Python语言可以用到的地方很多，但是目前最主要是应用在大数据领域和人工智能领域。

尤其是机器学习，由于Python的扩展性比较好，所以能够很方便轻快地调用各类不同语言的模块，以及算法模型，快速组建最新的算法模型。

我就以人工智能为例，给大家摆一摆Python都有哪些作用吧！

从数据中提取有用的知识

Python的高度扩展性，让我们在尝试算法时，可以获取最先进的机器学习工具包，。

机器学习，集中在两类算法，一类是线型回归类算法，一类是集成算法，通过这两类算法，可以解决我们的不少问题。

我们可以采用Python来做量化交易，预测明天或者今后的股价和趋势

普通的交易系统，由每个交易者根据自已的经验，或者被引导形成。

量化交易则通过将数据输入量化模型之后，采用Python为底座的计算机及统计学技术方法进行数据分析，提供交易信号进行买入和卖出！

采用Python实现量化交易往往包括选股模块、选时模块、风控模块等系统，而建立这些系统，我们都可以用Python语言来实现。

如何用Python开发一个量化交易系统呢？

首先你得学会Python的语法基础。

Python和C语言很想象，它的基本语法也包括了数据类型，函数，面向对象，调试工具等内容，通过学习Python，一个普通的C++工程师能够在一周左右的时间内掌握好基础的语法。

你可以使用NumPy架构来实现量化的许多统计计算

NumPy是Python科学计算和工程库的基础，NymPy的底层使用了指针的内存分配方式，所以可以构造一个超级大的数组，并且灵活对元素进行并行化操作。

打个比方，选股时，你就可以利用np.random.standard_normal()函数，随机生成这一年中100只股票的正态分布涨跌数据，第一时间把最想要的股票选取出来。

另外，你也可以利用实现更为便利的索引，和切片，以便更好地进行股票分析。

通过mask方式实现数据抽取。

以及NumPy提供的通用序列参数实现相应的序列变化和处理。

Pandas库在Python的金融数据分析和量化交易非常重要

Pandas的两大工具DataFrame和Series的设计框架和API，都为为了让金融统计更加方便。

采用Pandas，你可以轻松地处理1~2TB的数据，并快速得出结果。

比如说，你可以采用Pandas进行直观的涨跌图分析，以便寻找股票的异动涨跌预警；

你也可以分析时间序列，判断哪个时间最适合买入或者卖出，记住，一切基于Python的大数据分析结果，这才是真正的量化。

Python还提供了不少的量化工具

比如你可以采用Matplotlib来进行数据的可视化；

采用Boken使你的交互更为流畅；

使用Seaborn实现各类的图形，以及技术指标的可视化。

有了Python，你就可以实现量化交易的一切，当然，除了你的交易系统以及算法引擎。你可以通过Python，调用机器学习模型，以及相关的机器预测技术，来提升我们的量化交易概率。

一切的一切，关于量化交易，Python是最好的！