지난 10년 동안 자동화 기술의 등장으로 기술은 마침내 유수의 금융기관, 은행, 보험 및 투자회사, 주식거래회사, 헤지펀드, 증권사 등의 일부가 되었습니다. 2013년 Crosman 보고서에 따르면 은행과 금융회사는 2013년보다 2014년에 기술에 4.2% 더 많은 비용을 지출했습니다. 2020년에는 금융 서비스의 연간 기술 비용이 5억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 시스템 유지 관리와 지속적인 업그레이드가 필요할 때 일부 유명 은행에서는 일부 개발자를 고용하는 것이 일반적입니다.
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Python의 구문을 사용하면 이러한 금융 알고리즘과 수학적 계산을 쉽게 구현할 수 있으며 모든 수학적 설명은 다음과 같이 변환될 수 있습니다. Python 코드 한 줄은 줄당 100,000개 이상의 계산을 허용합니다.
Python만큼 수학에 적합한 언어는 없습니다. Python은 계산뿐만 아니라 수학과 과학의 순열 및 조합 문제에도 능숙합니다.
Python의 두 번째 기능은 숫자, 시퀀스 및 알고리즘을 표현하는 것입니다. 예를 들어 SciPy 라이브러리는 기술 및 과학 분야의 계산에 매우 적합합니다. SicPy 라이브러리는 많은 엔지니어, 과학자 및 분석가가 사용합니다.
Python의 확장이기도 한 NumPy는 수학 함수, 배열 및 행렬을 잘 처리할 수 있습니다. 동시에 Python은 엄격한 코딩 모드도 지원하므로 균형 잡힌 선택 또는 접근 방식이 됩니다.
동일한 결과를 얻기 위해 더 적은 인원을 사용하고 다른 프로그래밍 언어가 달성할 수 없는 목표를 달성하는 것이 Python의 주요 장점입니다. Python 구문의 정확성과 단순함은 물론 수많은 귀중한 타사 도구 덕분에 Python은 금융 산업의 복잡한 문제를 처리할 수 있는 유일하고 신뢰할 수 있는 선택이 됩니다.
영국 런던의 고용 기관인 Citetec의 기술 채용 관리자인 Stephen Grant는 다음과 같이 말했습니다. 시장 전반의 위험 관리 및 거래 시스템은 Python(때때로 C++와 혼합)을 사용하고 있으며 많은 은행이 은행 프런트 엔드 구축에서 벗어났습니다. 자산 위험 시스템에 Python을 사용하도록 선택합니다. Python을 사용하는 금융 회사에는 ABN AMRO, Deutsche Börse Group, Bellco Credit Union, JPMorgan Chase 및 Altis Investment Management가 있습니다.
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