金融工程,量化投资学,利用python代替matlab、C++和SAS
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熟悉金融工程的人都知道，金融工程需要学习许多软件和编程语言，一般的选择是matlab，C++，再加上一种统计或计量软件，如SAS、Eviews、SPSS、stata等，但是金融工程同时还要学习许多艰深的数学知识，需要学习的数学除了一般的高等数学外还包括测度论、随机过程、鞅过程、偏微分方程等等，更不用说还要学习经济和金融方面的大量知识。如此多需要学习的东西吓跑了一大堆人，也不符合现代科学越来越细化、专业化的要求，学的太多，学习时间不够，导致很难深入金融工程内部，更别谈创新了。
有鉴于此，我们有必要研究怎么把宝贵的时间用在数学基础知识和经济金融领域知识上面，至于工具软件和编程语言，能简化尽量简化，毕竟我们又不做程序员，没必要学的太深。其中统计或计量软件中最强大的无疑是SAS，那么，能不能用一种工具代替或者近似代替matlab、C++和SAS三者呢？完全地代替显然是不现实的，只能尽可能地从最大程度上代替它们，我的选择是python。
python是一种动态编程语言，语法很简洁，某种程度上类似于matlab和SAS，结合python的几种强大的科学计算类库：NumPy（主要是数学基础方面的）、SciPy（数值计算上很强大，包含NumPy）、SymPy（符号运算库）、matplotlib（绘图库）、Traits（程序界面库）等，可以近似地替代matlab、C++和SAS三者。原因在于：
第一，python首先是一种完整的动态编程语言，虽然执行效率比不上C++，但是开发效率远远高于C++，学习成本较小，对于金融工程这种专业来讲比C++更加合适，毕竟我们自己做模型的时候更在乎的是如何快速实现模型，而不是模型运行快几秒钟，当然对于金融方面的大规模产品，还是用C++更加合适，这就是程序员的事情了，我们一般不会去编写几万行代码的程序。从这个方面来讲，python可以代替C++。
第二，python利用NumPy、SciPy、SymPy、matplotlib等类库，可以完成matlab 90%以上的功能，欠缺的只是极特殊的函数。而且这些都是免费的，中国现在虽然盗版很严重，但是明显正在向正版化的方向发展，以后谁保证能得到免费的matlab？这些类库也在一直发展中，超过matlab只是时间问题。不仅如此，python利用它的界面库做程序界面是非常方便的，用的VB的都还记得可视化编程的爽快，python也可以实现，而且可以实现的更好，这是matlab远远不足的地方。利用这个功能，我们可以用python做好程序后发布给其他人使用，就像使用word这种程序一样，这种方便程度是目前matlab远远不及的。再比如我们要抓取网上的一些数据，利用matlab就比较麻烦，而利用python就极为简单。python可以大大加快我们研究的自动化程度和简单程度，需要的只是好好学习一段时间python而已。
第三，python代替SAS。这个方面其实python没有明显的优势，在统计功能上比不过SAS，但是利用python的好处在于：我们不需要再次学习SAS语言，特别是对于金融工程专业来讲，没有那么多时间和必要性去学习SAS，我们又不是搞专业数据统计的。SAS的大部分功能python都可以实现，不过实现起来比SAS困难一些，对于金融工程专业的人来说，选择SAS还不如选择python+Eviews的组合，Eviews是非常简单，几乎不需要学习。python的学习比较简单，也非常值得。
选择python的最大好处在于可以节省学习的时间，而且弹性较强，可以适应未来多变的需求。剩下的时间不如去好好研究下怎么在金融工程理论与应用方面创新，就不需要浪费时间在学习工具上了。
关于python科学计算的中文资料目前比较少，这是一个缺点。下面的《python科学计算（试读版）》供参考（不全，作者已经出印刷版，当当、卓越上都有卖的），里面详细介绍了怎么搭建软件环境和基本的库，深入的学习只能多多翻阅英文的帮助文档了，顺便练习下英文读写了。
