现在学金融专业的都要学编程了吗？
让我来给你详细说说我的看法。
为什么说编程越来越重要？
过去，我们提到金融，脑海中浮现的往往是西装革履、在交易大厅里喊单，或者在办公室里分析报表、研究宏观经济的场景。那个时候，对编程的需求确实不那么直接和普遍。但现在，金融行业已经发生了翻天覆地的变化，尤其是科技的融入，让编程成为了很多金融领域的核心驱动力。
1. 数据分析的爆炸式增长： 现在的金融市场，数据量之大、维度之广是过去难以想象的。从股票价格、交易量到宏观经济指标、公司财报，再到社交媒体上的市场情绪，海量的数据需要被收集、清洗、处理和分析。
传统统计方法已经不够用了。 很多时候，我们需要更复杂、更灵活的工具来挖掘数据中的模式、趋势和关联性。
Python、R语言是主力。 Python因为其易学易用、库丰富（如Pandas、NumPy、SciPy、Scikitlearn等）而成为数据科学和金融分析的首选。R语言则在统计建模和可视化方面有着强大的优势。通过这些语言，你可以编写脚本来自动化数据获取、清洗、转换，进行复杂的统计建模，机器学习预测等。想象一下，如果一个分析师还在手动整理Excel表格，而另一位可以用Python脚本几秒钟就处理完成千上万行数据，谁的效率更高，谁能更快地得出洞察？显而易见。
2. 量化金融（Quant Finance）的兴起： 这是编程能力在金融领域最直接的应用之一。
量化交易： 算法交易、高频交易，这些都高度依赖于编程来构建交易策略、回测历史数据、执行交易指令。你需要用编程语言（如C++用于高性能交易系统，Python用于策略开发和回测）来设计和实现复杂的数学模型和交易逻辑。
风险管理： 风险模型的构建、压力测试、VaR（风险价值）计算，这些都需要强大的编程能力来处理和模拟大量数据，评估不同市场情景下的潜在损失。
衍生品定价： 复杂的期权、期货、掉期等金融衍生品的定价模型，通常涉及偏微分方程的求解或蒙特卡洛模拟，这些都需要通过编程来实现。
3. 金融科技（FinTech）的浪潮： 金融和科技的融合催生了FinTech。
支付系统、借贷平台、智能投顾、区块链技术等，无一不与编程紧密相关。如果你想在这些新兴领域工作，比如开发一个移动支付应用，设计一个自动化的投资顾问机器人，或者研究区块链上的智能合约，编程技能是基础中的基础。
数据可视化： 通过编程工具（如Matplotlib、Seaborn、Plotly、Tableau结合Python等）将复杂的金融数据以直观图表的形式呈现出来，能更有效地沟通分析结果，这在向管理层汇报时尤为重要。
4. 自动化与效率提升： 无论是在投资银行、资产管理公司还是商业银行，有很多重复性的任务都可以通过编程来自动化，从而提高工作效率，减少人为错误。
报告生成： 定期生成的市场分析报告、业绩报告等，都可以编写脚本自动从数据库提取数据，进行计算和格式化。
数据爬取： 很多市场信息需要从互联网上实时抓取，这都需要编程（如Python的BeautifulSoup、Scrapy库）来完成。
5. 职业发展的广度与深度：
就业机会： 拥有编程技能的金融专业学生，在求职市场上会更有竞争力，能够申请的职位类型也更多，不限于传统的分析师，还可以去量化分析师、数据科学家、FinTech工程师等岗位。
理解能力： 即使你不直接编写代码，理解其他工程师或量化分析师的代码，也能更好地与他们沟通，理解他们的工作成果，并将其融入到你的金融分析中。
是不是所有金融专业都必须会编程？
虽然编程的好处很多，但我们也要承认，金融专业本身是一个非常广泛的学科，涵盖了很多不同的细分领域和职业方向。
传统金融领域： 比如一些偏重于宏观经济研究、政策分析、合规管理、传统公司金融、财富管理等岗位，可能对编程的要求相对较低。更多的是对理论知识、沟通能力、市场敏感度的考察。
学生个人情况： 有些学生可能更擅长于定性分析、逻辑推理和市场沟通，而对技术细节不那么感兴趣。强行让所有人都成为程序员，可能也会拔苗助长。
所以，更准确的说法是：
“学”不代表“精通”，但“了解”和“掌握基础”是越来越有必要的。 即使你将来不从事纯粹的编程工作，理解数据处理的逻辑、掌握一些基础的脚本编写能力，也能让你在工作中事半功倍。
对于志在量化、科技金融、数据分析的同学，编程更是核心技能。 这类同学不仅要学，还要学得深入。
即使不直接编程，也要理解和拥抱技术工具。 认识到数据的重要性，了解能处理数据的工具和方法，并学会如何与懂技术的人合作。
学校的教学调整：
很多高校的金融专业也意识到了这一点，开始在课程设置中加入编程相关的课程，比如：
金融数学/金融工程专业： 通常会直接教授Python、C++等语言，并结合金融建模的实际应用。
金融学/经济学专业： 可能会开设“金融数据分析与编程”、“金融建模与Python应用”等选修或必修课程，侧重于使用编程解决实际金融问题。
数据科学/计算金融等交叉学科： 则将编程和金融知识有机结合。
总结一下我的看法：
现在学金融专业的学生，学习编程不再是“锦上添花”，而是越来越接近“必备技能”的范畴。它能让你更好地驾驭海量数据，更深入地理解金融市场运作的底层逻辑，更有效地进行分析和预测，并且在未来的职业发展中拥有更广阔的选择空间。
哪怕你最终的工作不需要你敲下每一行代码，但对编程的理解，对数据的敏感度，对技术工具的应用能力，都会让你在竞争激烈的金融行业中脱颖而出。所以，如果你是金融专业的学生，我强烈建议你花时间和精力去学习一门或几门编程语言，并尝试将其与你的金融知识结合起来，这绝对是一笔稳赚不赔的投资。
网友意见
身处”金融学“这样的交叉学科，最大的感受就是要学好多东西，什么都要学，原以为金融学只要学习商学院课程就行了，后来发现金融背后涉及大量的数学理论，先要到数学系呆四年打好数学功底，然后在实际应用这些理论时，发现没有计算机什么都做不了，于是苦学算法苦练计算机编程。现在金融机构高端技术岗位通常需要复合型人才，所谓复合背景是指金融、数学、计算机三者结合，缺一不可，当然学校学习的只是冰山一角，书到用时方恨少，到了企业实际做项目时，会发现还有很多很多东西要学习，所以学习能力非常重要，职场没有老师手把手教你，许多东西需要自己琢磨，现学现用，求助高手。
国外名校的趋势，无论任何专业都要学习计算机方面的课程，哪怕文史哲的学生都要学编程和数据分析，将计算机作为强大分析工具。国内院校在这方面比较滞后，即便理工科专业都是强调理论推导而非实际应用，这样教出来的学生，可能会缺少一些“工程导向“，反映在工作中，就是不大会解决”实际的动手的“问题，因此要在行业里立足比较困难。要适应时代发展，计算机肯定是必修课，为了防止自己被机器人取代，首先要拥抱科技。各行各业科技化是必然趋势，但并不是说每个人都要学成和计算机专业一样，计算机学科的最大特点是实用性，以解决问题为导向，学习对自己有用的技术即可，养成一定编程思维最重要，具体学哪门语言是次要的。即便不会写代码，至少能看懂代码框架逻辑，这样与技术人员好交流。同样的，数学也是非常重要的工具，但同时您也会看到，金融学或者经济学，本质上都是一种思维方式，更应该加强的是学科思维的训练，以及学科理论基础和知识体系的掌握 ，所以数学底子弱一些，如果真的喜欢金融学，则可以在未来的系统学习过程中不断弥补和完善。
现在金融行业最低门槛硕士，这一点毋庸置疑，名校优秀本科生一般不倾向于毕业直接工作，因此大学期间最好为考研或者出国做好充足准备，大四和读研期间可以开始考证，为找工作打下基础，否则到工作以后再考就力不从心了。合理安排好自己的学习任务，注意劳逸结合吧，功夫是需要不断积累的，冰冻三尺非一日之寒。我的工作，经历过外企也经历过国企，总体来说外企人际关系简单，做好事情即可；国企人际关系复杂，不仅会做事更要会做人。外企年假比国企多，国企福利比外企好。发展空间因人而异吧，有人更适合外企。绝大多数人的路线都是从外企到国企。
注：本文整理自经管之家资深版主crsky7在参加经管之家《经管人》系列的访谈。关于他------经管之家数据分析与数据挖掘版块资深版主，金融统计科班出身，上海某211财经院校硕士，在校期间一次性通过了CFA和FRM全部等级，毕业后从事数据分析工作多年。目前在上海某金融科技公司工作，负责全公司的智能投顾项目，一直践行将书本上的投资组合理论运用到实际产品设计中去。由于公司尚属于初创期，所有东西都需要自己摸索，产品线从零开始建起，因此代码都是自己一行一行亲自敲出来，不断地调试优化，途中经历了无数坎坷和挫折，终于形成了一条清晰的产品建设与模型部署思路，并将产品完善和推广工作持续推进。
哪个行业不会编程都会凉的。
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