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编程语言哪家强?4种数据分析领域语言优缺点对比

发表于:2021-04-11 作者:华章科技 来源:今日头条

在数据分析领域(包括量化投资),编程语言具有两大作用,一个是科学计算、统计等算法层面,主要用于业务的相关研究;另一个是系统应用开发,主要用来搭建基础IT设施,比如数据库、交易平台等。

Matlab和R主要用于业务层面的研究工作。C++和Java则主要是用于系统搭建工作。业务研究和系统搭建的区别还是很明显的,每类语言适应的场景都不太一样,否则也没有必要存在那么多种语言了。比如,使用Matlab搭建一个交易系统,那么其速度一定会慢得让人无法忍受。如果用C++或者Java做数据分析,那么其效率一定也会非常低。

至于Python,其优势在于作为一种胶水语言,其适用面非常广。换句话说,Python是可以同时完成数据分析和系统搭建两种工作的,而且性能和效率有着非常好的平衡。使用Python既可以编写机器学习的复杂模型,也可以搭建支撑亿级别访问量的网站系统,又或者搭建微秒级的程序化交易系统。

什么都能做,而且还能做得很不错,这是Python能够迅速流行的核心原因之一。

下面将对上面提到的部分常见的语言做一个简单的介绍。

01 Matlab

截至目前,在国内量化研究领域,Matlab的使用率应该是最高的。这个数据来源于Wind,在他们的量化接口中,Matlab的使用率是最高的,Python其次。但是Python是增长速度最快的。

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Matlab作为商业软件,功能很全很强大,可靠性也很好。最早一批做科学计算和数据分析的,很多都是使用的Matlab。量化投资在国内刚出现的时候,Python和R的社区生态还没有像现在这样完善,所以很多量化投资的业内人士都更习惯于使用Matlab。

如果不考虑授权费用的问题,那么Matlab确实是一款非常好用的数据分析乃至量化投资分析的工具,毕竟有实力雄厚的公司在支持Matlab的开发,性能和工具包都能得到保证。

不过,Matlab与Python相比,除了费用问题之外,还存在很多缺陷,而且是无法弥补的缺陷。特别是涉及系统级别的开发时,比如交易系统、爬虫系统等。在这些领域,Matlab不仅缺少相应的库,而且速度非常慢,因此其很难在工业界得到广泛应用。

02 R

R是一个开源的数据分析软件。实际上,R的诞生,就是为了协助完成统计和数据分析。由于R在研究机构和大学非常流行,因此这些机构反过来也开发了大量相应的开源项目,这也使得R的各种统计功能和函数琳琅满目。

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R很多常用的统计功能都经过了大量实践的检验,是非常完善和成熟的,比如,时间序列分析、经典统计模型、贝叶斯统计、机器学习等。R也有一些量化相关的库,比如quantmod。

当然,R也有它的缺点,比如,对于大量的数据处理,R还是力有不逮。由于R更多的是由统计界人士完成的,所以偏底层的数据管理并不是R的强项。

总体上讲,R的统计和数据分析相关功能非常强大,更适合做研究,不适合开发大型的系统。

03 C++

C++最大的好处就是性能强,速度极快。几乎所有需要高性能的科学计算功能都是基于C++或者Fortran开发的。比如,Python的底层其实就是用C语言实现的。

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因为速度快,C++在高频交易领域也是独占一席。然而,在进行日常的数据分析和研究中使用C++其实是非常不方便的。因为C++语言偏底层,对编程人员的要求很高,同样的功能,开发难度高很多,调试起来也比较麻烦。

所以除非是在对性能有极高要求的地方,一般不推荐使用C++进行开发。

04 Python

Python语法非常易学易懂,很容易快速上手。很多人刚开始学习编程的时候,往往会选择从Python入手。

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与Matlab、R一样,Python也是脚本语言,写好了就可以直接运行,省去了编译链接的麻烦,对于需要快速开发和进行验证的程序,可以省去很多编码和调试的时间。

Python也是面向对象的语言,但它的面向对象不像C++那样强调概念,而是更注重实用。它能使用最简单的方法让编程者享受到面向对象带来的好处。这也是Python能像Java、C#那样吸引众多支持者的原因之一。

虽然Python是一种脚本语言,但它的速度并不是很慢,特别是在一些库经过优化之后(直接基于C语言编写接口),速度比纯C语言慢不了多少。在这方面,它远胜于R和Matlab。

Python是一种功能丰富的语言,它拥有一个强大的基本类库和数量众多的第三方扩展生态。

Python几乎在各个领域都有对应的开源项目,因此我们不必重新造轮子。使用Scrapy,我们可以编写网络爬虫系统,爬取网络相关数据;使用各种数据库接口,我们可以将数据的存储、读取工作标准化;使用PyAlgoTrader,我们可以构建策略回测系统和自动交易系统。

Python还有很多优秀的量化、数据分析、机器学习(ML)工具,比如NumPy、SciPy、Pandas、Scikit-Learn和Maplotlib等。

虽然Python在机器学习和一般的数据分析中非常出色,但仍然存在短板,比如,其在一部分传统领域里表现就不算太好,包括很多传统统计模型、时间序列分析等,Python就不如Matlab和R。

简而言之,我们可以用Python构建一条完整的量化投资生产线。当然,不可否认的是,对于某些环节,有些语言相对于Python也有其优势,比如R的统计库、Matlab的科学计算、SAS的可靠性、C++构建高速交易系统等。不过这些优势只是95分和90分的区别,除了少数极端业务场景之外,绝大部分工作Python其实都能胜任。

在量化投资领域,大多数需求都可以用Python完成,这可以为团队节省大量的时间。毕竟在不同的语言之间不断切换,也是一件很耗费精力的事情。

05 其他语言

除了上面介绍的语言之外,其实还有很多其他的语言在量化投资领域中也都有应用。比如Java、C#、Scala等,这些语言也都有其相应的优势和特点。不过相对于上面介绍的语言来说,这些语言在国内的使用群体仍然是偏小众的。对于初学者来说,建议还是选择Python语言。