新zwpython 完胜 老matlab 篇二

新zwpython 完胜 老matlab 篇二

昨天在知乎:
《如何看待哈工程和哈工大被 MathWorks 禁止使用 MATLAB?》https://www.zhihu.com/question/400623076/answer/1282684240
发布:
《zwPython 完胜 matlab》http://www.topquant.vip/?p=1787

有不少matlab的用户不平,开始吧嗒吧嗒python,还冠以所谓的:python党。
老实说,昨天的《zwPython 完胜 matlab》,还是笔者第一次在知乎发文。
笔者做AI人工智能、大数据二十多年,用python这么多年,github、stackover、csdn、博客园都是常客。
第一次看到,xx党的说法。
看来,文人居多的知乎,党阀之争,真心非常严重。


py的问题,和linux,原生安卓,开源项目一样,90%初学者,不会配置,启动
zwpy相当于小米miui,降低了初学者入门门槛,而且增加了大量中文本地化模块库,解压即用
所以,大家有时间就,可以多多介绍以下zwpy;这个是100%全功能 全免费的开源项目。
赠人玫瑰,手有余香。

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众所周知,金融是百业之王。
而量化是金融的皇冠
大家经常看cpu的天梯图,如果有专业天梯图,所有的行业当中,其中最高端的就是:金融量化和数学,两个行业。
完整的cpu天梯图当中,最高端并非大家熟悉的i7、i9,这些都是民用级cpu。
真正高端的是e系列,特别是四路e7以上,单块cpu主频可能比同期i7还低,几个至少十万,是i7的百倍以上,美国曾经禁运高端cpu,就是禁用这些。
同样,金融量化,因为过于高端、孤冷,真正了解的网友并不多。

大家知道,金融行业有钱,而且竞争激烈,分分钟,上下几百个亿,大家可以看看美剧《亿万》,还有《福尔摩斯·演绎法》,其中有关量化交易、高频交易案例。
参见前几天的blog:btr、《亿万》与量化,http://www.topquant.vip/?p=1760

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这些量化公司有钱到什么地步?
高频交易,为了领先1秒钟,量化公司可以委托intel、xilinx全球最顶尖的it公司,定制cpu、fpga芯片。
这种高端定制芯片,起步开模费用,起步就是一亿美元以上。

python和各种开发平台的pk,这几年早以python完胜告终,近期新闻,python更是超越java,成为编程开发首选语言。
matlab不过是其中的一个牺牲品而已,而且权重很低。
这场战争,最早爆发于pandas,新一代数据分析神器。
通常,是ibm、微软、oracle这些it企业,开发数据库、数据分析软件,卖给金融行业,商业公司。
微软、谷歌这些 IT企业,已经是百万、千万级别的顶级年薪了,
可是,金融公司有钱,可以用更高,5-10倍的超级高薪,聘请行业最顶尖的TOP10精英。
于是,新一代数据分析神器:pandas,潘达斯,熊猫数据分析软件。
由美国AQR资本管理公司推出(AQR Capital Management),AQR目前仍然是全球顶尖的金融量化公司。
金融公司有钱,财大气粗,开发完后,基于python开源文化,把pandas也开源。
于是python语言, 近年开始横扫各个领域。
首先是数据分析,完胜统计行业的御用语言,R语言。
nlp语义分析,就不要说了,nltk,基本上是早期NLP行业标准,新一代工业级nlp软件spayCy,也是首选python
然后,人工智能,谷歌的tf、facebook的torch,新一代神经网络,都是python
然后,机器人、物联网,生物基因,。。。。
等等,n多行业的标准编程语言,都被python拿下。
这个,外行可能很奇怪,专业人员门清的很:所有的AI人工智能,本质上,底层都是数据分析。
如今是大数据时代,是AI人工智能时代。
所有的行业,都在基于大数据,AI人工智能进行再造。


笔者说过:AI神经网络,是internet问世以来,唯一的黑科技。
AlphaGo人机围棋大赛,Python成功上位。
这个类似中国的改革开放,或者49年新中国成立,是两个完全不同的时代。
所以,我们把基于python量化分析,称为:新量化;而传统的基于matlab的量化分析,称为老量化,或者说金融工程。
而且目前,新一代金融工程当中,python的权重越来越大。


至于,有人在知乎上问的几个问题,一看,就是3-5年没接触一线的,至少是python一线人员的提问。
这些用户的提问,都是基于老python。
不过,现在是新Python时代,这些问题,早都获得工业级的解决方案。


下面,我们针对新python的几个误区,给大家一些简单的答复。

  • python速度慢:的确,原生python速度慢,但py数据密集型运算,都有专业模块,pandas矢量化运算,是py的百倍千倍;而且还有gpu的优化版本,可以上万倍提高运算速度。
  • 可视化分析:新一代可视化分析神器plotly,就是基于python,西门子,美国太空总署都是投资人。国内第一本plotly专著,也是我们TopQuant极宽量化开源团队出版的。
  • 矩阵运算:py3.8底层修改了基本运算符号,支持原生矩阵直接运算;其实torch的tensor,对于矩阵运算的支持非常完美,而且提供gpu超级加速100x。
  • ray:ray光线追踪,是近年流行的高端显卡概念,其实很早以前,还没有谷歌时,povray三维光追软件就存在了,大家可以自己百度。python当中内置有povray模块库;专业blender三维软件,也有python版本的模块库。
    近期推出pyray光追模块库,更加简单通用。
  • mesh:新推出的pyTorch3D,可以根据二维照片,AI智能识别物体,然后自动转换成3d模型,mesh架构,点云模型。
  • 。。。。。。

前不久,zwpython.com研习社网站启动时,我们对python生态体系,做了个简单调研:
目前,Python已经有近三十万个Python模块库,其中常用的模块库,超过一万个。

这次,美国对于高校的matlab禁令,无论是短期还是长期来看,都是一种好事。
原本,matlab公司对于高校的赞助和支持,就是一种不正当竞争,培养出的工程师,只会或者优先选择matlab这些巨贵的商业软件。
这种模式,在欧美是受法律禁止的,属于不正当竞争。
前几年,谷歌公司准备向美国中小学、大学,免费赠送chrome上网本,就受到苹果、hp等公司的诉讼,而项目告以失败。

如果,matlab依然是各个行业的首选,特别是:大数据、AI人工智能、生物基因,目前的科研热点
matlab的禁令的确有影响,可是,matlab目前已经是个没落的二世祖,虽然还有几颗钉子
matlab公司也知道自己的没落,这几年,把matlab定位改为:工业仿真系统,开始收缩战线。

国内大学,与行业一线有3-5年的时差,技术相对落后。
去年,笔者在上海周边高校交流时,有几个其他院校的负责人,金融量化、人工智能,还在用sklearn,而且准备自己写回测平台,说:两年内可以完成。
然后,看过我们基于tf、torch的神经网络平台,看过backtrader专业量化分析平台,
然后,就over了,直接用btr,提前两年进入小康社会。
如果,借助“matlab的禁令”的机会,国内大学老师,特别是年轻一代的讲师,能够全面拥抱python,对于提升国内高校核心竞争力,无疑是一剂超级催化剂。


py的问题,和linux,原生安卓,开源项目一样,90%初学者,不会配置,启动
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