python一般用来做什么?_python一般用来干什么

由网友 浮生若如梦 提供的答案：

Python 是一种多用途的编程语言,被广泛应用于各种领域。下面是 Python 常见的应用场景：

1. 网络开发：Python 提供了丰富的库和框架,用于开发网络应用、Web 应用和 API。例如,Django 和 Flask 是常用的 Web 开发框架,可以用来构建功能强大的网站和应用程序。
2. 数据分析和科学计算：Python 在数据科学和机器学习领域非常流行。它提供了许多用于数据处理、统计分析和可视化的库,如 NumPy、Pandas、Matplotlib 和 SciPy。同时,Python 还有强大的机器学习和深度学习库,如 TensorFlow 和 PyTorch,可用于构建和训练各种模型。
3. 自动化和脚本编写：由于 Python 的简洁和易读性,它经常用于编写脚本和自动化任务。无论是文件操作、系统管理、自动化测试还是日常任务的自动化,Python 都是一种受欢迎的选择。
4. 网络爬虫：Python 在网络爬虫和数据抓取方面表现出色。它提供了强大的库,如 Beautiful Soup 和 Scrapy,可用于抓取网页内容、进行数据提取和分析。
5. 游戏开发：Python 也可以用于游戏开发。它拥有一些游戏开发库和引擎,如 Pygame 和 Panda3D,用于创建各种类型的游戏。
6. 系统工具和管理：Python 提供了许多系统级编程接口和库,可以用于创建系统工具、管理和自动化任务。例如,你可以使用 Python 进行文件和目录操作、进程管理、网络编程和系统监控等。

除了以上应用,Python 还广泛用于教育、科学研究、数据可视化、人工智能等领域。它的简单语法和丰富的生态系统使得 Python 成为一个受欢迎的编程语言,适用于各种应用场景。

由网友 帮帮资源分享 提供的答案：

谢谢邀请:python作为现在一门非常火的语言,它的运用场景非常的广泛,其实很多开发语言都可以用在不同的领域做开发.python并不为特定目的而产生。不过它就是一个通用的脚本语言,也被称做胶水语言,胶水是指,python借助C语言接口,几乎可以驱动所有已知的软件,模块。 只要我们用到的,通常你都能找到一个开源的库。安装后就可以驱动它。无论是数据库,网络,互联网,图形,游戏,科学计算,GUI,OA,自动控制,甚至宇航员都在用。

我们现在就只说python,python可以用来做:

1.系统编程;2.图形处理;3.数学处理;4.文本处理;5.数据库编程;6.网络编程;7.Web编程;8.多媒体应用;9.pymo引擎;10.黑客编程;11.用Python写简单爬虫;12:人工智能.

看到这么多运用场景是不是觉得非常厉害..但是python通常不作为工程语言出现。就是正规的软件生产不使用它。主要用java, c#, xml, c。至于为什么,这是软件工程的需要。python不具有完整的语法检查。

但这也不影响python现在的地位,很多人加入python大军,因为入门快,简单,学习成本相对低,他有很丰富的支持库可以被直接调用以高效地完成不同需求的工作.

要知道,google最早的搜索引擎就是python写的.

希望我的回答能帮助到你.我是bang-bang ,特长软件开发.

由网友 IT人刘俊明 提供的答案：

Python是一个比较完善的开发语言,既能做验证模型又能做落地项目,所以Python用来写大型项目是没有问题的。而且Python作为Web开发的三大传统解决方案之一,在Web开发领域也有很多经典的解决方案,所以Python做大型项目不仅没有问题而且还有很多成功案例。

我是通过机器学习项目的研究才开始接触并使用Python的,大概在4年前一次学术交流会议上,一个研究机器学习的同行跟我推荐使用Python,我当时还是使用Java做开发语言。在使用Python做算法实现之后,我确实感受到了Python在机器学习方面做的比Java要更好,尤其是Numpy、matplotlib等库的支撑使得Python在很多算法实现上都非常简洁。我曾经做过一个对比,一个同样的算法（朴素贝叶斯）如果使用Java来实现需要200行,使用Python只需要50行,虽然这一个对比不能完全否定Java,但是带来的方便却是实实在在的。

目前我正在使用Python做一个智能诊疗方面的项目,简单的描述一下就是通过机器学习来完成患者治疗方案的推荐,辅助医生做出更合理的治疗。通过大量患者数据的整理和分析,不断训练算法最终得到一个比较合理的分析结果。目前已经整理出来了20余万条数据,而且这些数据正在不断的增加,通过这些数据的分析和处理能更好的服务于医生和患者。

其实我最早听说过Python在项目中的应用是在2010年左右,我一个学生在美国读书,当时他在做一个电子商务网站,他告诉我他使用的就是Python语言。目前他在亚马逊云计算部门做研发,我们也经常做一些技术方面的交流。

我在Html369上写了关于Python的系列学习文章,感兴趣的可以关注一下,如果有Python方面的问题也可以私信我。

由网友 糖宝Python 提供的答案：

1）网站后端程序员：使用它单间网站,后台服务比较容易维护。如：Gmail、Youtube、知乎、豆瓣

2）自动化运维：自动化处理大量的运维任务

3）数据分析师：快速开发快速验证,分析数据得到结果

4）游戏开发者：一般是作为游戏脚本内嵌在游戏中

5）自动化测试：编写为简单的实现脚本,运用在Selenium/lr中,实现自动化。

6）网站开发：借助django,flask框架自己搭建网站。

7）爬虫获取或处理大量信息：批量下载美剧、运行投资策略、爬合适房源、系统管理员的脚本任务等。

具体日常比如自动备份你的MP3；

还有可以做网站,很多著名的网站像知乎、YouTube就是Python写的；

也可以做网络游戏的后台,很多在线游戏的后台都是Python开发的。

总之就是能干很多很多事啦！

python开发相关企业热搜职位

python开发工程师、python高级工程师、Web网站开发工程师、Python自动化测试、Linux运维工程师、python游戏开发工程师、python技术经理、python开发实习等职业选择。

数据说明：图标中根据招聘网站发布的职位薪酬数据统计所得,工资数据受地域、工作年限、用户分享数量等多种因素印象,仅供参考。

由网友 小小猿爱嘻嘻 提供的答案：

下载视频呗,Python提供了2个免费而又非常实用的网页视频下载工具,分别是you-get和youtube-dl,无需编码就可以轻松下载包括B站、优酷在内的主流视频网站的视频,下面我简单介绍一下这2个工具的安装和使用,感兴趣的朋友可以尝试一下：

you-get

1.首先,安装you-get,这个直接在命令行窗口输入命令"pip install you-get"就行,如下,安装包也就215K,安装非常迅速：

2.安装完成后,我们就可以直接在命令行下下载视频了,基本使用方法—"you-get+视频网页地址"即可,如下,这里以下载B站视频为例,速度还是非常不错的：

3.当然,这里你也可以先查看网站提供的视频格式（包括高清、超清等）,然后再选择需要下载的格式,只需要在you-get命令后面添加一个参数i就行,如下,这里以优酷上的视频为例,已经列出了所有可供下载的格式：

4.更多功能,包括批量下载视频、本地在线播放等,可以参考官方的帮助文档,直接输入命令"you-get -h"就行,每个参数及其功能都解释的非常清楚,一目了然：

youtube-dl

1.首先,安装youtube-dl,这个也直接在命令行窗口输入命令"pip install youtube-dl"就行,如下,安装包大概1.8M左右,安装也非常迅速：

2.安装完成后,我们就可以直接使用命令行下载视频了,基本使用方式和you-get一样,输入"youtube-dl+视频地址"即可,如下：

3.至于批量下载的话,需要先将所有视频的网页地址复制到一个文本文件中,然后在命令后添加一个参数a导入文件,便可批量开始下载,效果如下：

4.更多功能的话,可以参考帮助命令"youtube-dl -h",实用参数非常多,包括网络配置、下载设置等,官方解释的非常详细,清清楚楚：

至此,我们就完成了you-get和youtube-dl这2个免费Python视频下载工具的安装和使用。总的来说,这2个工具都非常不错,使用起来也非常简单,只要你熟悉一下官方文档,很快就能掌握的,当然,Python的应该非常广泛,不仅仅局限于这些,像机器学习、数据处理、网络爬虫等,都有涉及,网上也有相关教程和资料,解释的非常详细,感兴趣的话,可以搜一下,希望以上分享的内容能对你有所帮助吧,也欢迎大家评论、留言进行补充。

由网友 小新和自然语言处理 提供的答案：

首先开门见山回答这个问题,Python可以应用在如下场景

1、Web开发（Django、Flask）

2、数据科学研究（人工智能、机器学习、深度学习）

3、网络爬虫（Requests、selenium）等等。

那么为什么Python能进行这么多的应用呢？

主要有以下几个方面：

1、简单易学
2、速度快：Python 的底层是用 C 语言写的,很多标准库和第三方库也都是用 C 写的,运行速度非常快。
3、可移植性
4、可嵌入
5、易于维护
6、互动模式：互动模式的支持,您可以从终端输入执行代码并获得结果的语言,互动的测试和调试代码片断。

目前有哪些火热的Python就业方向？

1.数据分析

随着经济、科技等快速发展我们也进入了一个大数据的时代,海量的数据里面包含着问题的原因,Python语言成为了做数据分析师的第一首选,因为它的优点可以给工作带来很大的效率。

数据分析三件套：Numpy,Pandas,matplotlib,其中numpy很多底层使用C语言实现的,所以速度很快,用它参加各种数学建模大赛,完全可以替代r语言和MATLAB。spark,Hadoop都开了Python的接口,所以使用Python做大数据的mapreduce也非常简单,加上py对数据库支持都很好。matplotlib则为我们提供可视化的界面

2.人工智能

随着当年谷歌研发的人工智能"AlphaGo"战胜围棋大师,人工智能等概念走红网络 。国家十四五规划也重点提到了人工智能。淘宝的推荐系统,小米的小爱同学等等无不运用到人工智能,其中深度学习、机器学习更是各大公司重金求职的岗位。

如果你正好对深度学习感兴趣,又苦于零基础不知道怎么入门,关注我的Html369号带你零基础入门深度学习！

由网友 北魚 提供的答案：

Python 这几个月热度不减,能做的事情有许多。

在职场中,使用Python工作的主要是这样几类人：

网站后端程序猿：用Python搭建网站后,后台比较容易维护,当需要增加新的功能,用python可以比较容易实现,不少知名网站都用了python开发 比如：Gmail Youtube Reddit Spotify 知乎 豆瓣

自动化运维：这个时代中越来越多东西开始倾向于自动化,批量处理大量的任务。py在系统管理上的优势在于强大的开发能力和完整的工具链

数据分析师：py可以快速的开发来验证自己的想法 ,节省大量的时间,不用生煎浪费在程序本身身上,并且有第三方库的支持,也能节省时间

游戏的开发者：一般是作为游戏脚本镶嵌在游戏中,这样做的好处是可以利用游戏引擎的高性能,又可以受益于脚本化开发的有点 ,不需要重新编译,特别方便

由网友 华为云开发者联盟 提供的答案：

为什么这么多人在学Python呢？很多小白都听说Python很火,简单易学,学起来很容易,学习周期短,可是为啥要学Python呢？,下面谈谈我对Python的感悟。

在PC时代大量的嵌入式的设备,底层的代码,底层原理,以及底层逻辑运用,以及桌面的应用都是用C、C++实现的,毋庸置疑它们是最接近底层,对底层有着强大的解释说服力,也是最早的、最快的。随着2000年电商的大规模的兴起,多数人融入到这个大家庭中,逐渐地从PC时代过度到互联网时代,Java开始王者归来,再加上2010移动互联网的爆发Android开始风靡起来,Java更是如日中天,走向了辉煌。那我们现在为什么要学习Python呢？Python到底是用来干什么的？

1、Web开发

Python的诞生历史比Web还要早,由于Python是一种解释型的脚本语言,开发效率高,所以非常适合用来做Web开发,大大提高了做web开发人员的效率。

Python有上百种Web开发框架,有很多成熟的模板技术,选择Python开发Web应用,不但开发效率高,而且运行速度快,加快了时代的发展。

常用的web开发框架有：Django、Flask、Tornado 等。

许多知名的互联网企业或者小型公司将Python作为主要开发语言：豆瓣、知乎、果壳网、Google、NASA、YouTube、Facebook……

由于后台服务器的通用性,除了狭义的网站之外,很多App和游戏的服务器端也同样用 Python实现,来运行,完成相应的工作。

一个Web应用的本质就是：

1. 浏览器发送一个HTTP请求；
2. 服务器收到请求,生成一个HTML文档；
3. 服务器把HTML文档作为HTTP响应的Body发送给浏览器；
4. 浏览器收到HTTP响应,从HTTP Body取出HTML文档并显示。

所以,最简单的Web应用就是先把HTML用文件保存好,用一个现成的HTTP服务器软件,接收用户请求,从文件中读取HTML,返回。Apache、Nginx、Lighttpd等这些常见的静态服务器就是干这件事情的,完成这些事情的。

如果要动态生成HTML,就需要把上述步骤自己来实现。不过,接受HTTP请求、解析HTTP请求、发送HTTP响应都是苦力活,如果我们自己来写这些底层代码,还没开始写动态HTML呢,就得花个把月去读HTTP规范。

正确的做法是底层代码由专门的服务器软件实现,我们用Python专注于生成HTML文档。因为我们不希望接触到TCP连接、HTTP原始请求和响应格式,所以,需要一个统一的接口,让我们专心用Python编写Web业务。

这个接口就是WSGI：Web Server Gateway Interface。（Web服务器网关接口）

wsgi就是一种规范,它定义了使用web应用程序与Python编写的web服务器程序之间的接口格式。无论多么复杂的Web应用程序,入口都是一个WSGI处理函数。HTTP请求的所有输入信息都可以通过environ获得,HTTP响应的输出都可以通过start_response()加上函数返回值作为Body。

WSGI接口定义非常简单,它只要求Web开发者实现一个函数,就可以响应HTTP请求。我们来看一个最简单的Web版本的"Hello,web!"：

上面的application()函数就是符合WSGI标准的一个HTTP处理函数,它接收两个参数：

• environ：一个包含所有HTTP请求信息的dict对象；
• start_response：一个发送HTTP响应的函数。

在application()函数中,调用：

就发送了HTTP响应的Header,注意Header只能发送一次,也就是只能调用一次start_response()函数。start_response()函数接收两个参数,一个是HTTP响应码,一个是一组list表示的HTTP Header,每个Header用一个包含两个str的tuple表示。

通常情况下,都应该把Content-Type头发送给浏览器。其他很多常用的HTTP Header也应该发送。

然后,函数的返回值‘<h1>Hello, web!</h1>‘将作为HTTP响应的Body发送给浏览器。

有了WSGI,我们关心的就是如何从environ这个dict对象拿到HTTP请求信息,然后构造HTML,通过start_response()发送Header,最后返回Body。

了解了WSGI框架,我们发现：其实一个Web App,就是写一个WSGI的处理函数,针对每个HTTP请求进行响应。

但是如何处理HTTP请求不是问题,问题是如何处理100个不同的URL。

由于用Python开发一个Web框架十分容易,所以Python有上百个开源的Web框架。各种Web框架的优缺点自己去了解一下就可以了,直接选择一个比较流行的Web框架——Flask来使用。

除了Flask,常见的Python Web框架还有：

• Django：全能型Web框架；
• web.py：一个小巧的Web框架；
• Bottle：和Flask类似的Web框架；
• Tornado：Facebook的开源异步Web框架。

做一个游戏

2、网络爬虫

许多人对编程的热情始于好奇,终于停滞,小有成就就止步于此。

距离真枪实干做开发有技术差距,也无人指点提带,也不知当下水平能干嘛？就在这样的疑惑循环中,编程技能止步不前,而爬虫是最好的进阶方向之一。

网络爬虫是Python比较常用的一个场景,国际上,google在早期大量地使用Python语言作为网络爬虫的基础,带动了整个Python语言的应用发展。以前国内很多人用采集器搜刮网上的内容,现在用Python收集网上的信息比以前容易很多了,如：

• 从各大网站爬取商品折扣信息,比较获取最优选择；
• 对社交网络上发言进行收集分类,生成情绪地图,分析语言习惯；
• 爬取网易云音乐某一类歌曲的所有评论,生成词云；
• 按条件筛选获得豆瓣的电影书籍信息并生成表格……

应用实在太多,几乎每个人学习爬虫之后都能够通过爬虫去做一些好玩有趣有用的事。

例子：爬取网络上的歌曲

3、人工智能

人工智能是现在非常火的一个方向,AI热潮让Python语言的未来充满了无限的潜力。现在释放出来的几个非常有影响力的AI框架,大多是Python的实现,为什么呢？

因为Python有很多库很方便做人工智能,比如numpy, scipy做数值计算的,sklearn做机器学习的,pybrain做神经网络的,matplotlib将数据可视化的。在人工智能大范畴领域内的数据挖掘、机器学习、神经网络、深度学习等方面都是主流的编程语言,得到广泛的支持和应用。

人工智能的核心算法大部分还是依赖于C/C++的,因为是计算密集型,需要非常精细的优化,还需要GPU、专用硬件之类的接口,这些都只有C/C++能做到,所有c/c++和P相结合就可以实现人工智能。

4、Python的其他应用举例

系统编程：提供API,能方便进行系统维护和管理,Linux下标志性语言之一,是很多系统管理员理想的编程工具。

图形处理：有PIL、Tkinter等图形库支持,能方便进行图形处理。

数学处理：NumPy扩展提供大量与许多标准数学库的接口。

文本处理：Python提供的re模块能支持正则表达式,还提供SGML,XML分析模块,许多程序员利用Python进行XML程序的开发。

数据库编程：程序员可通过遵循PythonDB-API（数据库应用程序编程接口）规范的模块与MicrosoftSQLServer,Oracle,Sybase,DB2,MySQL、SQLite等数据库通信。Python自带有一个Gadfly模块,提供了一个完整的SQL环境。

网络编程：提供丰富的模块支持sockets编程,能方便快速地开发分布式应用程序。很多大规模软件开发计划例如Zope,Mnet及BitTorrent.Google都在广泛地使用它。

Web编程：应用的开发语言,支持最新的XML技术。

多媒体应用：Python的PyOpenGL模块封装了"OpenGL应用程序编程接口",能进行二维和三维图像处理。PyGame模块可用于编写游戏软件。

黑客编程： Python有一个hack的库,内置了你熟悉的或不熟悉的函数,但是缺少成就感。

以上内容分享自华为云社区《【云驻共创】你知道在未来Python主要的运用途径和领域吗？》,作者：楠羽。

由网友 Python进阶学习交流 提供的答案：

且Python程序看上去总是简单易懂,对于零基础的小白白们来说是个福音。只要你会简单的四级英语,Python中出现的单词对你来说基本上是piece of cake。学过Python的小伙伴们都知道,Python不但入门容易,而且随着自己编程能力的提升,也可以编写那些非常非常复杂的程序,慢慢的向Python大佬进阶。

如果你具备了Python编程能力,那你可以用Python做点什么呢？

一、网络爬虫。采集网页的数据,为后期的数据挖掘或者数据库的建立提供数据支撑,网络爬虫数据还可以做浏览器等；

二、数据挖掘和分析、科学计算、机器学习。Python中的pandas、numpy、matplotlib等数据处理库,可以助力你进行科学计算和可视化；

三、日常任务。比如自动备份你的MP3、12306抢票等；

四、web开发。其实很多著名的网站像知乎、YouTube、豆瓣网就是Python写的,此外很多大公司,包括Google、Yahoo等,甚至NASA（美国航空航天局）都大量地使用Python；

五、网络游戏后台。很多在线游戏的后台都是Python开发的；

六、运维、应用开发、大数据、人工智能、自然语言处理等。

……还可以写很长很长…………还可以写很长很长……

如果你具备Python企业级开发与大数据运维能力,那么你不仅可以用Python做企业级开发,更可以做比"大数据开发"更高端的"大数据运维",成为市场上稀缺的大数据运维工程师,年薪50w不在话下。

由网友 Python金融量化 提供的答案：

Python是一门编程语言,应用非常广泛,我用来做金融数据分析,量化投资。

探讨问题与分析思路

本文以Python为量化工具,主要探讨以下三个问题：

（1）指数定投的优势与劣势在哪？

（2）指数定投受哪些因素影响,是不是时间越长越好？

（3）指数定投策略如何优化？

编程软件：基于Python3.7的Jupyter Notebook,使用到的库包括numpy、pandas、matplotlib、pyecharts和tushare等。

数据来源：使用tushare pro开源包获取上证指数、深证指数、沪深300、上证50、中小板和创业板1991-2018年数据,其中中小板和创业板是2011年-2018年数据。

源代码：Talk is cheap, show me the code （废话少数,放码过来！）,关注微信公众号：Python金融量化（id：tkfy920）,回复"指数定投源码"免费获取下载地址。

01

国内指数价格走势

首先,对A股几个常用的指数历史走势进行可视化分析,直观反映不同期间股价涨跌情况,其次,计算各期间股指的累计收益率,为后面的指数定投对比分析做铺垫。

各指数自上市交易以来累计收益率情况：区间拉长,各有千秋。

牛市区间累计收益率情况：‘2013-01-01‘：‘2015-06-12‘：牛市来了,创业板身板轻,飞得更高（摔下来也疼）。

倒V形区间收益率情况：‘2011-01-01‘：‘2018-12-24‘：辛辛苦苦八九年,最后回到解放前。

2018年以来累计收益率：‘2018-01-01‘：‘2018-12-24‘。怎一个"惨"字了得,中小板跌到妈都不认得。

各指数自上市以来累计收益率和年化平均收益率：上证综指自1990年12月以来累计收益率达到322.98%,但是几何年平均收益率也只有5.29%,低于中证500、沪深300和中小板指。

02 指数定投策略

指数定投策略：即每月于固定日期使用固定金额投资指数基金。如将每月月初发的工资3000元用于投资指数基金。

下面运用Python定义指数定投的回测函数,假定无风险理财产品收益率为4%（假设而已）,每月月初（或者月末）定投3000元购买指数基金,计算各期间累计收益率和累计定投资金。先来看第一个问题,指数定投在什么情况下优于一次性投资以及无风险理财（银行定期存款）呢？

微笑曲线（V或W形态）：不难理解,指数定投的优势在于规避择时,不怕踩坑,通过长期定额投资分摊成本,当股指呈微笑形走势的时候,一定是优于一次性投资的,但是否能获得较高回报,还得看右侧回升的幅度大小。如选取区间2007年10月17日至2015年6月12日,该期间是股指自1990年以来的历史高点6124点开始下跌,然后反弹至5178点,即假设你运气碰巧那么差,在最高点当接盘侠,然后每个月继续傻乎乎的补仓,然后终于运气来了,在2015年高点全部清仓。如下图所示,如果你在高点一次性买入然后长期持有,期间累计收益率是-16.48%,而定投的累计收益率却高达101.03%（每月月初投入）,无风险理财的期间累计收益率也只有16.28%。

小微曲线：上图选择的"微笑曲线"很优美,刚好是股指两头高（右侧高才是关键）,中间低,因此通过每月定投不断分摊长期成本,获得超额收益率。那如果右侧不是很高呢？再来看另一个区间,2007年10月17日（6124高点）至2009年07月20日（3333低点）,如下图所示,区间累计收益率为-62.31%（佛性）,理财累计收益率3.62%,每月月初定投的累计收益率仍然有15.64%（每月月底定投是17.96%,其实统计分析二者并无显著差异）。可见,一次性买入长期持有策略对择时的要求非常高,一旦踩了坑（高点接盘）,将很难翻身,而长期定投策略则规避了择时的困扰,在股指短期波动向下,中长期向上反弹的走势中优势凸显。

难过曲线（倒V或M形态）：有微笑曲线,当然也有难过曲线。正所谓,有阴必有阳,有涨必有跌,有得必有失。什么情况下定投指数策略处于劣势呢？将回测区间拉长,考察指数从低点-高点-低点、经历两次大的牛熊转换时,指数定投策略的累计收益率情况。如下图所示,选取区间2006年10月01日（2000多点）至2018年12月24日（2000多点）,相当于经过了12年多,股指差不多又回到起点。一次性买入期间累计收益率为36.6%,理财定投累计收益率为27.63%,但是指数定投累计收益率却为-7.39%（-7.46%）,可见,指数定投并非时间越长越好,也并非一直比一次性买入持有策略好。

单边牛市：即起点为最低点,终点为最高点。选取区间2014年07月1日至2015年06月12日进行回测。如下图所示,一次性投入并持有的策略明显优于定投策略。通过上述分析,不难发现,一次性买入并持有策略对择时要求非常高,即同时在买点和卖点精准把握才能获取超额收益率,而定投指数策略对买点并无要求,但要求卖点出现在右侧才能获取超额收益。换句话说,指数定投并非毫无目的的一直做长期定额投资,而是要结合一些择时指标判断拐点进行"止盈",才能获取较高的累计收益率。

03

其他指数情况

股票指数是反映股票市场总的价格水平变化的指标。一般是选取有代表性的一组股票,采取价格加权平均计算得到。各种指数具体的股票选取和计算方法是不同的,只看单一股票指数可能难以反映总体情况。下面对照分析上证指数、深证指数、沪深300、上证50、中小板和创业板指数,由于创业板是2010年才推出,因此下面的分析主要考察2011年-2018年区间。

单边牛市：考察期间2014年07月01日至2015年06月12日,创业板定投累计收益率最高,达到124.3%,并且定投累计收益率居然高于一次性投入的累计收益率；而上证50定投累计收益率最低,只有63.22%。

倒V形（右侧高于左侧）：考察区间2011年08月01日至2016年12月24日,创业板累计收益率仍然是最高的,除了创业板外,指数定投策略的收益率均高于一次性投入持有策略。

难过曲线：考察期间2011年08月01日至2018年12月24日,该区间内,上证综指、深证成指、中证500和中小板指累计收益率均出现了负数,但定投策略亏损较少,其他几个指数仍有正的收益率,除创业板外,指数定投策略仍然优于一次性投入持有策略。

单边下行：考察期间2015年06月12日至2018年12月24日,毫无疑问,单边下行的时候,定投不断分摊了长期成本,累计亏损率要低于一次性投入。此外,单边下行的时候,期间内创业板累计跌幅是最大的,正所谓风水轮流转,山水有相逢。

2018年情况：2018年国内外形势云诡波谲,内外夹击,经济持续下行,股票市场首当其冲,各大指数均出现了大幅下跌,股民怨声载道。年初至今,中小板累计亏损高达45.12%（定投：-24.66%）。可见,起风的时候,身子轻的猪可以飞得更高,但摔下来的时候也更惨！

通过上述分析,不难看出指数定投的优势与劣势,以及什么条件下可以获得较好的累计收益率。巴菲特建议个人投资者最好的投资方式是指数定投,尤其是对于收入来源于每月固定薪酬的普通散户。为什么倡导指数定投？其实背后的逻辑是很清晰的,即股市受当前受各方因素叠加影响,短期波动较大,形势不明朗,但是对股市长期走势抱有很大希望,这时候做指数定投将是一个不错的投资策略,尽管短期内可能承受较大的亏损压力。最后引用基金观察网上的一张图片进行总结："长期国运向好,中期估值合理,短期情绪恐慌,所以此时不定投,啥时再定投？"

（图片来源：基金观察网）

05 结语

本文使用Python对A股几个常见的指数历史行情进行了可视化分析,通过构建指数定投策略函数,对不同区间指数定投策略进行了历史回测,全面展示了指数定投策略的优劣势、适用性与局限性。华尔街曾流传着一句话："要在市场中准确地踩点入市,比在空中接住一把飞刀更难。"可见择时是非常困难的,指数定投则规避了这一选择,通过采取分批买入法,克服了只选择一个时点进行买进和卖出的缺陷,不断分摊和均衡长期成本,因此指数定投在中长期看好、短期波动较大的行情中优势明显。股票市场短期内是噪音交易占主导,无论你使用的量化技术多么复杂高深,可以战胜市场的唯一方式依然是获取概率优势。大道至简,只有简单的策略,才能在长期投资中保持高度的稳定概率优势。

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