Financiële modellering in Python - Overzicht, hoe te gebruiken?

Wat is financiële modellering in Python?

Financiële modellering in Python verwijst naar de methode die wordt gebruikt om een ​​financieel model te bouwen met behulp van Python-programmeertaal op hoog niveau met een rijke verzameling ingebouwde gegevenstypen. Deze taal kan worden gebruikt voor het wijzigen en analyseren van Excel-spreadsheets en voor het automatiseren van bepaalde taken die herhaling vertonen. Aangezien financiële modellen op grote schaal gebruikmaken van spreadsheets, is Python een van de meest populaire programmeertalen op het gebied van financiën geworden.

PPF-pakket voor Python

Het PPF-pakket of de bibliotheek verwijst naar het Python-pakket dat een familie van subpakketten omvat. Met andere woorden, het is een mix van verschillende ondersteunende uitbreidingsmodules die de implementatie van Python-programmering vergemakkelijken. Hieronder vindt u het overzicht van de verschillende PPF-subpakketten:

  • com: Het wordt gebruikt voor handels-, markt- en prijsfunctionaliteit.
  • kern: het wordt gebruikt bij de weergave van soorten en functies van financiële hoeveelheden.
  • date_time: Het wordt gebruikt bij de manipulatie en berekening van datum en tijd.
  • markt: het wordt gebruikt bij de weergave van soorten en functies van gemeenschappelijke curven en oppervlakken in financiële programmering (bijv. volatiliteitsoppervlakken, kortingsfactorcurves, enz.).
  • math: het wordt gebruikt voor algemene wiskundige algoritmen.
  • model: Het wordt gebruikt voor het coderen van verschillende numerieke prijsmodellen.
  • pricer: het is voor typen en functies die worden gebruikt voor het waarderen van financiële structuren.
  • tekst: het wordt gebruikt voor de testsuite.
  • utility: het wordt gebruikt voor taken die algemeen van aard zijn (bijv. algoritmen voor zoeken en sorteren).

Wiskundige hulpmiddelen voor Python

Enkele van de belangrijkste wiskundige tools die beschikbaar zijn in Python zijn als volgt:

  1. N (.): Het is een functie in de ppf.math.special-functies-module die helpt bij de benadering van de standaard normale cumulatieve verdelingsfunctie, die wordt gebruikt in het Black-Scholes-prijsmodel voor opties.
  2. Interpolatie: het is het proces dat wordt gebruikt om de waarden van een functie y (x) te schatten voor argumenten tussen verschillende bekende gegevenspunten (x 0 , y 0 ), (x 1 , y 1 ) …, (x n , y n ). Bij de implementatie wordt de module ppf.utility.bound gebruikt. Enkele van de varianten van interpolatie zijn:
    1. Lineaire interpolatie
    2. Loglineaire interpolatie
    3. Lineair bij nulinterpolatie
    4. Kubieke spline-interpolatie
  3. Root Finding: Het wordt gebruikt om de root te vinden met of zonder afgeleide informatie met behulp van de ppf.math.root zoekmodule. Enkele van de varianten van wortelopsporing zijn:
    1. Bisectie methode
    2. Newton-Raphson-methode
  4. Lineaire algebra: De lineaire algebra-functies worden grotendeels behandeld in het NumPy-pakket. Het wordt geïmplementeerd met behulp van de module ppf.math.linear-algebra. Enkele van de varianten van lineaire algebra zijn:
    1. Matrix vermenigvuldiging
    2. Matrix-inversie
    3. Matrix pseudo-invers
    4. Lineaire systemen oplossen
    5. Tridiagonale systemen oplossen
  5. Gegeneraliseerde lineaire kleinste kwadraten: het is het proces dat wordt gebruikt om een ​​reeks gegevenspunten te passen in een lineaire combinatie van enkele basisfuncties. De algoritmen voor deze functie worden geïmplementeerd met behulp van de module ppf.math.generalized kleinste kwadraten.
  6. Kwadratische en kubische wortels: deze functies worden gebruikt om de echte wortels van een kwadratische of kubische vergelijking te vinden. De module ppf.math.quadratic roots wordt gebruikt om de echte wortels van een kwadratische vergelijking te vinden, terwijl de module ppf.math.cubic roots wordt gebruikt voor het algoritme voor kubieke wortels.
  7. Integratie: deze tool wordt gebruikt om de verwachte waarde van een functie met willekeurige variabelen te berekenen. Het wordt voornamelijk gebruikt bij de berekening van financiële uitbetalingen. Enkele varianten van integratie zijn:
    1. Stuksgewijze constante polynoomaanpassing
    2. Stuksgewijze veeltermintegratie
    3. Semi-analytische voorwaardelijke verwachtingen

Python uitbreiden

Er zijn bepaalde beperkingen in Python die kunnen worden overwonnen met de uitbreidingsmodules die C gebruiken. Deze uitbreidingsmodules kunnen worden gebruikt om nieuwe ingebouwde objecttypen aan Python toe te voegen en kunnen functies aanroepen uit de C-bibliotheek. Een bepaalde set functies, macro's en variabelen die beschikbaar zijn in Python API om dergelijke extensies te ondersteunen. De header 'Python.h' is opgenomen in een C-bronbestand voor Python API.

Python Excel-integratie

Enkele van de Python Excel-integratietools die kunnen worden gebruikt om de bestaande Excel-functionaliteit een boost te geven, zijn als volgt:

  • xlwings: Dit pakket kan worden gebruikt om de backend-verwerking van VBA naar Python te verplaatsen. Daarna kunnen de gebruikers Excel naadloos blijven gebruiken terwijl ze elke bedieningsknop gebruiken om Python-scripts aan te roepen.
  • Jupyter Notebook: Hiermee kunnen gebruikers Python gebruiken voor het maken van interactieve, deelbare en webgebaseerde documenten die visualisaties, code en tekst kunnen bevatten.
  • Panda's-bibliotheek: het kan worden gebruikt om snel gegevens van Excel-spreadsheets in SQL-database of panda's DataFrames te laden. In beide gevallen kunnen gegevens snel worden geanalyseerd en onderzocht.

Python-gegevensmodel

Objecten zijn de onderliggende essentie van een Python-datamodel. Alle gegevens in een Python-programma worden ofwel direct weergegeven door objecten of door de relatie tussen objecten. Een object is te herkennen aan zijn identiteit, type en waarde.

  1. Identiteit: het verwijst naar het adres van een object in het geheugen en het verandert nooit nadat het is gemaakt.
  2. Type: het definieert de bewerkingen die een object ondersteunt, samen met de mogelijke waarde voor dat objecttype.
  3. Waarde: de waarde van een object kan veranderen. Degenen die veranderen staan ​​bekend als veranderlijk, terwijl de onveranderlijke bekend staan ​​als onveranderlijk.

Misvattingen over Python

  • Het is een pure scripttaal omdat het een eenvoudige syntaxis en platformonafhankelijke ondersteuning gebruikt.
  • Het heeft geen compiler zoals andere talen.
  • Het mist schaalbaarheid en als zodanig kan het geen significant groot gebruikersbestand ondersteunen.
  • Het wordt als erg traag ervaren.
  • Het ondersteunt geen gelijktijdigheid.

Betekenis van financiële modellering in Python

Python is uitgegroeid tot een van de meest populaire programmeertalen die worden gebruikt voor financiële modellen. Bedrijven zijn tegenwoordig op zoek naar innovatieve tools om op een veel eenvoudigere manier met grote hoeveelheden financiële data om te gaan en Python past perfect in die criteria.

Interessante artikelen...