大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于学习python风险建模的问题,于是小编就整理了4个相关介绍学习Python风险建模的解答,让我们一起看看吧。
学金融的,想学python,没有基础,有要怎么学?
万事开头难。有金融基础是相当不错的。建议分如下几步来进行:
1、先买本基础的Python入门教程,哪个版本无所谓,只要不是太差就好,网购看评价,百度看推荐,因为是入门,所以不要多,选定一本就好,专心看下去,把上边的例子照着练练,直到理解其中的意思;
2、补习计算机相关知识。如果你是非计算机专业的同学,也没接触过编程,那么就需要多看点计算机基础相关的书,这是个长期的过程,属于补基础,不然越往后,有些概念、理论越理解不了;
3、多练习。由于你是学金融的,这个是非常好的优势,可以边学边用,用Python来写算法、模型那是天然优势。编程只有在不断的练习过程中才会突飞猛进,当你写过几万行代码的时候,就会豁然开朗,会觉得程序的世界是多美妙,与金融世界结合起来简直是爽得不要不要的。
多学勤练,加油!
建议没有必要学
健身、英语和Python恐怕是最近朋友圈里割韭菜最凶的三个东西。
做金融的核心竞争力难道是编程吗?你编程学的再好,有程序员本科生四年研究生三年学的扎实?学一点皮毛,被程序员跨界了还不是一样被打的一败涂地。
金融人的核心可以是人脉,可以是财务分析技术、可以是法律风险判断能力,唯独不会来自编程。加强自身的核心能力,才是保持自身护城河之本
编程是程序员的事情,不要被朋友圈贩卖课程的广告给贩卖焦虑了。
本人正在学,学了第3个月了,以下经验告诉你:
亲测不难,但得持之以恒,不能放弃
如何利用python来构造一个***评分模型?
1.背景介绍
在大数据自动化审批实践中,信用评分技术已经是一项逐渐成熟的风险估值方法。在消费金融的风险控制实践中,信用评分卡模型已经得到广泛地应用。
何为信用评分卡?
简而言之就是利用客户已有的信息,这些数据可以来自一些三方平台(例如芝麻分、京东白条、微信、银行***)等。利用已有的历史数据对客户的信用状况进行量化,这种量化的直观反映就是信用的分值。
今天我们向大家展示如何来构造一个银行业普遍使用的***评分模型。这里我们使用的数据是国际上鼎鼎有名的data比赛Kaggle上的数据集:Give Me Some Credit ,一家德国银行的***客户历史数据。整个数据集上有超过10万条客户数据,数据量的庞大也为模型的准确度提高了保障。Kaggle大神Zoe已经给出了一个庞大且系统的完成代码集,我们这里则简化很多,以期能够管中窥豹。
一个完整的***评分模型主要包括以下几个部分:
数据处理、特征变量选择、变量WOE编码离散化、logistic回归模型开发评估、信用评分卡和自动评分系统创建以及模型评估。
数据来源于Kaggle上的数据集:Give Me Some Credit,共计有15万条样本数据,主要包括以下11个变量。
2 数据预处理
python是怎样的编程语言?
什么是Python
Python是一种计算机的编程语言,1991年吉多·范·罗苏姆发布了第一个版本的Python解释器,这标志的Python的诞生。Python并不是一门全新的编程语言,作为一个主流的编程语言,它至少已经流行了20多年,甚至于比现在很多程序员的年龄都要大,Python一直是编程语言的TOP3,非常多的公司服务器后台使用的都是Python,在其火爆之前,出高薪资都很难招聘到Python工程师。
1.简单易学
Python从根本上是属于ABC语言,是C语言和[_a***_]相结合后诞生的产物。ABC从根本上来说就是编程教学语言,其根本目的在于让更多非计算机专业的人学习编程的开发。Python继承了这一点,对于没有编程功底的人来说是比较容易上手的。
2.代码简洁,功能强大
Python的代码是非常简洁的,为实现相同的功能,Python的代码数量是远低于其他编程语言的。
3.跨平台
无论是Windows系统还是Linux系统,Python都是允许执行的,而且代码的替换量也极少,操作非常的简便。使⽤Python代码甚⾄还可以完成基于Android和iOS的⼿机端app开发!
4.便于移植
编程型语言基本分为两大类,一类为编译型语言,另一类为解释型语言。Python属于解释性语言。与编译型语言相比,Python省略了编译的过程,这就让移植更加方便。
5.扩展性很强
Python编程语言的优点
1. 它有广泛的信息资料库
python的一个主要优点是它有一个扩展的库,包含各种区域的代码,如字符串操作,正则表达式,单元测试,线程,图像处理,操作系统接口和协议,以及Web服务工具。 这些代码的存在消除了编写冗长代码的需要,这节省了大量时间。
2. 它的可扩展性
Python具有可扩展的应用程序集成,允许程序员通过Jython将其代码放入其他语言,如C,C ++或Java。 此外,如果要将脚本功能添加到另一种语言,可以将Python代码放在另一种语言的源代码中。 由于python在使用相同字节代码的所有现代操作系统上运行,因此它可以处理其他标记语言。
3. 它多才多艺,快速发展
Python编程语言易于学习和使用,整洁,可读,结构良好。 该语言侧重于代码可读性,并具有支持库,使得开发速度更快,并最大限度地提高程序员的工作效率。
4. 它具有良好的生产力
Python的单元测试框架和增强的控制功能可提高大多数应用程序的速度和生产力,使其成为构建多协议网络应用程序的理想选择。
Python的缺点
一、什么是Python?
Python是时下最流⾏、最⽕爆的编程语⾔之⼀。
它是一种在 AI 开发中受到关注的编程语言,并且由于有专门用于机器学习的库,因此它已被用作 AI 开发的标准语言。此外由于它简单易懂,因此经常用于编程教育。除了 AI 开发之外,它还用于 Web 应用程序和游戏开发等各个领域。
流行的具体原因如下:
1、简单、易学,适应⼈群⼴泛
Python 是一种解释型语言,Python编程语言相比于C语言、PHP、J***a等编程语言来说,更为简单,主要是因为其内置了大量的库,可以使用简单的几行代码,实现强大复杂的功能!
python非常容易上手,而且能干很多事情,WEB开发,机器学习人工智能,数据分析,量化投资,爬虫等,基本可以应用到各行各业,而且大家都在做基于PYTHON的库,使得PYTHON语言变成一门直接拿来就能用的语言,更像一种工具了,比如机器学习,可能理论很复杂,但是实际在PYTHON中仅仅几行代码就能实现,不用花太多时间用在码代码上面, 学过python之后就再也不想写其他语言了,python 现在是越来越火。
没编程基础,做算法研究,python与matlab用哪个更好?
做算法研究用Matlab。
首先,有个概念要弄清楚,Matlab是一个数学软件,Python是一种编程语言,二者不是一个概念。Matlab支持的编程语言是C,C++,Fortran。
其次,算法的基础是数学,而Matlab是一个非常专业的数学软件,他提供了很多数学函数的解法,大学里高等数学里公式解起来毫无压力。
再次,算法着重考虑的是执行效率,而非编写效率,C语言等编译型语言在执行效率方面,碾压Python这种解释型语言。Python的优势在于编写效率高。例如一个功能用Python写10行代码就可以搞定,而C语言需要几十行代码。
一个语言适不适合做一件事,要看执行效率,也要看编写效率,更重要的是这个语言是否已经有了,前人写好的解决相关问你题的类库,比如,计算球体的体积,语言中有相关函数的话,我们只要调用函数,代入球的半径就可以得到体内,否则的话,我们需要先知道球的体积公式,再去实现公式,最后才能得到体积。
站在前人的肩膀上才能走的更远,最近美国这个前人不太乐意我们站在他的肩膀上了,禁用了哈工大的Matlab。
算法研究用Matlab,网络编程用Python
只想说一点:
如果说算法研究是一座大厦,那么,
编程基础,尤其是Python入门级编程基础,只是一个小小的台阶。
要做算法研究,连大厦都要攻克,还会怕一级台阶吗?
不要因为区区一点编程基础而决定你的选择。
至于具体用哪个好,要看你具体研究什么算法了。
在科研方面,个人感觉Matlab还是python都可以,只要选择其中一个就要坚持下去。两个编程环境和语言各自成一个体系,编程语言都非常易懂。
从就业角度考虑,python会比Matlab较佳一些,现在各大厂的深度学习都以python语言为基础,且可以跨平台编程;而Matlab仅限于科研测试仿真验证等方面,在工业上、深度学习等应用上欠佳。
python语言发展势头迅猛,而Matlab开始拒绝国内一些有军工背景的高校,孰优孰劣一目了然。
本人以前用的是MATLAB,现在用的是Python。
做算法研究,一般要求是数学或者相关专业的,算法还是很看重数学逻辑和数学基础的,对于选择python还是选择MATLAB,我们要知道他们的差异之处。
MATLAB
一款收费的软件,很多学校都在使用,理工科的同学应该都熟悉,一般都学过这门课程。
首先,MATLAB的应用非常广泛,主要用于数据分析、无线通信、深度学习、图像处理与计算机视觉、信号处理、量化金融与风险管理、机器人,控制系统等领域,几乎可以说是无所不能。
其次,MATLAB的语言更偏向于数学,尤其像矩阵,矩阵运算等,非常适合理工科的做算法研究。
更厉害的是MATLAB的仿真功能,可视化很厉害,像飞机制造中的飞机模拟等,这个目前很多软件都不能很好的处理。
一个收费的软件,它的使用范围和使用者如此多,更能说明它的强大之处。
python
作为一个开源的软件,最近几年非常的火热,简直有超过J***a的想法。
到此,以上就是小编对于学习python风险建模的问题就介绍到这了,希望介绍关于学习python风险建模的4点解答对大家有用。