春招已经开始,你却没有硬核编程技能?

许多同学咨询老麦:简历背景不足,项目经验又没有,却想进大行。天天喊着要自学编程,赶上AI这条快船,然而电脑里的python还停留在2.7版本。

自己做project?不可能的,这辈子都不可能的。

想选学校的编程课学一学吧,一去上课,发现作业巨多打分严格,还有期中考试,想想还没有上3.8的GPA,回家默默drop掉了

上网搜集点资料自学吧,发现资料浩如烟海,众说纷纭,书名基本是《从零开始学xx》《手把手教你xx》《xx:从小白到进阶》《菜鸟学xx》,教学网站也长得大同小异,到底怎么选呢?

于是,金融帮的资深导师,编程自学成才的Peter,给大家开个小灶,讲讲他是如何规划学习路线,从Matlab都不会写的小白,一步一步成长为一名投行量化工程师的。

小白阶段

很多人一说起学编程,第一反应是找本语法书看看

这就走上了从入门到放弃的道路,因为语法是空洞无聊的。就好比大家都知道python要会用pandas,但是没有人上来就抱着pandas功能文档啃的。

这一阶段,要避免上面这种从基础踏踏实实学习的心态,要急功近利地学习

快速浏览python常用数据结构

比如listdict条件语句是啥,循环怎么写。这里不需要记忆语法怎么写,只需要知道有这些东西存在。

给自己安排一个任务

比如,生成随机数,计算asset到期价格分布。从csv读取现金流数据,计算irr,cashing flow discounting。

给自己布置一个几十行语句,几个function就能完成的小任务,做的时候遇到不会的语法就查资料。那么有哪些资料呢?

工具书

如python cookbook,避开上边提到的《从零》系列书名的组合。

工具网站

遇到bug google一下错误类型,一般第一条都是Stack Overflow,如果某个功能不知道怎么写,英语描述不清,百度也是个好选择

代码包document

最经典就是pandas documents,使用pandas 函数的代码样例、参数形式全在这里。同样是备查性质,不要单独啃。

完成了第二步的小任务,你已经可以在简历上写自己会python了!

进阶阶段

这一阶段的目的,主要是学会下载调取别人写好的功能,同时提高代码的复用性、结构简洁性

举个栗子,实现期权定价的功能,我们一般能想到把S,K,T,σ等参数做成函数,提高复用性。

但是往更高一层想,我们还可能遇到call,put,call spread,butterfly等多种类型、计算方法不同的期权,但是这些计算功能可能又共用了这些参数。这种共用某些信息的概念就是“对象”:

我们可以生成一个option对象,用基本的参数初始化,然后每类期权都是一个class method(function),也可以生成subclass去继承公共参数,定义自己的payoff计算方法。

又比如机器学习中,我们通常需要先clean data,然后train,test。这样我们可以先定义一个负责data processing的class,包含了处理missing value,随机混合、train-test split等功能。然后调用机器学习包进行下一步操作。

Geek阶段

学会了写高效率的代码,我们就要正式迈向机器学习,爬虫、多线程、网页制作了

我们已经对python各种数据结构、语法得心应手,可以开发中型、完成更多功能的project。这里有许多分支:选择机器学习的,需要先读一下《统计学习方法》、西瓜书等经典,加深对算法的理解,然后尝试自己下载数据或者参加各种平台举办的比赛。选择数据方向的,可以学习网页数据的爬取,研究多线程、多进程的区别。学习爬虫和网页制作还需要了解html结构等知识。这后面的东西太多,就等Peter之后细讲啦!

有的人问了:

我想进投行

我该学些啥?

别急,就在纽约时间周五晚9点,投行大佬Leon就将带你了解进入大投行的学习规划:

有的人又问了:

没有人督促我

我学习不了啊

别急,很快,Peter大佬的量化编程课就将上线啦!到时候只要在金融帮的小程序里就可以轻松提升自己的硬核技能,赶快扫码老麦,不要错过啦!

老麦

没时间解释了,快扫码老麦,走上金融圈快车道

·《

金融项目和实习,这些经验值不值?

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