Finanšu modelēšana Python - pārskats, kā to izmantot?

Kas ir finanšu modelēšana Python?

Finanšu modelēšana pakalpojumā Python attiecas uz metodi, ko izmanto, lai izveidotu finanšu modeli, izmantojot augsta līmeņa pitona programmēšanas valodu, kurai ir bagātīga iebūvētu datu tipu kolekcija. Šo valodu var izmantot Excel izklājlapu modificēšanai un analīzei, kā arī noteiktu uzdevumu, kas parāda atkārtošanos, automatizēšanai. Ņemot vērā, ka finanšu modeļi plaši izmanto izklājlapas, Python ir kļuvis par vienu no populārākajām programmēšanas valodām finanšu jomā.

PPF pakete Python

PPF pakete vai bibliotēka attiecas uz Python pakotni, kas ietver apakšpaku saimi. Citiem vārdiem sakot, tas ir dažādu atbalstošu paplašinājumu moduļu maisījums, kas atvieglo Python programmēšanas ieviešanu. Lūdzu, zemāk atrodiet dažādu PPF apakšpaku kopsavilkumu:

  • lv: to izmanto tirdzniecībai, tirgum un cenu noteikšanai.
  • kodols: To izmanto, lai attēlotu finanšu daudzumu veidus un funkcijas.
  • date_time: To izmanto, manipulējot un aprēķinot datumu un laiku.
  • tirgus: To izmanto, lai attēlotu finanšu plānošanā kopējo līkņu un virsmu veidus un funkcijas (piemēram, svārstīguma virsmas, diskonta faktora līknes utt.).
  • matemātika: to izmanto vispārējiem matemātiskiem algoritmiem.
  • modelis: To izmanto dažādu skaitlisko cenu modeļu kodēšanai.
  • pricer: Tas paredzēts veidiem un funkcijām, ko izmanto finanšu struktūru novērtēšanai.
  • teksts: To izmanto testa komplektam.
  • lietderība: to lieto vispārīga rakstura uzdevumiem (piemēram, meklēšanas un šķirošanas algoritmiem).

Matemātiskie rīki Python

Daži no galvenajiem matemātiskajiem rīkiem, kas pieejami Python, ir šādi:

  1. N (.): Tā ir funkcija ppf.math.speciālās funkcijas modulī, kas palīdz tuvināt standarta normālās kumulatīvās izplatīšanas funkciju, kas tiek izmantota opcijas Black-Scholes cenu noteikšanas modelī.
  2. Interpolācija: Tas ir process, ko izmanto, lai novērtētu funkcijas y (x) vērtības argumentiem starp vairākiem zināmiem datu punktiem (x 0 , y 0 ), (x 1 , y 1 )…, (x n , y n ). Tā ieviešanā tiek izmantots ppf.utility.bound modulis. Daži no interpolācijas variantiem ir:
    1. Lineārā interpolācija
    2. Loglineārā interpolācija
    3. Lineāra uz nulles interpolācijas
    4. Kubiskā splaina interpolācija
  3. Sakņu atrašana: to izmanto, lai atrastu sakni ar atvasinātu informāciju vai bez tās, izmantojot ppf.math.root meklēšanas moduli. Daži no sakņu atrašanas variantiem ir:
    1. Bisekcijas metode
    2. Ņūtona-Rafsona metode
  4. Lineārā algebra: lineārās algebras funkcijas galvenokārt ir ietvertas NumPy paketē. To īsteno, izmantojot moduli ppf.math.linear-algebra. Daži no lineārās algebras variantiem ir:
    1. Matricas reizināšana
    2. Matricas inversija
    3. Matrica pseido-apgrieztā
    4. Lineāro sistēmu risināšana
    5. Tridiagonālo sistēmu risināšana
  5. Vispārīgi lineārie vismazākie laukumi: Tas ir process, ko izmanto, lai datu punktu kopu pielāgotu lineārai dažu pamatfunkciju kombinācijai. Šīs funkcijas algoritmi tiek ieviesti, izmantojot moduli ppf.math.generalized mazāko kvadrātu.
  6. Kvadrātiskās un kubiskās saknes: šīs funkcijas tiek izmantotas, lai atrastu kvadrātveida vai kubiskā vienādojuma reālās saknes. Modulis ppf.math.quadratic Saknes tiek izmantots, lai atrastu kvadrātvienādojuma reālās saknes, savukārt kubisko sakņu algoritmam - ppf.math.cubic saknes.
  7. Integrācija: Šis rīks tiek izmantots, lai aprēķinātu funkcijas sagaidāmo vērtību ar nejaušiem mainīgajiem. To galvenokārt izmanto, lai aprēķinātu finansiālo izmaksu. Daži no integrācijas variantiem ir:
    1. Piecu gabalu nemainīgs polinoma savienojums
    2. Galda polinoma integrācija
    3. Daļēji analītiskās nosacītās cerības

Python paplašināšana

Python ir noteikti ierobežojumi, kurus var pārvarēt, izmantojot paplašinājuma moduļus, izmantojot C. Šos paplašinājuma moduļus var izmantot, lai Python pievienotu jaunus iebūvētus objektu tipus, un tie var izsaukt funkcijas no C bibliotēkas. Noteikts Python API pieejamo funkciju, makro un mainīgo kopums, kas atbalsta šādus paplašinājumus. Galvene 'Python.h' ir iekļauta Python API C avota failā.

Python Excel integrācija

Daži no Python Excel integrācijas rīkiem, kurus var izmantot esošās Excel funkcionalitātes papildināšanai, ir šādi:

  • xlwings: Šo pakotni var izmantot, lai pārvietotu aizmugures apstrādi no VBA uz Python. Pēc tam lietotāji var vienmērīgi izmantot programmu Excel, vienlaikus izmantojot katru vadības pogu, lai izsauktu Python skriptus.
  • Jupyter piezīmjdators: tas ļauj lietotājiem izmantot Python, lai izveidotu interaktīvus, koplietojamus un tīmekļa dokumentus, kas var saturēt vizualizācijas, kodu un tekstu.
  • Pandas bibliotēka: to var izmantot, lai ātri ielādētu datus no Excel izklājlapām SQL datu bāzē vai pandas DataFrames. Jebkurā gadījumā datus var ātri analizēt un izpētīt.

Python datu modelis

Objekti ir galvenā Python datu modeļa būtība. Visus Python programmas datus vai nu uzreiz attēlo objekti, vai arī attiecība starp objektiem. Objektu var atpazīt pēc tā identitātes, veida un vērtības.

  1. Identitāte: tā attiecas uz atmiņā esošā objekta adresi, un pēc izveidošanas tā nekad nemainās.
  2. Tips: Tas nosaka darbības, kuras objekts atbalsta, kā arī šī objekta tipa iespējamo vērtību.
  3. Vērtība: objekta vērtība var mainīties. Tie, kas mainās, ir pazīstami kā maināmi, bet nemaināmie - nemainīgi.

Kļūdaini priekšstati par Python

  • Tā ir tīra skriptu valoda, jo tajā tiek izmantota vienkārša sintakse un starpplatformu atbalsts.
  • Tam nav kompilatora kā citām valodām.
  • Tam trūkst mērogojamības, un kā tāds tas nevar atbalstīt nevienu ievērojami lielu lietotāju loku.
  • Tiek uzskatīts, ka tas ir ļoti lēns.
  • Tas neatbalsta vienlaicīgumu.

Finanšu modelēšanas nozīme Python

Python ir kļuvis par vienu no populārākajām programmēšanas valodām, ko izmanto finanšu modelēšanai. Mūsdienās uzņēmumi meklē novatoriskus rīkus liela apjoma finanšu datu apstrādei daudz vieglāk, un Python lieliski iekļaujas šajā kritērijā.

Interesanti raksti...