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:
Пакет PPF для Python

  • 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:

Финансовое моделирование в Python - математические инструменты для Python

  1. 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.
  2. 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:
    1. Линейная интерполяция
    2. Логлинейная интерполяция
    3. Линейная по нулевой интерполяции
    4. Кубическая сплайн-интерполяция
  3. 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:
    1. Метод бисекции
    2. Метод Ньютона-Рафсона
  4. 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:
    1. Умножение матриц
    2. Матрица инверсия
    3. Матрица псевдообратная
    4. Решение линейных систем
    5. Решение трехдиагональных систем
  5. 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.
  6. 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.
  7. Интеграция: Этот инструмент используется для вычисления ожидаемого значения функции со случайными величинами. Он в основном используется при расчете финансовых выплат. Некоторые из вариантов интеграции:
    1. Подгонка кусочно-постоянным полиномом
    2. Кусочно-полиномиальное интегрирование
    3. 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.

  1. Личность: Он относится к адресу объекта в памяти и никогда не изменяется после создания.
  2. Тип: Он определяет операции, которые поддерживает объект, а также возможное значение для этого типа объекта.
  3. 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.

Программы для Windows, мобильные приложения, игры - ВСЁ БЕСПЛАТНО, в нашем закрытом телеграмм канале - Подписывайтесь:)

Похожие записи

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.