我们花了两周时间，和所有的客户全部沟通了一遍，整理出来了量化行业2022年最新的岗位需求版图。包括量化研究员、C++、机器学习、市场、期权、交易员、数据开发、运维等……多个热门岗位，任君挑选，快来mark你中意的岗位！

核心投研开发岗

A: 量化研究员

量化研究员，不多说大家都熟悉

最近几个月，世界级的事件层出不穷，其中之一，就是结局尚未明朗的青山事件。整个事件过程跌宕起伏，好比一本书有一千个哈姆雷特解说，引得各界人士热议纷纷。短短几天时间，命悬一线的青山急速转弯，加上半路杀出的神秘力量，这样神出鬼没的剧情，怕是最狗血的编剧也不敢让车祸男主瞬间恢复记忆。往下滑，百奇星带大家知晓

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面试题目说明

• 要求
  • 尽可能低的时间复杂度和空间复杂度
  • 代码逻辑清晰，变量命名合理，代码风格规范
• 点击如下题目的克隆策略按钮
• 完成代码
• 创建策略分享链接（策略开发界面右上角），发给面试官：分享策略 > 复制 分享链接

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Apache Arrow介绍

Apache arrow是高性能的，用于内存计算的，列式数据存储格式。PyArrow是apache arrow的python库，PyArrow与NumPy、pandas和内置的Python对象有很好的集成。它们是基于Arrow的C++实现。

Hello

SciPy是基于Python的一个开源库，用于数学、科学和工程计算。它建立在NumPy的基础上，提供了许多高级的数值计算功能，从而使得Python成为一个强大的科学计算环境。SciPy是科学计算中最重要的库之一，广泛应用于学术和工程领域，包括金融领域的量化分析和模型开发。

基本概念

matplotlib 是一个 Python 编程语言和其数值数学扩展包 NumPy 的绘图库。它提供了各种绘图工具，使得开发者可以绘制各种静态、动态、交互式的可视化图表。

为什么要用matplotlib？

1. 灵活性：matplotlib 提供了广泛的图表类型和样式选项

Matplotlib是Python编程语言中最广泛使用的绘图库之一，提供了一个强大的接口来创建各种静态、动态和交互式的图表和可视化。由于其灵活性和易用性，Matplotlib成为数据科学、工程、金融分析和量化研究中不可或缺的工具。

核心概念

Matplotlib是基于NumPy数

导语

本文是基于StackAbuse的一篇讲解Seaborn的文章 上编写。 附示例及实现代码，可直接前往文末 **一键克隆代

导语

本文是基于StackAbuse的一篇讲解Seaborn的文章上编写。 附示例及实现代码，可直接前往文末**一键克隆代码*

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获取特定指数的股票

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Numpy（Numerical Python）是Python语言中的一个核心库，它用于进行科学计算。Numpy提供了一个高性能的多维数组对象，以及用于处理这些数组的工具。在金融领域，尤其是在量化分析和算法交易中，Numpy因其高效和易用性而广泛应用。

Numpy数组概念

Nump

主要作用

NumPy（Numerical Python的简称）是Python中用于处理数组、矩阵、数值计算以及高级数学函数的一个强大的库。在金融量化分析中，NumPy扮演着至关重要的角色，因为它提供了快速、高效的数值计算能力，适用于处理大量的金融数据。

NumPy的主要特点包括：

Numpy（Numerical Python）和Pandas两个库是Python编程语言中两个极其重要的库，尤其在数据科学、金融分析和量化投资领域。尽管它们在处理数据方面有所重叠，但各自设计的初衷和优势领域有所不同。

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旧版声明

本文为旧版实现，仅供学习参考。

https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU

下列代码在读取数据时，使用最新dai.quer

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导语

本文介绍数值分析的一大利器——Numpy

附件：Numpy介绍

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新版数据导入部分使用dai库

导语

本节主要讲解Pandas库中 DataFrame 的数据查看与选择

Pandas 是基于 Numpy 构建的，让以 Numpy 为中心的应用变得更加简单。平台获取的数据主要是以 Pandas 中DataFrame 的形式。除此之外，

10分钟学会Pandas

Pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来，在金融领域被广泛使用。Pandas纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具、函数和方法。

本文是针对pandas新手的快速入门学习指南。你可以在 AI量化平台-编写策略 里，一步

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