Pénzügyi modellezés a Pythonban - áttekintés, hogyan kell használni?

Mi a pénzügyi modellezés a Pythonban?

A Python pénzügyi modellezése azt a módszert jelenti, amelyet pénzügyi modell felépítéséhez használnak magas szintű python programozási nyelv használatával, amely gazdag beépített adattípusok gyűjteményével rendelkezik. Ez a nyelv használható az Excel-táblázatok módosítására és elemzésére, valamint bizonyos ismétlődést mutató feladatok automatizálására. Tekintettel arra, hogy a pénzügyi modellek széles körben használják a táblázatokat, a Python az egyik legnépszerűbb programozási nyelvvé vált a pénzügy területén.

PPF csomag Python számára

A PPF csomag vagy könyvtár a Python csomagra vonatkozik, amely egy alcsomag-családot tartalmaz. Más szóval, különféle támogató kiterjesztésű modulok keveréke, amelyek megkönnyítik a Python programozás megvalósítását. Az alábbiakban találja a különböző PPF-alcsomagok összefoglalását:

  • com: Kereskedelmi, piaci és árképzési funkciókhoz használják.
  • mag: A pénzügyi mennyiségek típusainak és funkcióinak ábrázolására használják.
  • date_time: A dátum és az idő manipulálásához és kiszámításához használatos.
  • piac: A pénzügyi programozásban a közös görbék és felületek típusainak és funkcióinak ábrázolására használják (pl. volatilitási felületek, diszkont faktor görbék stb.).
  • matematika: Általános matematikai algoritmusokhoz használják.
  • modell: Különböző numerikus árképzési modellek kódolására szolgál.
  • pricer: A pénzügyi struktúrák értékeléséhez használt típusokra és funkciókra vonatkozik.
  • szöveg: A tesztcsomaghoz használják.
  • segédprogram: Általános jellegű feladatokhoz használják (pl. kereséshez és rendezéshez szükséges algoritmusok).

Matematikai eszközök a Pythonhoz

A Pythonban elérhető néhány fő matematikai eszköz a következő:

  1. N (.): A ppf.math.special functions modul egy olyan funkciója, amely segíti a normál normális kumulatív eloszlásfüggvény közelítését, amelyet a Black-Scholes opció árazási modellje használ.
  2. Interpoláció: Ez az a folyamat, amellyel megbecsüljük az y (x) függvény értékeit több ismert adatpont (x 0 , y 0 ), (x 1 , y 1 )…, (x n , y n ) közötti argumentumoknál ). A ppf.utility.bound modult a megvalósítás során használják. Az interpoláció néhány változata:
    1. Lineáris interpoláció
    2. Loglineáris interpoláció
    3. Lineáris nulla interpoláción
    4. Köbös spline interpoláció
  3. Gyökérkeresés: A gyökér derivált információval vagy anélkül történő keresésére szolgál a ppf.math.root kereső modul segítségével. A gyökérlelet néhány változata:
    1. Felezési módszer
    2. Newton-Raphson módszer
  4. Lineáris algebra: A lineáris algebra függvényeket többnyire a NumPy csomag fedi le. A ppf.math.linear-algebra modul segítségével valósítható meg. A lineáris algebra néhány változata a következő:
    1. Mátrix szorzás
    2. Mátrix inverzió
    3. Matrix ál-inverz
    4. Lineáris rendszerek megoldása
    5. Tridiagonális rendszerek megoldása
  5. Általánosított lineáris legkisebb négyzetek: Ez az a folyamat, amelyet arra használnak, hogy az adatpontok halmazát néhány alapfunkció lineáris kombinációjához illesszék. Ennek a függvénynek az algoritmusait a ppf.math.generalized legkisebb négyzetek modul segítségével hajtják végre.
  6. Másodfokú és köbös gyökerek: Ezeket a függvényeket a másodfokú vagy köbös egyenlet valódi gyökereinek megkeresésére használják. A ppf.math.quadratic gyökerek modult a másodfokú egyenlet valódi gyökereinek megkeresésére, míg a ppf.math.cubic gyökerek modult a köbös gyökerek algoritmusára használják.
  7. Integráció: Ez az eszköz egy függvény várható értékének kiszámítására szolgál véletlen változókkal. Elsősorban a pénzügyi kifizetések kiszámításához használják. Az integráció néhány változata:
    1. Darabonként állandó polinom illesztés
    2. Darabos polinom integráció
    3. Félanalitikus feltételes elvárások

A Python kiterjesztése

A Pythonban vannak bizonyos korlátozások, amelyek leküzdhetők a C-t használó bővítőmodulokkal. Ezek a kiterjesztési modulok felhasználhatók új beépített objektumtípusok hozzáadására a Python-hoz, és függvényeket hívhatnak meg a C könyvtárból. A Python API-ban elérhető bizonyos funkciók, makrók és változók az ilyen kiterjesztések támogatására. A 'Python.h' fejléc a Python API C forrásfájljában található.

Python Excel integráció

Néhány Python Excel integrációs eszköz, amely a meglévő excel funkcionalitás feltöltésére használható, a következő:

  • xlwings: Ez a csomag használható a háttér-feldolgozás VBA-ból Pythonba történő áthelyezésére. Ezt követően a felhasználók folytathatják az Excel zökkenőmentes használatát, miközben az egyes vezérlőgombok segítségével meghívják a Python-parancsfájlokat.
  • Jupyter Notebook: Lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy kihasználják a Python interaktív, megosztható és webalapú dokumentumok létrehozását, amelyek vizualizációkat, kódot és szöveget tartalmazhatnak.
  • Panda könyvtár: Használható adatok gyors betöltésére az Excel táblázatokból az SQL adatbázisba vagy a pandák DataFrame-be. Mindkét esetben az adatok gyorsan elemezhetők és feltárhatók.

Python adatmodell

Az objektumok jelentik a Python adatmodell lényegét. A Python programban szereplő összes adatot vagy objektumok jelentik azonnal, vagy az objektumok közötti kapcsolat. Az objektumot fel lehet ismerni azonossága, típusa és értéke alapján.

  1. Identitás: A memóriában lévő objektum címére utal, és létrehozása után soha nem változik.
  2. Típus: Meghatározza az objektum által támogatott műveleteket, az adott objektumtípus lehetséges értékével együtt.
  3. Érték: Az objektum értéke változhat. A változókat változóként, míg a megváltoztathatatlanokat változhatatlannak nevezik.

Tévhitek a Pythonról

  • Ez egy tiszta szkriptnyelv, mivel egyszerű szintaxist és platformok közötti támogatást használ.
  • Nincs fordítója, mint más nyelveknek.
  • Hiányzik a méretezhetőség, és mint ilyen, nem képes támogatni jelentősen nagy felhasználói bázist.
  • Nagyon lassúnak tartják.
  • Nem támogatja az egyidejűséget.

A pénzügyi modellezés jelentősége a Pythonban

A Python a pénzügyi modellezés egyik legnépszerűbb programozási nyelvévé vált. A vállalatok manapság innovatív eszközöket keresnek a nagy mennyiségű pénzügyi adat sokkal könnyebb kezeléséhez, és a Python tökéletesen illeszkedik ebbe a kritériumba.

érdekes cikkek...