Finansinis modeliavimas „Python“ sistemoje - apžvalga, kaip naudotis?

Kas yra finansinis modeliavimas „Python“?

Finansinis modeliavimas „Python“ reiškia metodą, kuris naudojamas kuriant finansinį modelį naudojant aukšto lygio „python“ programavimo kalbą, kurioje yra gausybė įmontuotų duomenų tipų rinkinio. Ši kalba gali būti naudojama modifikuoti ir analizuoti „Excel“ skaičiuokles, taip pat automatizuoti tam tikras užduotis, kurios kartojasi. Atsižvelgiant į tai, kad finansiniai modeliai daug naudoja skaičiuokles, „Python“ tapo viena populiariausių programavimo kalbų finansų srityje.

PPF paketas „Python“

PPF paketas arba biblioteka nurodo „Python“ paketą, kurį sudaro paketų šeima. Kitaip tariant, tai yra įvairių palaikančių plėtinių modulių mišinys, palengvinantis „Python“ programavimo įgyvendinimą. Žemiau rasite įvairių PPF paketų santrauką:

  • lt: jis naudojamas prekybos, rinkos ir kainų funkcijoms.
  • pagrindas: jis naudojamas atvaizduojant finansinių dydžių rūšis ir funkcijas.
  • date_time: naudojamas manipuliuojant ir skaičiuojant datą ir laiką.
  • rinka: jis naudojamas finansinių programavimo būdų atvaizdavimui bendrų kreivių ir paviršių tipams ir funkcijoms (pvz., nepastovumo paviršiams, diskonto veiksnių kreivėms ir kt.).
  • matematika: ji naudojama bendriesiems matematikos algoritmams.
  • modelis: Jis naudojamas įvairiems skaitiniams kainodaros modeliams koduoti.
  • pricer: jis skirtas tipams ir funkcijoms, naudojamoms vertinant finansines struktūras.
  • tekstas: Jis naudojamas bandymų rinkiniui.
  • Naudingumas: Jis naudojamas bendro pobūdžio užduotims atlikti (pvz., paieškos ir rūšiavimo algoritmams).

Matematiniai įrankiai „Python“

Kai kurios pagrindinės „Python“ matematinės priemonės yra šios:

  1. N (.): Tai funkcija ppf.math.special funkcijos, kuri padeda priartinti standartinę normalaus kaupiamojo paskirstymo funkciją, kuri naudojama „Black-Scholes“ parinkčių kainodaros modelyje.
  2. Interpoliacija: tai procesas, naudojamas vertinant funkcijos y (x) reikšmes argumentams tarp kelių žinomų duomenų taškų (x 0 , y 0 ), (x 1 , y 1 )…, (x n , y n ). Modulis ppf.utility.bound naudojamas jį įgyvendinant. Kai kurie interpoliacijos variantai yra šie:
    1. Tiesinė interpoliacija
    2. Loginijinė interpoliacija
    3. Tiesinė ties nuline interpoliacija
    4. Kubinių šlaitų interpoliacija
  3. Šaknies radimas: jis naudojamas rasti šaknį su išvestine informacija arba be jos, naudojant ppf.math.root paieškos modulį. Kai kurie šaknų radimo variantai yra šie:
    1. Pjovimo metodas
    2. Niutono-Rafsono metodas
  4. Linijinė algebra: Linijinės algebros funkcijos dažniausiai aptariamos „NumPy“ pakete. Jis įgyvendinamas naudojant ppf.math.linear-algebra modulį. Kai kurie linijinės algebros variantai yra šie:
    1. Matricos daugyba
    2. Matricos inversija
    3. Matrica pseudo-atvirkštinė
    4. Linijinių sistemų sprendimas
    5. Trikampių sistemų sprendimas
  5. Apibendrinti tiesiniai mažiausi kvadratai: Tai procesas, naudojamas duomenų taškų rinkiniui pritaikyti tiesiniam kai kurių pagrindinių funkcijų deriniui. Šios funkcijos algoritmai įgyvendinami naudojant modulį ppf.math.generalized legkisebb kvadratai.
  6. Kvadratinės ir kubinės šaknys: Šios funkcijos naudojamos norint rasti tikrąsias kvadratinės arba kubinės lygties šaknis. Modulis ppf.math.quadratic root naudojamas rasti tikrosioms kvadratinės lygties šaknims, o kubinių šaknų algoritmui - ppf.math.cubic šaknų modulis.
  7. Integracija: Šis įrankis naudojamas apskaičiuojant numatomą funkcijos reikšmę su atsitiktiniais kintamaisiais. Pirmiausia jis naudojamas apskaičiuojant finansinius išmokėjimus. Kai kurie integracijos variantai yra šie:
    1. Gabalinis pastovus daugianario sujungimas
    2. Pieciecise Polinominė integracija
    3. Pusiau analitiniai sąlyginiai lūkesčiai

„Python“ išplėtimas

„Python“ yra tam tikri apribojimai, kuriuos galima įveikti naudojant išplėtimo modulius, naudojant „C.“. Šie plėtinių moduliai gali būti naudojami naujų integruotų objektų tipams pridėti prie „Python“ ir gali iškviesti funkcijas iš C bibliotekos. Tam tikras „Python“ API funkcijų, makrokomandų ir kintamųjų rinkinys, palaikantis tokius plėtinius. Antraštė „Python.h“ yra įtraukta į „Python“ API C šaltinio failą.

„Python Excel“ integracija

Kai kurie „Python Excel“ integravimo įrankiai, kuriais galima papildyti esamą „Excel“ funkciją, yra šie:

  • „xlwings“: Šis paketas gali būti naudojamas programinės įrangos apdorojimui iš VBA perkelti į „Python“. Po to vartotojai gali tęsti sklandų „Excel“ naudojimą, naudodami kiekvieną valdymo mygtuką norėdami iškviesti „Python“ scenarijus.
  • „Jupyter“ užrašų knygelė: tai leidžia vartotojams pasinaudoti „Python“ sukuriant interaktyvius, bendrinamus ir žiniatinklio dokumentus, kuriuose gali būti vizualizacijų, kodo ir teksto.
  • „Pandas“ biblioteka: ji gali būti naudojama norint greitai įkelti duomenis iš „Excel“ skaičiuoklių į SQL duomenų bazę arba „pandas DataFrames“. Bet kuriuo atveju duomenis galima greitai išanalizuoti ir ištirti.

„Python“ duomenų modelis

Objektai yra pagrindinė „Python“ duomenų modelio esmė. Visus „Python“ programos duomenis vaizduoja objektai iš karto arba santykis tarp objektų. Objektą galima atpažinti pagal jo tapatumą, tipą ir vertę.

  1. Tapatybė: Tai nurodo objekto adresą atmintyje, o sukūrus jis niekada nesikeičia.
  2. Tipas: jis apibrėžia operacijas, kurias palaiko objektas, ir galimą to objekto tipo vertę.
  3. Vertė: objekto vertė gali keistis. Tie, kurie keičiasi, yra žinomi kaip kintantys, o nepakeičiami - kaip nekintami.

Klaidingos nuomonės apie „Python“

  • Tai gryna scenarijų kalba, nes naudojama paprasta sintaksė ir palaikymas tarp platformų.
  • Jame nėra kompiliatoriaus, kaip ir kitomis kalbomis.
  • Jis neturi mastelio ir todėl negali palaikyti jokios žymiai didelės vartotojų bazės.
  • Manoma, kad tai labai lėta.
  • Tai nepalaiko lygiagretumo.

Finansinio modeliavimo reikšmė „Python“

„Python“ tapo viena populiariausių programavimo kalbų, naudojamų finansiniam modeliavimui. Šiais laikais įmonės ieško novatoriškų įrankių, leidžiančių daug lengviau tvarkyti didelius finansinius duomenis, o „Python“ puikiai atitinka šiuos kriterijus.

Įdomios straipsniai...