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[Python]自学python后，我就不想去上班了，每天在家干这些就行了


[Python]自学python后，我就不想去上班了，每天在家干这些就行了
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1、爬虫 很多人入门 Python 的必修课之一一定是 Web 开发和爬虫 ， 但这两项要想赚到钱 ， 就必须知道该开发什么或该去爬什么数据能赚到钱 。 如果你都不知道的话问题也不大 ， 可以考虑自己开一个淘宝网店或猪八戒做服务外包 。 很多人可能会觉得开淘宝店很困难 ， 其实不然 ， 我在13年刚毕业那会儿就开过 ， 没有投一分钱流量广告 ， 做到了「数据抓取」类似关键词下的第一排展示位 ， 而且还是利用周末或工作日晚上闲着无聊的时候干的 ， 月流水1w左右纯当外快了 。 收费定价全看自己心情 ， 很多客户还觉得我这边物美价廉 。 其实我做了很多通用化的爬虫设计 ， 比如那时候需求量很大的新浪微博数据 ， 针对性开发了一套比较完整的爬虫系统（各种反爬取、IP代理池、Cookie/UA池等等） 。 后来我才知道 ， 我凭借这个配几个参数喝杯咖啡等上半小时就能搞定的需求 ， 对外报价差不多是 100-200 元 ， 隔壁家要在 600 元以上 ， 这就是你在淘宝生存下去的硬实力 。
在这个阶段最重要的还是要找到一个好的项目 ， 比如最舒服的就是帮一些证券大佬抓取一些财经新闻、龙虎榜和舆情相关数据 ， 开发完之后每个月只要保证爬虫不挂就可以收 3-5k ， 自己买个云主机一个月只要两三百的成本 ， 还可以用来帮自己干别的事情 ， 直到老板说不做这个项目了……

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2、量化交易（配合金融和统计学食用） 只要不涉及高频交易（HFT） ， 用 Python 来完成量化交易相关工作内容实在是太方便了 。 当然了 ， 做投资肯定是会有风险的 ， 所以使用不当也很容易让你亏钱 。 对于新手而言 ， 我比较推荐 JoinQuant（有没有广告费？） ， 新手教程和在线 Python 策略开发环境我个人认为都是比较友好的 。 做 Quant 其实就是一个做数据挖掘的过程 ， 不同的策略就是你手头能用的模型 ， 选股、择时、资金管理就是你所要做的特征工程 。 特征工程决定了你最多能赚到多少 ， 模型则是用来逼近这个上限 。 举个比较极端的例子 ， 假设你选了一只天天跌停的股 ， 不管你怎么调整模型 ， 必然都是无法在单边交易中赚到钱的 ， 所以大家不必纠结到底是用均线策略还是用 BOLL ， 找到策略适应的股和择时才是关键 ， 剩下就不展开了 。
要追求稳定盈利的话可以考虑去各大虚拟币交易市场搬砖 ， 编程能力较弱的同学可以考虑一下 botvs 。 统计套利虽然也能稳定盈利但显然不适合个人了 ， 一般需要 HFT 支持 。
3、程序代写/外包 互联网灰产真的是无处不在 ， 我所认为的灰产就是不违法 ， 但是有违道德的一些事情 。 比如淘宝上有不少代做程序设计的 ， 价美物廉 ， 几百块就能搞一套基于 LAMP 的 xx 管理系统 ， 看看买家评论就会知道 ， 绝大部分都是学生的大作业或者毕业设计 。 淘宝也曾一度打击过类似商品的关键词 ， 比如直接禁止「毕业设计」这样的组合词出现在商品标题中 ， 然后大家纷纷换成「毕业指导……程序设计」来命中用户包含「毕业设计」的 query 。
这玩意儿可以赚多少钱呢？首先是要杜绝帮人写论文 ， 这部分吃力不讨好 ， 导师不可能让你论文一稿过 ， 你有可能在接下来要为每一单付出长达半年的售后服务 ， 所以有点技术干这行的都不会沦落去帮人写论文 ， 必须告知为了符合淘宝平台相关政策 ， 是不代写论文的 ， 最多提供相关的技术文档 。 只负责代码开发就相对容易很多 ， 一般本科毕设都是偏工程研发的 ， 这类门槛低 ， 通用化代码很多 ， 基本上找份开源的改一改就能完成任务；硕士毕设就有不少偏机器学习的 ， 读一篇 paper 再撸上半天数据实现一个 overfitting 的算法实现 ， 基本也就1-2天的工夫 。 前者一份卖到一两千 ， 后者一份卖到两三千 ， 如果客源有保证的话 ， 一天做一单就足够养活自己了 。


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