2022ITOC 遇見Python-我人生中的分水嶺

每個人都會有自己人生中的分水嶺,有人是以就讀一所名校作為分水嶺,有人是以進入一家名企作為分水嶺,而我的人生卻是以遇見Python作為分水嶺。

 一、未遇Python  

在遇見Python之前,我第一次也是唯一一次接觸計算機編程要追溯到1999年的上半年,當時我在中南財經政法大學讀本科一年級,學校開設了計算機基礎課程,這門課要求學生學習FoxBASE數據庫并且在DOS操作系統中進行編程。由于是第一次接觸計算機編程語言,缺乏有效的學習方法,課堂聽講也是似懂非懂,最終這門課的期末考試分數是剛過及格線,而班上多數同學的成績則是在80分以上。當時我心中就升起一個念頭,希望自己今后不要再接觸到計算機編程了。

此后的很長一段時間確實也如我所愿,沒有與計算機編程產生過任何的交集。在攻讀碩士和博士階段,為了撰寫學術論文,開展實證研究是直接運用現成的計量經濟學軟件Eviews,以此成功避開代碼的撰寫。在日常的金融工作中,針對數據分析也就使用一下Excel表的菜單功能,從來不碰VBA的編程功能。


 二、巧遇Python階段  

第一次聽到Python這門計算機編程語言是在2017年的夏天,當時我受邀出席一場金融論壇,恰好在論壇上有一位主講嘉賓談到了Python編程語言在金融場景的運用,并且對這門編程語言大加贊賞。但當時并沒有引起我對Python的任何關注與興趣。

出乎意料的是,就在當年的11月份我與Python的緣分卻不期而遇,牽線搭橋的“紅娘”正是我的新上司石蕾女士。在我眼里,石女士是一位富有傳奇色彩的女性。她早年就職于IBM公司,是IBM公司屈指可數的華人女性程序員之一,若干年后留學加拿大攻讀金融工程碩士,并在當地的加拿大皇家銀行工作了許多年,2009年回國后在上海浦東發展銀行負責風險管理工作,2017年11月份加盟我所在的一家金融控股集團并擔任首席風險官(CRO)。

石女士剛一上任就雷厲風行地推動集團風險管理的數字化,重要的抓手之一就是搭建全面風險管理的數字化平臺。同時,石女士提倡我們風險管理部的每一位員工要主動學習Python在內的計算機編程語言,也時常與我們分享她個人自學Python的經歷與經驗。在上司的率先垂范與積極鼓勵下,我開始真正關注Python,并從此開啟了Python的自學道路。

 三、自學Python  

當然自學之路不是一帆風順的,期間走過了許多彎路,經歷了一些挫折,但也從中總結出了12字的Python學習心得——“選對書,堅持住,勤練習,多搜索”。

學習的第一步也是關鍵一步就是選擇正確的書,因為學習的最大成本是時間的投入而不是金錢的投入。我選書時遵循兩個原則:第一是涉及Python的內容要相對基礎一些,這樣能使Python零基礎的我讀得懂;第二是能夠結合金融場景展開,從而便于運用到日常的金融工作中?;谶@兩個原則并且結合當時圖書出版的情況,我精挑細選了兩本書,一本是《Python金融大數據分析》(作者伊夫·希爾皮斯科,人民郵電出版社2015年12月出版),另一本是《Python金融實戰》(作者嚴玉星,人民郵電出版社2017年6月出版)。

相比其他的編程語言(如C語言、Java語言),Python并不難,上手也比較快,只要能夠每天擠出3個小時學習,堅持3個月就會取得明顯的學習成果;堅持半年時間,就能夠在日常工作中熟練地駕馭Python;堅持學習一年,就可以達到中級甚至高級的Python編程水平。對于我而言,撰寫Python代碼就像健身一樣已經成了每天生活的有機組成部分。

學習Python等計算機編程語言其實沒有什么捷徑,如果非要找出一條捷徑的話,那捷徑就是“不斷、反復的練習”。因為在學習編程語言過程中,經常遇到的一種情形就是,讀著別人寫的代碼,感覺自己都會,當親自去寫代碼時,發現自己啥都不會。因此,在計算機上不斷地寫Python代碼是必要的、更是必須的。

隨著互聯網的普及,大量的學習者已經將互聯網作為一個重要的學習平臺。類似于CSDN博客、腳本之家、Python官網以及Python第三方模塊的官網都提供了海量的學習資源。針對Python學習過程中遇到的各類問題,搜索這些網站也通常能夠找到相應的解決方案。


 四、感悟Python  

學習Python的過程其實也是不斷感悟Python的過程,而我最大的感悟就是發現了Python擁有無以倫比的優越性,我將優越性歸納為以下四點。

一是極簡的代碼規則。600余年前誕生且至今依然廣為流傳的奧卡姆剃刀定律(Occam's Razor Law)就指出:“如果有多個理論都能解釋同一件事,則可取的總是最簡單、假設最少的那一個理論?!?同樣,為了完成編程任務,在眾多可行的編程語言中,用戶往往考慮使用最簡潔的編程語言去實現。Python有相對較少的關鍵字,語法結構簡單而直接,不僅讓使用者編程更加便捷,同時也讓代碼閱讀者更易理解,Python的設計完美契合了奧卡姆剃刀定律。

二是完全免費與開源?!疤煜聸]有免費的午餐”,這個世界上免費的東西通常不會是很好的,但Python絕對是一個例外,是一款真正精品的編程語言。Python是在開放源代碼促進會(Open Source Initiative)批準的開源許可下開發的,Python的許可證由Python軟件基金會(Python Software Foundation)負責管理,使Python可以自由使用和分發,并且還能商業化運用。

三是強大的外部模塊。截止到2022年5月末,Python Package Index(PyPI)發布的Python第三方模塊數量已經超過38萬個,從而構建起了龐大并且完整的Python語言生態系統。目前,無論是統計分析、數據處理以及圖形可視化等常用的分析功能,還是機器學習、深度學習、強化學習、聯盟學習等人工智能算法都大量運用了Python。

四是與金融深度結合。在信息技術領域,有一個著名的梅特卡夫定律(Metcalfe's law),該定律指出一個網絡的價值與聯網用戶數的平方成正比,這個定律同樣適用于計算機語言,適用于Python在金融場景的運用。從2015年以來,無論是海外頂尖的跨國金融機構還是國內商業銀行、保險、證券、基金等金融業的頭部企業,正在越來越多運用Python開發涉及產品定價、投資策略以及風險管理等量化模型,Python在金融領域的價值迅速擴增。


 五、推廣Python  

當掌握了一些Python編程技能以后,我就開始嘗試在日常的金融風險管理工作中運用Python編程,包括用Python代碼編寫風險監測指標、構建測度風險敞口的量化模型等,將原先依靠人工的重復性、繁瑣性的工作由計算機替代,提升了風險管理的有效性與敏捷性。

我也積極將Python推薦給前臺的業務團隊與銷售團隊,無論是業務團隊還是銷售團隊在運用了Python之后,都發出“Python乃數據分析之神器”的感慨,一些稍縱即逝的業務機會、一些需求巨大的潛在客戶就是通過Python編程被挖掘出來的。

在自學與運用Python的過程中,我萌發出了將自己對金融的理解、對Python的應用通過寫成書并對外出版的方式,讓更多的金融愛好者、學習者以及從業者有機會接觸Python,喚起大家對學習與運用Python的興趣。為此,我利用工作之余的時間撰寫了《基于Python的金融分析與風險管理》以及《Python金融實戰案例精粹》這兩本書,都由人民郵電出版社對外出版發行,在金融業得到了廣泛的好評。金融從業者逐步認識到,在金融業數字化的大背景下,掌握包括Python在內的計算機編程語言已經成為職場必備的技能。

Python不僅讓金融變得更加美好,而且讓金融從業者的人生變得更加精彩!

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