Finanční modelování v Pythonu - přehled, jak používat?

Co je to finanční modelování v Pythonu?

Finanční modelování v Pythonu odkazuje na metodu, která se používá k sestavení finančního modelu pomocí programovacího jazyka pythonu na vysoké úrovni, který má bohatou sbírku předdefinovaných datových typů. Tento jazyk lze použít k modifikaci a analýze tabulek aplikace Excel i k automatizaci určitých úkolů, které vykazují opakování. Vzhledem k tomu, že finanční modely značně využívají tabulky, se Python stal jedním z nejpopulárnějších programovacích jazyků v oblasti financí.

Balíček PPF pro Python

Balíček nebo knihovna PPF odkazuje na balíček Python, který obsahuje rodinu dílčích balíků. Jinými slovy, jedná se o směs různých podpůrných rozšiřujících modulů, které usnadňují implementaci programování v Pythonu. Níže naleznete souhrn různých dílčích balíků PPF:

  • com: Používá se pro obchodní, tržní a cenové funkce.
  • jádro: Používá se při reprezentaci typů a funkcí finančních veličin.
  • date_time: Používá se při manipulaci a výpočtu data a času.
  • market: Používá se při reprezentaci typů a funkcí běžných křivek a ploch ve finančním programování (např. povrchy volatility, křivky faktoru slevy atd.).
  • matematika: Používá se pro obecné matematické algoritmy.
  • model: Používá se pro kódování různých numerických cenových modelů.
  • pricer: Je pro typy a funkce používané pro oceňování finančních struktur.
  • text: Používá se pro testovací sadu.
  • obslužný program: Používá se pro úkoly, které mají obecnou povahu (např. algoritmy pro vyhledávání a třídění).

Matematické nástroje pro Python

Některé z hlavních matematických nástrojů dostupných v Pythonu jsou následující:

  1. N (.): Jedná se o funkci v modulu ppf.math.special functions, která pomáhá při aproximaci standardní funkce normální kumulativní distribuce, která se používá v modelu oceňování opcí Black-Scholes.
  2. Interpolace: Jedná se o proces, který se používá k odhadu hodnot funkce y (x) pro argumenty mezi několika známými datovými body (x 0 , y 0 ), (x 1 , y 1 )…, (x n , y n ). Při jeho implementaci se používá modul ppf.utility.bound. Některé z variant interpolace jsou:
    1. Lineární interpolace
    2. Loglineární interpolace
    3. Lineární na nulové interpolaci
    4. Krychlová spline interpolace
  3. Hledání kořenů: Používá se k nalezení kořene s odvozenými informacemi nebo bez nich pomocí modulu hledání ppf.math.root. Některé z variant hledání kořenů jsou:
    1. Metoda půlení
    2. Newton-Raphsonova metoda
  4. Lineární algebra: Funkce lineární algebry jsou většinou obsaženy v balíčku NumPy. Implementuje se pomocí modulu ppf.math.linear-algebra. Některé z variant lineární algebry jsou:
    1. Násobení matic
    2. Maticová inverze
    3. Matrix Pseudo-inverzní
    4. Řešení lineárních systémů
    5. Řešení tridiagonálních systémů
  5. Zobecněné lineární nejméně čtverce: Jedná se o proces, který se používá k přizpůsobení sady datových bodů lineární kombinaci některých základních funkcí. Algoritmy pro tuto funkci jsou implementovány pomocí ppf.math.generalized modulu nejmenších čtverců.
  6. Kvadratické a kubické kořeny: Tyto funkce se používají k nalezení skutečných kořenů kvadratické nebo kubické rovnice. Modul ppf.math.quadratic root se používá k nalezení skutečných kořenů kvadratické rovnice, zatímco modul ppf.math.cubic root se používá pro algoritmus kubických kořenů.
  7. Integrace: Tento nástroj se používá k výpočtu očekávané hodnoty funkce s náhodnými proměnnými. Primárně se používá při výpočtu finančních výplat. Některé z variant integrace jsou:
    1. Po částech konstantní polynomiální tvarovka
    2. Kusová polynomiální integrace
    3. Semi-analytické podmíněné očekávání

Rozšíření Pythonu

V Pythonu existují určitá omezení, která lze překonat pomocí rozšiřujících modulů pomocí C. Tyto rozšiřující moduly lze použít k přidání nových typů vestavěných objektů do Pythonu a mohou volat funkce z knihovny C. Určitá sada funkcí, maker a proměnných, které jsou k dispozici v rozhraní Python API, podporující taková rozšíření. Záhlaví „Python.h“ je zahrnuto ve zdrojovém souboru C pro Python API.

Integrace aplikace Python Excel

Některé integrační nástroje Pythonu Excel, které lze použít k doplnění stávajících funkcí aplikace Excel, jsou následující:

  • xlwings: Tento balíček lze použít k přesunutí zpracování backendu z VBA do Pythonu. Poté mohou uživatelé pokračovat v bezproblémovém používání aplikace Excel při používání každého ovládacího tlačítka k volání skriptů Pythonu.
  • Notebook Jupyter: Umožňuje uživatelům využívat Python k vytváření interaktivních, sdílených a webových dokumentů, které mohou obsahovat vizualizace, kód a text.
  • Knihovna Pandas: Lze ji použít k rychlému načtení dat z tabulek aplikace Excel do databáze SQL nebo pandy DataFrames. V obou případech lze data rychle analyzovat a prozkoumat.

Datový model Pythonu

Objekty jsou základní podstatou datového modelu Pythonu. Všechna data v programu Python jsou reprezentována objekty okamžitě nebo vztahem mezi objekty. Objekt lze rozpoznat podle jeho identity, typu a hodnoty.

  1. Identita: Odkazuje na adresu objektu v paměti a po vytvoření se nikdy nezmění.
  2. Typ: Definuje operace, které objekt podporuje, spolu s možnou hodnotou pro daný typ objektu.
  3. Hodnota: Hodnota objektu se může změnit. Ty, které se mění, jsou známé jako proměnlivé, zatímco ty neměnné jsou známé jako neměnné.

Mylné představy o Pythonu

  • Je to čistý skriptovací jazyk, protože používá jednoduchou syntaxi a podporu pro různé platformy.
  • Nemá kompilátor jako jiné jazyky.
  • Postrádá škálovatelnost a jako takový nemůže podporovat žádnou výrazně velkou uživatelskou základnu.
  • Je to vnímáno jako velmi pomalé.
  • Nepodporuje souběžnost.

Význam finančního modelování v Pythonu

Python se stal jedním z nejpopulárnějších programovacích jazyků používaných pro finanční modelování. Společnosti dnes hledají inovativní nástroje pro mnohem snazší nakládání s velkými objemy finančních dat a Python do těchto kritérií dokonale zapadá.

Zajímavé články...