安装入门：Anaconda
想象一下，新手驾驶者跃跃欲试地想要开启自己的第一次驾驶之旅。很多Python初探者，一脚油门直奔Baidu，急切地键入“Python”并下载（如果你能够避开网页上的一片广告并幸运的找到Python官方网站）。
虽然不少教程都会推荐这条“官方高速公路”，但真的是初学者的最佳路径吗？
NO——
1、对于初学者和专家来说，Anaconda提供了一个简单、一体化的平台，可以快速安装和使用各种数据科学工具。它旨在简化包管理和部署。对于数据科学，尤其是金融分析，它提供了一个统一的环境，集成了大量的常用库（如Pandas、Scikit-learn、Statsmodels等）。
2、它还包括了Conda，一个包和环境管理器。这使得设置特定于项目的环境变得容易，确保代码的可复制性和稳定性。
3、Anaconda内置的Jupyter Notebook和Spyder编辑器是数据分析和科学计算的强大工具。Jupyter支持交互式编程，而Spyder是一个IDE，与MATLAB相似，特别适合数据分析。
4、官方也提供了详尽的安装指南及以及历史版本，让初学者快速上手。
Python官方文档
在安装完Anaconda后，你可能会急着点进某度首页上的各种广告页面，然而殊不知，Python官方文档已经提供了最详尽的语法文档。
选择属于自己的Python版本
Pandas官方文档
对于大多数金融及数据科学工作者来说，主要将Python用于数据处理。而Pandas则作为Python在数据处理方面最常用的模块被调用。
1、Getting started：快速入门Pandas，了解Pandas能做些什么。
2、User guide：用户指南，进一步提供pandas的核心功能及详尽的代码示例，帮助使用者详尽的了解pandas在数据处理方面的使用方法。
3、API reference：参考指南包含了对pandas API（可以理解为pandas中的函数）的详细描述，可以将其当做是pandas使用字典，任何关于API的作用及其参数使用均可在API reference中查询。
Statesmodels官方文档
深入学习统计和时间序列分析的好地方。
最小二乘法
分位数回归
滚动回归
回归诊断
方差分析
金融模型与策略
Github
一个代码托管平台，你可以在这里找到许多Python和金融相关的开源项目。通过阅读他人的代码，可以学到许多实用技巧。
特定于金融的库，如vnpy或backtrader，它们的源代码和示例都可以在GitHub上找到。
Reddit这是一个社区讨论平台，有海外贴吧之称，其中r/algotrading分区则关注算法交易，是获取建议、分享项目和学习资源的好地方。
Kaggle
Kaggle是数据科学和机器学习的重要社区平台，对金融从业者学习Python有多方面的益处：
1、真实数据集：Kaggle提供了许多金融相关的数据集，从股票价格、信用评分到银行交易等，这为金融人士提供了丰富的实践材料。
2、丰富案例：Kaggle的数据科学竞赛为金融人士可以锻炼自己在实际场景中应用Python和机器学习技术的机会以及各种大神分享的代码。
3、学习教程和Notebooks：Kaggle上有大量用户分享的Notebooks，其中包含了代码、数据可视化和分析，这对于初学者是极好的学习资源。
4、社区交流：Kaggle上的论坛和讨论区为用户提供了与世界各地数据科学家交流的机会，金融从业者可以在这里寻求建议、分享经验或与他人合作。
求助论坛：Stack Overflow
除了上述提到的讨论金融数据分析的社区外，在进行Python编程的过程中，我们还时常会遇到各种奇奇怪怪的编程bug。
当遇到编程问题时，我们除了可以再搜索引擎上查询报错问题外，还可以在Stack Overflow上求助。在Stack Overflow上你可以搜索问题，或者自己提问。
社区里有很多专家乐于助人，许多Pandas或NumPy的常见问题和解决方案都可以在这里找到。
使用这些资源和工具，结合持续的实践和学习，你会发现Python在金融领域的应用变得越来越容易掌握。
