Финансово моделиране в Python - Общ преглед, как да се използва?

Какво е финансово моделиране в Python?

Финансовото моделиране в Python се отнася до метода, който се използва за изграждане на финансов модел, използвайки езика за програмиране на високо ниво на python, който има богата колекция от вградени типове данни. Този език може да се използва за модифициране и анализ на електронни таблици на Excel, както и за автоматизация на определени задачи, които показват повторение. Като се има предвид, че финансовите модели широко използват електронни таблици, Python се превърна в един от най-популярните езици за програмиране в областта на финансите.

PPF пакет за Python

Пакетът или библиотеката PPF се отнася до пакета Python, който включва семейство подпакети. С други думи, това е смесица от различни поддържащи модули за удължаване, които улесняват изпълнението на програмирането на Python. По-долу можете да намерите резюмето на различните подпакети PPF:

  • com: Използва се за функционалност за търговия, пазар и ценообразуване.
  • ядро: Използва се при представяне на видове и функции на финансовите величини.
  • date_time: Използва се при манипулиране и изчисляване на дата и час.
  • пазар: Използва се при представяне на типове и функции на общи криви и повърхности във финансовото програмиране (напр. повърхности на нестабилност, криви на фактор на отстъпка и др.).
  • математика: Използва се за общи математически алгоритми.
  • модел: Използва се за кодиране на различни цифрови модели на ценообразуване.
  • pricer: Той е за видове и функции, използвани за оценка на финансови структури.
  • текст: Използва се за тестовия пакет.
  • полезност: Използва се за задачи от общ характер (напр. алгоритми за търсене и сортиране).

Математически инструменти за Python

Някои от основните математически инструменти, налични в Python, са както следва:

  1. N (.): Това е функция в модула ppf.math.special functions, която помага за сближаването на стандартната нормална функция на кумулативно разпределение, която се използва в модела за ценообразуване на опцията Black-Scholes.
  2. Интерполация: Това е процесът, който се използва за оценка на стойностите на функция y (x) за аргументи между няколко известни точки от данни (x 0 , y 0 ), (x 1 , y 1 )…, (x n , y n ). Модулът ppf.utility.bound се използва при неговото изпълнение. Някои от вариантите на интерполация са:
    1. Линейна интерполация
    2. Логаринейна интерполация
    3. Линейна на нулева интерполация
    4. Кубична сплайн интерполация
  3. Намиране на корен: Използва се за намиране на корен със или без производна информация с помощта на модула за търсене ppf.math.root. Някои от вариантите на намирането на корен са:
    1. Метод на бисекция
    2. Метод на Нютон-Рафсън
  4. Линейна алгебра: Функциите на линейната алгебра са покрити предимно в пакета NumPy. Той е реализиран с помощта на модула ppf.math.linear-algebra. Някои от вариантите на линейната алгебра са:
    1. Умножение на матрицата
    2. Матрична инверсия
    3. Матрична псевдообратна
    4. Решаване на линейни системи
    5. Решаване на тридиагонални системи
  5. Генерализирани линейни най-малки квадрати: Това е процесът, който се използва за приспособяване на набор от точки с данни към линейна комбинация от някои основни функции. Алгоритмите за тази функция са реализирани с помощта на модула ppf.math.generalized с най-малки квадрати.
  6. Квадратични и кубични корени: Тези функции се използват за намиране на истинските корени на квадратно или кубично уравнение. Модулът ppf.math.quadratic root се използва за намиране на реалните корени на квадратно уравнение, докато модулът ppf.math.cubic корени се използва за алгоритъма на кубичните корени.
  7. Интеграция: Този инструмент се използва за изчисляване на очакваната стойност на функция със случайни променливи. Използва се предимно при изчисляване на финансовите изплащания. Някои от вариантите на интеграция са:
    1. Постоянно полиномиално фитиране
    2. Поредна полиномиална интеграция
    3. Полуаналитични условни очаквания

Разширяване на Python

Има определени ограничения в Python, които могат да бъдат преодолени с модулите за разширение с помощта на C. Тези модули за разширение могат да се използват за добавяне на нови вградени типове обекти към Python и могат да извикват функции от библиотеката C. Определен набор от функции, макроси и променливи, налични в Python API за поддържане на такива разширения. Заглавката „Python.h“ е включена в C изходен файл за Python API.

Интеграция на Python Excel

Някои от инструментите за интеграция на Python Excel, които могат да се използват за презареждане на съществуващата функционалност на Excel, са както следва:

  • xlwings: Този пакет може да се използва за преместване на вътрешната обработка от VBA в Python. След това потребителите могат да продължат да използват Excel безпроблемно, докато използват всеки контролен бутон за извикване на Python скриптове.
  • Jupyter Notebook: Позволява на потребителите да използват Python за създаване на интерактивни, споделящи се и уеб-базирани документи, които могат да съдържат визуализации, код и текст.
  • Pandas Library: Може да се използва за бързо зареждане на данни от електронни таблици на Excel в база данни SQL или pandas DataFrames. И в двата случая данните могат да бъдат анализирани и изследвани бързо.

Модел на данни на Python

Обектите са основната същност на модела на данни на Python. Всички данни в програма на Python се представят или от обекти веднага, или от връзката между обектите. Обектът може да бъде разпознат по неговата идентичност, тип и стойност.

  1. Идентичност: Той се отнася до адреса на обект в паметта и никога не се променя веднъж създаден.
  2. Тип: Той определя операциите, които обектът поддържа, заедно с възможната стойност за този тип обект.
  3. Стойност: Стойността на обект може да се промени. Тези, които се променят, са известни като променливи, докато неизменните са известни като неизменни.

Заблуди за Python

  • Това е чист скриптов език, тъй като използва опростен синтаксис и поддръжка на различни платформи.
  • Той няма компилатор като другите езици.
  • Липсва мащабируемост и като такъв не може да поддържа значително по-голяма потребителска база.
  • Възприема се много бавно.
  • Той не поддържа паралелност.

Значение на финансовото моделиране в Python

Python се превърна в един от най-популярните езици за програмиране, използван за финансово моделиране. В днешно време компаниите търсят иновативни инструменти за обработка на големи обеми финансови данни по много по-лесен начин и Python напълно се вписва в тези критерии.

Интересни статии...