现在金融行业最赚钱的人，都先学会了这门语言
上班西装革履，n块显示屏在办公桌前，每天盯着行情和资讯，然后进行投资决策。
一直以来，金融都被视作是高大上的行业。
但金融行业对人才的要求也是最“高大上”的。
大部分人想跨入金融行业，首先必须拥有target school的学历，在高考和考研的鏖战中，成为全国金字塔尖上的1%。
然而这还不够，毕竟江湖上流传着“比起进哈佛，高盛更难进”的传说。
一项针对高盛的调查显示，高盛一年接收了25万份应届生申请，几乎全是名校毕业的高材生，但录取率仅有2%。
更重要的是，金融行业的入口还在收缩。
根据相关数据统计，仅2017年一年，工商银行、农业银行、建设银行减员分别达到8701人、9391人和9861人。
2019年以来，相继有高盛、汇丰、摩根士丹利、贝莱德等金融机构传出裁员。4月以来，因为收入同比下跌严重，高盛一直被传出将大量裁员。从2000年至2017年，高盛拥有的现金股票交易柜台交易员人数从600人减至2人。
提供人力资源解决方案的capita认为，金融行业从业者，如果要保持竞争力，必须提升自己的技能，因为自动化正在取代一些由人执行的手动流程。
学会程序猿的技能新加坡金融管理局和一个专门为金融从业人员提供一站式咨询和发展建议的公司ibf联合进行了一项关于数据分析和自动化影响的研究，研究表明，在121个不同的财务和银行职位中，有40个被确定为可能受到新技术的高度影响，并且可能完全被自动化所取代，这些工作包括从抵押贷款专家到投资业绩分析师，从交易员到承销商。
该报告预测，新入行的金融从业人员将需要学习先进的技能，包括分析和计算建模，编程和编码，因为需要用数据说话。
如今，摩根大通、高盛等金融机构已经开始鼓励他们的初级交易员和投资经理学习如何用python了，并且这个条件逐渐被放在了投行招聘的要求中， 尽管金融这份工作离“计算机工程师”很远。
例如，在高盛，为银行交易柜台准备每日损益账户的产品控制人员现在需要熟悉python、excel和vba。在美国银行，纽约市场的业务风险管理人员需要懂得很多市场知识以及熟练使用python。可以预见，计算机python技能已经推广到了办公室之中。
实际上，python早已进入金融行业的前台。银行交易系统和“战略”团队中的做定量分析的金融专业人员可能需要很长的时间成才成为程序员。所以在摩根士丹利的招聘中，他们希望寻找具有“非常强大的编程技能”的流动衍生品交易员，而花旗希望在单一股票外汇交易中招聘到一位资深交易员，必须包含至少两年使用编程语言的经验，因为需要构建风险管理工具。
而在国内，如中金这样的公司，在招聘项目实习生的时候也开始要求应聘者至少会一门编程语言，主要运用在数据的清洗、整合和基本的逻辑梳理中。
如果是研究股票，那么如python之类的语言可以帮助量化模型策略开发与维护，进行二级市场私募基金与策略的研究。
在金融机构中，交易人员所使用到的编程语言主要是设计及开发金融量化系统和金融工具的应用模型；构建数理统计分析模型，优化金融策略，针对金融创新业务及产品设计量化方案等。
除了量化研究、股票研究之外，运用编程语言最多的是开发岗，包括了前端、中端和后端，主要目的是参与金融交易及运营系统的架构设计、构建、开发及实施项目。
越来越多的顶尖金融机构都要求从业人员会编程语言。摩根大通在2018年就开始对他们的初级资产经理和银行从业人员进行代码培训，而花旗也在同年开始向银行分析师和交易员提供python编码课程。
“编码不仅适用于技术人员，也适用于任何想要在21世纪激烈竞争的公司。”摩根大通资产管理公司负责人mary callahan erdoes谈到，“通过更好地理解编码，我们的业务团队可以使用与我们的技术团队相同的语言，最终为我们的客户提供更好的工具和解决方案。”
当然不会使用python也没有关系，你也可以精通java，c ++，c＃或javascript。
会哪一种语言最赚钱？如果还有人认为，学英语、法语、意大利语、德语比学计算机语言更挣钱，那么他已经过时了。
虽然python是在金融工作中最受欢迎的编码语言，但在学习python或java上面还是存在一些争议—— python或java是否是最佳的应该首先学习的编码语言 。
但是如果关注薪酬方面，可能最好先学习python。在纽约和伦敦的一个招聘网站efinancialcareers上对编程工作进行的分析表明，python语言的平均工资为117,000美元（92,000英镑），而c＃为77,000美元，如下图所示。
而在国内，一些如金融分析师、量化研究员、投资分析师这种需要用到计算机编程语言的岗位，年薪也达到了30多万。
某招聘网站上某央企证券公司招聘的金融分析岗位，年薪更是接近了百万。
其实金融这条路，有太多太多的选择——这个行业有年薪百万的投行精英，也有月薪7000的“金融民工”；有闯荡于各大投资银行、对冲基金的金融工程师 ，也有从业于二、三线城市各商业银行的普通职员。
但他们的区别是什么呢？除了个人选择的不同，更多的是对技能的掌握程度不同，不论是证券基金、信托期货，只有少部分的岗位要求从业人员有编程技能来辅助金融研究的建模分析，而其他的人在自己的岗位上执行即可。
当然，这充分显示出了年薪百万和月薪7000的区别。
为什么选python其实在最开始，python并不是银行业的首选编程语言，在2017年以前如德意志银行和摩根大通等在谈到技术的时候，45%的帖子都会提到java。
python的使用量在2018年取得巨大飞跃，主要可能是因为非开发商最近开始使用它。python独特的建模功能和相对易用性吸引了分析师，交易员和研究人员的注意。
python的直观特点是简明优雅、易于开发，用尽量少的代码完成更多工作。制定定量策略的交易者可以在对冲基金或更传统的资产管理公司的“买方”上使用，用编码技巧梳理大量数据和创建测试新想法的原型策略。
如果是一个高频率的交易者，虽然工作没有区别，但却涉及大批量的数据处理，这意味着处理时间短，能够实现最小化延迟是关键，虽然这些c++都可以实现，但考虑到编程语言的通用性及难度，python是最适合的。
python最强大的地方体现在它的两个外号上，一个叫“内置电池”，另一个是“胶水语言”。
前者的意思是，python官方本身提供了非常完善的标准代码库，这个代码库相当于已经编写完成打包供开发者使用的代码集合，程序员只需通过加载、调用等操作手段即可实现对库中函数、功能的利用，从而省去了自己编写大量代码的过程。所以python语言比较简洁，学习成本很低，基本练个几个月就可以写代码了。
除了内置库，开源社区和独立开发者长期为python贡献了丰富大量的第三方库，可以很容易的使用这些免费的第三方库来实现很多功能。而用其他的语言可能需要自己编写或者付费购买。
“胶水语言”是python的另一个亮点。python本身被设计成具有可扩展性，它提供了丰富的api和工具，以便开发者能够轻松使用包括c、c++等主流编程语言编写的模块来扩充程序。就像使用胶水一样把用其他编程语言编写的模块粘合过来，让整个程序同时兼备其他语言的优点，起到了黏合剂的作用。
随着编程语言在金融求职中发挥越来越大的作用，一些学校的金融专业也有编程语言课程，但是相比于国外，国内院校其实做的并不好。
知乎上的一名网友表示自己“普通一本，金融专业，学校开设了vb，感觉用处不大，因为现在vb语言已经过时了，个人建议自学python以后找工作会比较好。”
而根据北京大学光华学院金融经济方向的培养方案可以看出，课程十分丰富，涉及了金融经济、政治、心理、历史等多方面，但是更偏重于经济学，而金融学所要涉及金融建模的方面，其实是有所欠缺的。
但是在国外的大学中，金融专业学习编程语言已经成为了一种趋势。
@知乎网友我们逛西湖去：
而康奈尔大学的金融专业在前提课程中，建议学生最好会c++或python。
如果自己的学校在课程设置下没有编程，还是有方法可以解决的。比如在选课的时候可以选编程，或者有时间可以去计算机学院旁听。
如果准备在金融的道路上一去不复返，更或者可以选修计算机专业作为第二学位，python、c++、c+、java等编程语言还不是手到擒来。
为了找到称心如意的工作，克服困难，努力进击吧！
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