Python は金融に役立ちますか?

Python プログラマーは銀行やヘッジファンドの間で高い需要があります。 幸いなことに、この言語は習得が簡単です。イギリスの小学校でプログラミングの基礎を教えるためによく使用されています。ただし、特に金融関連で Python を使用したい場合は、初めて Python に触れる前に、知っておくべきことがいくつかあります。

#Python は、金融業界で絶大な評判を誇るプログラミング言語です。最大手の投資銀行やヘッジファンドは、中核的な取引プロジェクトやリスク管理システムなど、幅広い金融アプリケーションを構築するためにこれを使用しています。 (推奨学習: Python ビデオ チュートリアル )

関数は含まれていませんが、ライブラリはあります

これも知っておく必要がありますコア Python ライブラリは非常に軽量です。何か興味深いことをしたい場合は、事前にパッケージ化されたライブラリをインポートする必要があります。これらのライブラリには、ほとんどの数学演算の実行、データのインポートと処理、一般的なシステム タスクの実行を行う関数が含まれています。

ただし、Python の真の力は、無料で利用できる多数のサードパーティ ライブラリをダウンロードし始めると発揮されます。財務業務の場合は、numpy (大規模な配列の操作を処理)、scipy (高度な統計関数および数学関数)、および matplotlib (データ視覚化) が必要になります。機械学習に興味のあるデータ サイエンティストは、tensorflow を検討するとよいでしょう。パンダはデータ操作の必需品であり、元々は巨大ヘッジファンド AQR Capital の経営陣で開発されました。

ユーザーは、上記のすべてのパッケージなどが含まれる、きちんとパッケージ化された環境で Anaconda ディストリビューションを表示したいと考えるかもしれません。

Python は遅いです。ただし、C#C や C++ の超高速に慣れているプログラマ、または Julia や Java を比較的高速に使用できるプログラマにとって、Python は少し遅いと感じるでしょう (それでもまだ遅いですが)。 R や Matlab よりも高速であり、どちらも量的金融で人気のある言語です)。

プログラマは自分のコードがいかに早くて速いかを自慢したがりますが、ほとんどのコードは速い必要はありません。ただし、大規模なデータセットやレイテンシーに敏感な取引アルゴリズムで繰り返し実行される関数にとって、Python は明らかに遅すぎます。

幸いなことに、高速な C または C++ 関数を作成して Python モジュールに埋め込むのは非常に簡単です。その方法を学びましょう。

Python はビッグ データが大好きです

今日の市場で優位に立つことを目指す金融会社は、新しいデータ ソースに注目しています。これらの代替データ ソースには共通点が 1 つあります。それは、それらが大きいということです。 Twitter フィード データを使用して市場センチメントを予測するのは素晴らしいアイデアですが、毎日約 5 億件の新しいツイートが存在します。これには、大量のデータを保存、処理、分析する必要があります。

幸いなことに、Python はビッグ データ エコシステムにうまく適合しており、Spark や Hadoop と対話するためのパッケージが利用可能です。 Python は、MongoDB などの NoSQL データベース用の API も提供し、すべての主要なクラウド ストレージ プロバイダー用の API も提供します。

GIL を恐れないでください

GI は Python のアキレス腱であることで悪名高いです。インタプリタは一度に 1 つのスレッドしか実行できないため、実行速度が低下し、最新のマルチコア CPU を活用できないボトルネックが生じます。ただし、GIL が実際に問題を引き起こすことはほとんどありません。実際のプログラムのほとんどは、入力または出力の待機により多くの時間を費やします。

GIL は大規模で計算量の多い操作に影響しますが、それをデスクトップやラップトップで実行しようとするのはマゾヒストだけです。コードを並列化してから、ローカル クラスターまたはクラウド コンピューティング プロバイダーに配布する方が合理的です。

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