Modelarea financiară în Python - Prezentare generală, Cum se folosește?

Ce este modelarea financiară în Python?

Modelarea financiară în Python se referă la metoda care este utilizată pentru a construi un model financiar folosind un limbaj de programare Python la nivel înalt care are o colecție bogată de tipuri de date încorporate. Acest limbaj poate fi folosit pentru modificarea și analiza foilor de calcul Excel, precum și pentru automatizarea anumitor sarcini care prezintă repetare. Având în vedere că modelele financiare utilizează pe larg foile de calcul, Python a devenit unul dintre cele mai populare limbaje de programare în domeniul finanțelor.

Pachet PPF pentru Python

Pachetul sau biblioteca PPF se referă la pachetul Python care cuprinde o familie de subpachete. Cu alte cuvinte, este un amestec de diverse module de extensie de sprijin care facilitează implementarea programării Python. Mai jos găsiți rezumatul diferitelor subpachete PPF:

  • com: este utilizat pentru funcționalități de comerț, piață și prețuri.
  • nucleu: Este utilizat în reprezentarea tipurilor și funcțiilor cantităților financiare.
  • data_time: Se utilizează în manipularea și calculul datei și orei.
  • piață: este utilizat în reprezentarea tipurilor și funcțiilor curbelor și suprafețelor comune în programarea financiară (de exemplu, suprafețele de volatilitate, curbele factorului de reducere etc.).
  • matematică: este utilizat pentru algoritmi matematici generali.
  • model: Este utilizat pentru codificarea diferitelor modele de stabilire a prețurilor numerice.
  • preț: este pentru tipurile și funcțiile utilizate pentru evaluarea structurilor financiare.
  • text: este folosit pentru suita de testare.
  • utilitar: este utilizat pentru sarcini de natură generală (de exemplu, algoritmi pentru căutare și sortare).

Instrumente matematice pentru Python

Unele dintre instrumentele matematice majore disponibile în Python sunt următoarele:

  1. N (.): Este o funcție din modulul de funcții speciale ppf.math.special care ajută la aproximarea funcției standard de distribuție cumulată normală, care este utilizată în modelul de stabilire a prețurilor opțiunii Black-Scholes.
  2. Interpolare: este procesul care este utilizat pentru a estima valorile unei funcții y (x) pentru argumente între mai multe puncte de date cunoscute (x 0 , y 0 ), (x 1 , y 1 ) …, (x n , y n ). Modulul ppf.utility.bound este utilizat în implementarea sa. Unele dintre variantele de interpolare sunt:
    1. Interpolare liniară
    2. Interpolare logliniară
    3. Interpolare liniară pe zero
    4. Interpolare spline cubice
  3. Găsirea rădăcinii: este utilizată pentru a găsi rădăcina cu sau fără informații derivate folosind modulul de găsire ppf.math.root. Unele dintre variantele de găsire a rădăcinii sunt:
    1. Metoda de bisecție
    2. Metoda Newton-Raphson
  4. Algebră liniară: Funcțiile de algebră liniară sunt în mare parte acoperite în pachetul NumPy. Este implementat folosind modulul ppf.math.linear-algebra. Unele dintre variantele algebrei liniare sunt:
    1. Multiplicarea matricei
    2. Inversia matricei
    3. Matrice Pseudo-Inversă
    4. Rezolvarea sistemelor liniare
    5. Rezolvarea sistemelor triiagonale
  5. Lineare cel mai mici pătrate generalizate: este procesul care este utilizat pentru a potrivi un set de puncte de date la o combinație liniară a unor funcții de bază. Algoritmii pentru această funcție sunt implementați utilizând modulul ppf.math.generalized minimum squares.
  6. Rădăcini pătratice și cubice: Aceste funcții sunt utilizate pentru a găsi rădăcinile reale ale unei ecuații pătratice sau cubice. Modulul rădăcini ppf.math.quadratic este utilizat pentru a găsi rădăcinile reale ale unei ecuații pătratice, în timp ce modulul rădăcini ppf.math.cubic este utilizat pentru algoritmul rădăcinilor cubice.
  7. Integrare: Acest instrument este utilizat pentru a calcula valoarea așteptată a unei funcții cu variabile aleatorii. Este utilizat în principal în calculul plăților financiare. Unele dintre variantele de integrare sunt:
    1. Piese de montare polinomiale constante
    2. Integrare polinomială în bucăți
    3. Așteptări condiționate semi-analitice

Extinderea Python

Există anumite limitări în Python care pot fi depășite cu modulele de extensie folosind C. Aceste module de extensie pot fi utilizate pentru a adăuga noi tipuri de obiecte încorporate în Python și pot apela funcții din biblioteca C. Un anumit set de funcții, macrocomenzi și variabile disponibile în Python API pentru a accepta astfel de extensii. Antetul „Python.h” este inclus într-un fișier sursă C pentru Python API.

Integrare Python Excel

Unele dintre instrumentele de integrare Python Excel care pot fi utilizate pentru supraîncărcarea funcționalității Excel existente sunt următoarele:

  • xlwings: Acest pachet poate fi folosit pentru a muta procesarea backend de la VBA la Python. După aceea, utilizatorii pot continua să utilizeze Excel fără probleme în timp ce utilizează fiecare buton de control pentru a apela scripturi Python.
  • Jupyter Notebook: permite utilizatorilor să folosească Python pentru a crea documente interactive, care pot fi partajate și bazate pe web, care pot conține vizualizări, cod și text.
  • Biblioteca Pandas: Poate fi utilizată pentru a încărca rapid date din foi de calcul Excel în baza de date SQL sau DataFrames pandas. În ambele cazuri, datele pot fi analizate și explorate rapid.

Model de date Python

Obiectele sunt esența de bază a unui model de date Python. Toate datele dintr-un program Python sunt reprezentate fie de obiecte imediat, fie de relația dintre obiecte. Un obiect poate fi recunoscut după identitatea, tipul și valoarea sa.

  1. Identitate: Se referă la adresa unui obiect din memorie și nu se schimbă niciodată odată creat.
  2. Tipul: definește operațiunile pe care le acceptă un obiect împreună cu valoarea posibilă pentru acel tip de obiect.
  3. Valoare: valoarea unui obiect se poate modifica. Cele care se schimbă sunt cunoscute ca mutabile, în timp ce cele neschimbabile sunt cunoscute ca imuabile.

Concepții greșite despre Python

  • Este un limbaj de scriptare pur, deoarece folosește sintaxa simplă și suport multiplataforma.
  • Nu are un compilator ca alte limbi.
  • Nu are scalabilitate și, ca atare, nu poate suporta nicio bază de utilizatori semnificativ mare.
  • Este perceput a fi foarte lent.
  • Nu acceptă concurența.

Semnificația modelării financiare în Python

Python a devenit unul dintre cele mai populare limbaje de programare utilizate pentru modelarea financiară. În prezent, companiile caută instrumente inovatoare pentru gestionarea volumelor mari de date financiare într-un mod mult mai ușor, iar Python se încadrează perfect în aceste criterii.

Articole interesante...