Mis on Pythonis finantsmudelid?
Finantsmodelleerimine Pythonis viitab meetodile, mida kasutatakse finantsmudeli loomiseks, kasutades kõrgetasemelist Pythoni programmeerimiskeelt, millel on rikkalik sisseehitatud andmetüüpide kogu. Seda keelt saab kasutada nii Exceli arvutustabelite muutmiseks ja analüüsimiseks kui ka teatud korduste ülesannete automatiseerimiseks. Arvestades, et finantsmudelid kasutavad laialt arvutustabeleid, on Pythonist saanud finantsvaldkonnas üks populaarsemaid programmeerimiskeeli.
PPF-i pakett Pythoni jaoks
PPF-pakett või teek viitab Pythoni paketile, mis sisaldab alampakettide perekonda. Teisisõnu on see segu erinevatest toetavatest laiendusmoodulitest, mis hõlbustavad Pythoni programmeerimise rakendamist. Allpool leiate PPF-i erinevate pakettide kokkuvõtte:
- com: Seda kasutatakse kaubanduse, turu ja hinnakujunduse funktsioonide jaoks.
- tuum: Seda kasutatakse rahaliste koguste tüüpide ja funktsioonide esitamiseks.
- date_time: seda kasutatakse kuupäeva ja kellaaja manipuleerimisel ning arvutamisel.
- turg: seda kasutatakse ühiste kõverate ja pindade tüüpide ja funktsioonide esitamisel finantsplaneerimises (nt volatiilsuspinnad, diskontotegurite kõverad jne).
- matemaatika: seda kasutatakse üldiste matemaatiliste algoritmide jaoks.
- mudel: Seda kasutatakse erinevate numbriliste hinnamudelite kodeerimiseks.
- pricer: see on mõeldud finantsstruktuuride hindamiseks kasutatavate tüüpide ja funktsioonide jaoks.
- tekst: Seda kasutatakse testipaketi jaoks.
- utiliit: seda kasutatakse üldist laadi ülesannete jaoks (nt algoritmid otsimiseks ja sortimiseks).
Matemaatilised tööriistad Pythoni jaoks
Mõned peamised Pythonis saadaolevad matemaatilised tööriistad on järgmised:
- N (.): See on funktsioon funktsioonides moodul ppf.math.special, mis aitab ühtlustada tavalise normaalse kumulatiivse jaotuse funktsiooni, mida kasutatakse Black-Scholes'i optsioonide hinnamudelis.
- Interpoleerimine: Seda protsessi kasutatakse funktsiooni y (x) väärtuste hindamiseks mitme teadaoleva andmepunkti (x 0 , y 0 ), (x 1 , y 1 )…, (x n , y n ) argumentide vahel ). Selle rakendamisel kasutatakse moodulit ppf.utility.bound. Mõned interpoleerimise variandid on:
- Lineaarne interpoleerimine
- Loglinaarne interpoleerimine
- Lineaarne nullinterpolatsioonil
- Kuupjoonte interpoleerimine
- Juurte leidmine: Seda kasutatakse juuri leidmiseks koos tuletisteavet sisaldava teabega või ilma selleta, kasutades ppf.math.root leidmise moodulit. Mõned juurte leidmise variandid on:
- Poolitamismeetod
- Newton-Raphsoni meetod
- Lineaaralgebra: Lineaaralgebra funktsioonid on enamasti kaetud NumPy paketiga. Selle rakendamiseks kasutatakse moodulit ppf.math.linear-algebra. Mõned lineaarse algebra variandid on:
- Maatriksi korrutamine
- Maatriksi inversioon
- Maatriksi pseudo-pöördvõrdeline
- Lineaarsete süsteemide lahendamine
- Tridiagonaalsete süsteemide lahendamine
- Üldised lineaarsed kõige väiksemad ruudud: see on protsess, mida kasutatakse andmepunktide hulga sobitamiseks mõne põhifunktsiooni lineaarse kombinatsiooniga. Selle funktsiooni algoritmid viiakse ellu mooduliga ppf.math.generalized mazim ruut.
- Ruut- ja kuupjuured: neid funktsioone kasutatakse ruut- või kuupvõrrandi tegelike juurte leidmiseks. Ruutvõrrandi tegelike juurte leidmiseks kasutatakse ppf.math.quadratic juurte moodulit, kuupjuurte algoritmi jaoks aga moodulit ppf.math.cubic roots.
- Integreerimine: seda tööriista kasutatakse juhuslike muutujatega funktsiooni eeldatava väärtuse arvutamiseks. Seda kasutatakse peamiselt rahalise tasuvuse arvutamisel. Mõned integratsiooni variandid on:
- Tükkhaaval pidev polünoomi paigaldamine
- Tükkhaaval polünoomne integratsioon
- Poolanalüütilised tingimuslikud ootused
Pythoni laiendamine
Pythonis on teatud piirangud, mida saab ületada C-d kasutavate laiendusmoodulitega. Neid laiendusmooduleid saab kasutada Pythonile uute sisseehitatud objektitüüpide lisamiseks ja funktsioonide kutsumiseks C-teegist. Teatud Python API-s saadaval olev funktsioonide, makrode ja muutujate komplekt selliste laienduste toetamiseks. Päis Python.h on lisatud Pythoni API C-lähtekoodifaili.
Pythoni Exceli integreerimine
Mõned Pythoni Exceli integreerimisvahendid, mida saab kasutada Exceli olemasoleva funktsionaalsuse täiendamiseks, on järgmised:
- xlwings: seda paketti saab kasutada taustaprogrammi töötlemise teisaldamiseks VBA-st Pythoni. Pärast seda saavad kasutajad jätkata Exceli kasutamist sujuvalt, kasutades Pythoni skriptide helistamiseks iga juhtnuppu.
- Jupyteri märkmik: see võimaldab kasutajatel kasutada Pythoni interaktiivsete, jagatavate ja veebipõhiste dokumentide loomisel, mis võivad sisaldada visualiseeringuid, koodi ja teksti.
- Pandase raamatukogu: seda saab kasutada Exceli tabelite andmete kiireks laadimiseks SQL-i andmebaasi või pandade DataFrame'i. Mõlemal juhul saab andmeid kiiresti analüüsida ja uurida.
Pythoni andmemudel
Objektid on Pythoni andmemudeli põhiolemus. Kõiki Pythoni programmi andmeid esindavad kas objektid kohe või objektide suhe. Objekti saab ära tunda selle identiteedi, tüübi ja väärtuse järgi.
- Identiteet: see viitab mälus oleva objekti aadressile ja pärast loomist ei muutu see kunagi.
- Tüüp: See määratleb toimingud, mida objekt toetab, koos selle objektitüübi võimaliku väärtusega.
- Väärtus: objekti väärtus võib muutuda. Need, mis muutuvad, on muudetavad, muutumatud aga muutumatud.
Väärarusaamad Pythoni kohta
- See on puhas skriptikeel, kuna see kasutab lihtsat süntaksit ja platvormidevahelist tuge.
- Sellel pole kompilaatorit nagu teistes keeltes.
- Sellel puudub mastaapsus ja sellisena ei saa see toetada ühtegi märkimisväärselt suurt kasutajaskonda.
- Seda peetakse väga aeglaseks.
- See ei toeta samaaegsust.
Finantsmudelite olulisus Pythonis
Python on kasvanud üheks kõige populaarsemaks programmeerimiskeeleks, mida kasutatakse finantsmudelites. Ettevõtted otsivad tänapäeval uuenduslikke tööriistu suurte finantsandmete käsitlemiseks palju lihtsamal viisil ja Python sobib selle kriteeriumiga suurepäraselt.
