Python憑借其簡單、易讀、可擴展性以及擁有巨大而活躍的科學計算社區，在需要數據分析和處理大量數據的金融領域得到了廣泛而迅速的應用，并且成為越來越多專業人士*的編程語言之一。

Python效率較為明顯的領域之一是交互式的數據分析。這些領域從IPython、Jupyter Notebook等有力工具和pandas之類的程序中庫獲益良多。

假設你是一位正在撰寫碩士論文的金融專業學生，對標普 500 指數感興趣，想要分析 1 年的歷史指數水平，以了解指數在這段時間內的波動性，你希望找到證據證明這種變動性與某些典型的模型假設相反，它是隨時間變動而非固定。而且，應該對結果進行可視化，你要進行的主要的工作如下：

1、從網絡上下載指數水平數據；

2、計算年化對數收益率的滾動標準差（波動率）；

3、繪制指數水平數據和波動性結果圖表。

Python

這些任務很復雜，在不久之前還被認為是專業金融分析師才能完成的。而在今天，即使是金融專業的學生也可以輕松地對付這類問題。

將這個例子轉換到專業的金融環境中，可以看出金融分析師在應用提供高層次抽象的合適Python工具和庫的時候，能夠將焦點放在自身的領域上，而不用關心復雜的技術細節。分析師可以快速反應，幾乎實時地提供寶貴的調見，確保自己比競爭對手先行一步。這種效率的提高很容易轉換為可度量的財務效果。

Python本身不是一種高性能計算技術。但是，Python已經發展成為一種訪問當前高性能技術的理想平臺。在這個意義上，Python已經成為高性能計算的“黏合劑”語言。

如今在金融行業學習Python的人很多，所以市面上很多有關Python的課程，但是真正的結合金融實戰的課程卻很少，基本上講的都還是編程基礎；為此融躍教育特精心打造一款《Python實操課程》，該課程特色是利用Python語言的智能性、簡潔性、高效性與金融的專業實戰相結合，使學習該語言的學員，具備語言匯編能力，將錯綜復雜的金融數據進行木塊化梳理，進而建立科學的金融模型，協助做出*的投資決策，旨在幫助金融從業人員增強行業競爭力。