Modelowanie finansowe w Pythonie - przegląd, jak używać?

Co to jest modelowanie finansowe w Pythonie?

Modelowanie finansowe w Pythonie odnosi się do metody używanej do tworzenia modelu finansowego przy użyciu języka programowania Python wysokiego poziomu, który ma bogatą kolekcję wbudowanych typów danych. Ten język może być używany do modyfikacji i analizy arkuszy kalkulacyjnych programu Excel, a także do automatyzacji niektórych zadań, które są powtarzalne. Biorąc pod uwagę, że modele finansowe intensywnie wykorzystują arkusze kalkulacyjne, Python stał się jednym z najpopularniejszych języków programowania w dziedzinie finansów.

Pakiet PPF dla Pythona

Pakiet lub biblioteka PPF odnosi się do pakietu Pythona, który obejmuje rodzinę pakietów podrzędnych. Innymi słowy, jest to mieszanka różnych wspierających modułów rozszerzeń, które ułatwiają implementację programowania w języku Python. Poniżej znajduje się podsumowanie różnych pakietów cząstkowych PPF:

  • com: Służy do handlu, rynku i wyceny.
  • rdzeń: jest używany do reprezentacji typów i funkcji wielkości finansowych.
  • date_time: Jest używany do manipulacji i obliczania daty i czasu.
  • rynek: Jest używany do reprezentacji typów i funkcji wspólnych krzywych i powierzchni w programowaniu finansowym (np. powierzchnie zmienności, krzywe współczynnika dyskonta itp.).
  • matematyka: jest używana w ogólnych algorytmach matematycznych.
  • model: Służy do kodowania różnych numerycznych modeli wyceny.
  • cennik: dotyczy typów i funkcji używanych do wyceny struktur finansowych.
  • tekst: jest używany w zestawie testów.
  • narzędzie: jest używane do zadań o charakterze ogólnym (np. algorytmy wyszukiwania i sortowania).

Narzędzia matematyczne dla Pythona

Oto niektóre z głównych narzędzi matematycznych dostępnych w Pythonie:

  1. N (.): Jest to funkcja w module funkcji specjalnych ppf.math.funkcje specjalne, która pomaga w przybliżeniu standardowej normalnej skumulowanej funkcji rozkładu, która jest używana w modelu wyceny opcji Blacka-Scholesa.
  2. Interpolacja: jest to proces używany do oszacowania wartości funkcji y (x) dla argumentów między kilkoma znanymi punktami danych (x 0 , y 0 ), (x 1 , y 1 )…, (x n , y n ). W jego implementacji wykorzystywany jest moduł ppf.utility.bound. Niektóre z wariantów interpolacji to:
    1. Interpolacja liniowa
    2. Interpolacja logliniowa
    3. Liniowa przy interpolacji zerowej
    4. Interpolacja krzywej sześciennej
  3. Znajdowanie katalogu głównego: służy do znajdowania katalogu głównego z lub bez informacji pochodnych za pomocą modułu znajdowania ppf.math.root. Niektóre z wariantów wyszukiwania korzeni to:
    1. Metoda bisekcji
    2. Metoda Newtona-Raphsona
  4. Algebra liniowa: Funkcje algebry liniowej są w większości omówione w pakiecie NumPy. Jest zaimplementowany przy użyciu modułu ppf.math.linear-algebra. Niektóre z wariantów algebry liniowej to:
    1. Mnożenie macierzy
    2. Odwrócenie macierzy
    3. Macierz pseudo-odwrotna
    4. Rozwiązywanie układów liniowych
    5. Rozwiązywanie układów trójstronnych
  5. Uogólnione liniowe najmniejsze kwadraty: jest to proces używany do dopasowania zestawu punktów danych do liniowej kombinacji niektórych podstawowych funkcji. Algorytmy tej funkcji są zaimplementowane przy użyciu modułu ppf.math.generalized najmniejszych kwadratów.
  6. Pierwiastki kwadratowe i sześcienne: te funkcje są używane do znajdowania rzeczywistych pierwiastków równania kwadratowego lub sześciennego. Moduł ppf.math. Pierwiastki kwadratowe służy do znajdowania pierwiastków rzeczywistych równania kwadratowego, a moduł ppf.math. pierwiastki sześcienne jest używany do algorytmu pierwiastków sześciennych.
  7. Całkowanie: To narzędzie służy do obliczania oczekiwanej wartości funkcji ze zmiennymi losowymi. Jest stosowany przede wszystkim do obliczania wypłat finansowych. Niektóre warianty integracji to:
    1. Częściowo stałe połączenie wielomianowe
    2. Całkowanie kawałkami wielomianu
    3. Półanalityczne oczekiwania warunkowe

Rozszerzanie Pythona

Istnieją pewne ograniczenia w Pythonie, które można przezwyciężyć dzięki modułom rozszerzeń używającym C. Te moduły rozszerzeń mogą być używane do dodawania nowych wbudowanych typów obiektów do Pythona i mogą wywoływać funkcje z biblioteki C. Określony zestaw funkcji, makr i zmiennych dostępnych w interfejsie API języka Python do obsługi takich rozszerzeń. Nagłówek „Python.h” znajduje się w pliku źródłowym C dla interfejsu API Pythona.

Integracja z Python Excel

Oto niektóre z narzędzi integracyjnych Python Excel, których można użyć do usprawnienia istniejącej funkcjonalności programu Excel:

  • xlwings: Ten pakiet może służyć do przenoszenia przetwarzania zaplecza z VBA do Python. Następnie użytkownicy mogą bezproblemowo korzystać z programu Excel, używając każdego przycisku sterującego do wywoływania skryptów Pythona.
  • Notatnik Jupyter: umożliwia użytkownikom wykorzystanie języka Python do tworzenia interaktywnych, udostępnianych i opartych na sieci dokumentów dokumentów, które mogą zawierać wizualizacje, kod i tekst.
  • Biblioteka Pandas: może być używana do szybkiego ładowania danych z arkuszy kalkulacyjnych programu Excel do bazy danych SQL lub ramek danych pandy. W każdym przypadku dane można szybko analizować i eksplorować.

Model danych Pythona

Obiekty są podstawą modelu danych Pythona. Wszystkie dane w programie w języku Python są od razu reprezentowane przez obiekty lub przez relacje między obiektami. Obiekt można rozpoznać po jego tożsamości, typie i wartości.

  1. Tożsamość: Odnosi się do adresu obiektu w pamięci i nigdy się nie zmienia po utworzeniu.
  2. Typ: definiuje operacje obsługiwane przez obiekt wraz z możliwą wartością dla tego typu obiektu.
  3. Wartość: wartość obiektu może ulec zmianie. Te, które się zmieniają, są znane jako zmienne, podczas gdy niezmienne są znane jako niezmienne.

Błędne przekonania na temat Pythona

  • Jest to czysty język skryptowy, ponieważ wykorzystuje prostą składnię i obsługę wielu platform.
  • Nie ma kompilatora jak inne języki.
  • Brakuje mu skalowalności i jako taki nie może obsługiwać żadnej znacznie większej bazy użytkowników.
  • Uważa się, że jest bardzo powolny.
  • Nie obsługuje współbieżności.

Znaczenie modelowania finansowego w Pythonie

Python stał się jednym z najpopularniejszych języków programowania używanych do modelowania finansowego. Obecnie firmy poszukują innowacyjnych narzędzi do obsługi dużych ilości danych finansowych w znacznie łatwiejszy sposób, a Python doskonale wpisuje się w te kryteria.

Interesujące artykuły...