Python是當今最流行的編程語言之一，其應用領域廣泛。其中，Python在金融領域的應用越來越普遍，特別是在量化分析方面。

量化分析是指運用數學和統計學等科學方法研究市場行情走勢及其背后的規律性。Python語言的簡潔、易學、高效的特點，使其成為量化分析領域的首選語言。Python中的數據處理庫（例如NumPy、Pandas、SciPy等）能夠幫助對數據進行快速有效的整理、清洗等操作，而且Python還擁有一些專門用于量化的常用包，如TA-Lib、pyfolio等。

import pandas as pd
import yfinance as yf
import talib as ta
# 獲得股票數據
ticker = yf.Ticker('AAPL')
df = ticker.history(period='max')
# 計算RSI指標
rsi = ta.RSI(df['Close'], timeperiod=14)
# 將RSI指標加入數據框中
df['RSI'] = rsi

上述代碼實現了通過Yahoo Finance獲取AAPL股票歷史數據，并基于talib庫計算14天RSI指標，并將RSI指標添加到數據框中。類似的代碼片段可以幫助您計算各種技術分析指標，例如SMA、EMA、MACD等。

總之，Python在量化分析上的應用越來越廣泛，Python語言的開源和價格都符合量化交易員的需要，一些優秀的開源量化交易平臺（例如Quantopian、Zipline等）也采用Python作為首選語言。因此，如果您想深入研究量化分析，Python無疑是必備語言。