隨著大數據時代的到來，人工智能等前沿科技的算法深刻改變了金融業態，并成為未來金融發展的制高點。金融科技正在傳統金融行業的各個領域積ji布局，已然成為新的風口。

隨著人工智能發展而大火的Python，有著簡單易學、速度快、可移植性、解釋性、可拓展性、可嵌入性以及豐富的庫等特點，使其在數學、大數據分析以及處理金融行業和財務（數據）分析中都有著得天獨厚的優勢。

俗話說的話“站在風口上，豬都能飛”，當下Python作為一項新興技術正風靡全球，在金融科技的風口下，無數傳統金融人都想從中掘一桶金；Python正在吸引著來自金融領域大佬們的青睞目光。那么在金融領域Python有哪些應用呢？

1、Python的語法*適合金融領域的算法和計算。我們知道python的人都知道它的有點，簡潔。python雖然在執行效率上是不比C++有優勢的，但是開發效率是高于C++的。金融方面來說都是大規模的產品，相對來說C++可能要寫幾萬行的代碼，這時候就可以體現出來python的優勢了；因為python每行都允許超過十萬的計算量；

2、Python利用各種庫可以完成matlab 90%以上的功能（NumPy、SciPy、SymPy等類的庫）欠缺的只是很特殊的函數。我們眾所周知的是庫也都是免費的。

Python

3、再來就是抓取數據，利用matlab就很麻煩，但是python爬蟲很簡單我們也都知道。

4、在統計上，我們可以說只要你會了python就可以不必了解SAS語言。雖然python沒有比SAS在統計上更有優勢。但是大部分的SAS可以實現的功能python也都可以。

5、*python用于分析，應用各種軟件組合起來進行數據收集，數據管理和數據分析。*可以得出有用的商業決策和業務需求的分析等等，這個就是在金融領域有很突出的地位原因質疑。不管是金融領域還是大數據分析，python都在其中發揮了很重要的作業。就題主問的金融行業來說，python是可以更好的和其他系統還有軟件和數據流結合到一起，當然R語言也可以。

上面都是python在金融領域的應用。此外如果需要寫爬蟲抓取金融數據的話python也是shou選。