Финансовое моделирование на Python
Что такое финансовое моделирование в Python?
Финансовое моделирование в Python относится к методу, который используется для построения финансовой модели с использованием высокоуровневого языка программирования Python, имеющего богатую коллекцию встроенных типов данных. Этот язык можно использовать для модификации и анализа электронных таблиц Excel, а также для автоматизации определенных задач, которые требуют повторения. Учитывая, что в финансовых моделях широко используются электронные таблицы, Python стал одним из самых популярных языков программирования в области финансов.
Пакет PPF для Python
Пакет или библиотека PPF относится к пакету Python, который включает семейство подпакетов. Другими словами, это смесь различных вспомогательных модулей расширения, которые облегчают реализацию Программирование на Python. Ниже приводится краткое изложение различных подпакетов PPF:
- с участием: Он используется для торговли, рынка и ценообразования.
- ядро: Он используется для представления типов и функций финансовых величин.
- date_time: Он используется для обработки и расчета даты и времени.
- рынок: Он используется для представления типов и функций общих кривых и поверхностей в финансовом программировании (например, поверхности волатильности, кривые коэффициента дисконтирования и т. Д.).
- математика: Он используется для общих математических алгоритмов.
- модель: Он используется для кодирования различных числовых моделей ценообразования.
- цена: Он предназначен для типов и функций, используемых для оценки финансовых структур.
- текст: Он используется для набора тестов.
- утилита: Он используется для задач общего характера (например, алгоритмы поиска и сортировки).
Математические инструменты для Python
Некоторые из основных математических инструментов, доступных в Python, следующие:
- N (.): Это функция в модуле ppf.math.special functions, которая помогает в приближении стандартной функции нормального кумулятивного распределения, которая используется в модели ценообразования опционов Блэка – Шоулза.
- Интерполяция: Это процесс, который используется для оценки значений функции y (x) для аргументов между несколькими известными точками данных (x0, и0), (Икс1, и1). . . , (Иксп, ип). В его реализации используется модуль ppf.utility.bound. Некоторые из вариантов интерполяции:
- Линейная интерполяция
- Логлинейная интерполяция
- Линейная по нулевой интерполяции
- Кубическая сплайн-интерполяция
- Поиск корня: Он используется для поиска корня с производной информацией или без нее с помощью модуля поиска ppf.math.root. Некоторые из вариантов поиска корней:
- Метод бисекции
- Метод Ньютона-Рафсона
- Линейная алгебра: Функции линейной алгебры в основном включены в пакет NumPy. Это реализовано с помощью модуля ppf.math.linear-algebra. Некоторые из вариантов линейной алгебры:
- Умножение матриц
- Матрица инверсия
- Матрица псевдообратная
- Решение линейных систем
- Решение трехдиагональных систем
- Обобщенные линейные наименьшие квадраты: Это процесс, который используется для подгонки набора точек данных к линейной комбинации некоторых основных функций. Алгоритмы этой функции реализованы с использованием модуля наименьших квадратов ppf.math.generalized.
- Квадратичные и кубические корни: Эти функции используются для нахождения действительных корней квадратного или кубического уравнения. Модуль ppf.math.quadratic sizes используется для нахождения действительных корней квадратного уравнения, а модуль ppf.math.cubic sizes используется для алгоритма кубических корней.
- Интеграция: Этот инструмент используется для вычисления ожидаемого значения функции со случайными величинами. Он в основном используется при расчете финансовых выплат. Некоторые из вариантов интеграции:
- Подгонка кусочно-постоянным полиномом
- Кусочно-полиномиальное интегрирование
- Полуаналитические условные ожидания
Расширение Python
В Python есть определенные ограничения, которые можно преодолеть с помощью модулей расширения, использующих C. Эти модули расширения могут использоваться для добавления новых встроенных типов объектов в Python и могут вызывать функции из библиотеки C. Определенный набор функций, макросов и переменных, доступных в Python API для поддержки таких расширений. Заголовок ‘Python.h‘включен в исходный файл C для Python API.
Интеграция Python Excel
Вот некоторые из инструментов интеграции Python Excel, которые можно использовать для расширения существующих функций Excel:
- xlwings: Этот пакет можно использовать для переноса внутренней обработки с VBA на Python. После этого пользователи могут продолжать беспрепятственно использовать Excel, используя каждую кнопку управления для вызова скриптов Python.
- Блокнот Jupyter: Он позволяет пользователям использовать Python для создания интерактивных, совместно используемых и веб-документов, которые могут содержать визуализации, код и текст.
- Библиотека панд: Его можно использовать для быстрой загрузки данных из электронных таблиц Excel в базу данных SQL или pandas DataFrames. В любом случае данные можно быстро проанализировать и изучить.
Модель данных Python
Объекты — это основная сущность модели данных Python. Все данные в программе Python представлены либо непосредственно объектами, либо отношениями между объектами. Объект можно узнать по его идентификатору, типу и значению.
- Личность: Он относится к адресу объекта в памяти и никогда не изменяется после создания.
- Тип: Он определяет операции, которые поддерживает объект, а также возможное значение для этого типа объекта.
- Значение: Стоимость объекта может измениться. Те, которые меняются, называются изменяемыми, а неизменяемые — неизменными.
Заблуждения о Python
- Это чистый язык сценариев, поскольку он использует простой синтаксис и кроссплатформенную поддержку.
- У него нет компилятора, как у других языков.
- Ему не хватает масштабируемости, и поэтому он не может поддерживать сколько-нибудь значительную базу пользователей.
- Это воспринимается как очень медленное.
- Он не поддерживает параллелизм.
Значение финансового моделирования в Python
Python превратился в один из самых популярных языков программирования, используемых для финансового моделирования. В настоящее время компании ищут инновационные инструменты для более простой обработки больших объемов финансовых данных, и Python идеально соответствует этим критериям.
