在過去的十年里，隨著自動化技術的出現(xiàn)，科技最終成為杰出的金融機構，銀行，保險和投資公司，股票交易公司，對沖基金，券商等公司的一部分。根據(jù)2013年的Crosman報告，與2013年相比，銀行和金融公司2014年在科技上的花費要高出4.2%。預計在2020年，一年的金融服務的技術成本將達到5億美元。正值系統(tǒng)需要維護和不斷升級的時候，一些著名的銀行雇傭一些開發(fā)者是很正常的事情。

那么Python用在哪里呢?

Python的語法很容易實現(xiàn)那些金融算法和數(shù)學計算，每個數(shù)學語句都能轉變成一行Python代碼，每行允許超過十萬的計算量。

沒有其他語言能像Python這樣適用于數(shù)學，Python精通于計算，以及數(shù)學和科學中的排列組合問題。

Python的第二個特性是表示數(shù)字，序列和算法。比如SciPy庫，很適合用來做技術領域和科學領域的計算，SicPy庫被很多工程師，科學家和分析人員使用。

NumPy，也是Python的一個擴展，它可以很好地處理數(shù)學函數(shù)，數(shù)組和矩陣。同時，Python也支持嚴格的編碼模式，因此，使它成為一個平衡的選擇，或者說方法。

使用更少的人達到相同的結果以及實現(xiàn)其他編程語言不能實現(xiàn)的事，是Python首要的優(yōu)點。Python語法的精確和簡潔，以及它大量寶貴的第三方工具使它成為處理金融行業(yè)的錯綜復雜的事務的唯一可靠的選擇。

Cititec(英格蘭倫敦的職業(yè)介紹所)的技術招聘經理StephenGrant說：跨市場風險管理和交易系統(tǒng)都在使用Python(有時會混合使用c++)，很多銀行從建立銀行的前端到資產風險系統(tǒng)都會選擇使用Python。使用Python的金融公司包括荷蘭銀行，德國證券交易所集團，Bellco信用社，摩根大通以及阿爾蒂斯投資管理。

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