Finansiel modellering i Python - Oversigt, hvordan man bruger?

Hvad er finansiel modellering i Python?

Finansiel modellering i Python henviser til den metode, der bruges til at opbygge en finansiel model ved hjælp af højt niveau python programmeringssprog, der har en rig samling af indbyggede datatyper. Dette sprog kan bruges til ændring og analyse af Excel-regneark samt automatisering af visse opgaver, der viser gentagelse. I betragtning af at finansielle modeller bruger regneark i vid udstrækning, er Python blevet et af de mest populære programmeringssprog inden for økonomi.

PPF-pakke til Python

PPF-pakken eller biblioteket henviser til Python-pakken, der omfatter en familie af underpakker. Med andre ord er det en blanding af forskellige understøttende udvidelsesmoduler, der letter implementeringen af ​​Python-programmering. Nedenfor finder du en oversigt over de forskellige PPF-underpakker:

  • com: Det bruges til handel, marked og prisfunktionalitet.
  • kerne: Det bruges til repræsentation af typer og funktioner af finansielle mængder.
  • date_time: Det bruges til manipulation og beregning af dato og klokkeslæt.
  • marked: Det bruges til at repræsentere typer og funktioner for fælles kurver og overflader i finansiel programmering (f.eks. volatilitetsoverflader, rabatfaktorkurver osv.).
  • matematik: Det bruges til generelle matematiske algoritmer.
  • model: Den bruges til kodning af forskellige numeriske prissætningsmodeller.
  • pricer: Det er til typer og funktioner, der bruges til værdiansættelse af finansielle strukturer.
  • tekst: Det bruges til testpakken.
  • utility: Det bruges til opgaver, der er generelle (f.eks. algoritmer til søgning og sortering).

Matematiske værktøjer til Python

Nogle af de største matematiske værktøjer, der er tilgængelige i Python, er som følger:

  1. N (.): Det er en funktion i ppf.math.special functions-modulet, der hjælper med tilnærmelsen af ​​den normale normale kumulative fordelingsfunktion, som bruges i Black-Scholes-prisfastsættelsesmodellen.
  2. Interpolation: Det er den proces, der bruges til at estimere værdierne for en funktion y (x) for argumenter mellem flere kendte datapunkter (x 0 , y 0 ), (x 1 , y 1 ) …, (x n , y n ). Modulet ppf.utility.bound bruges til implementeringen. Nogle af varianterne af interpolation er:
    1. Lineær interpolation
    2. Loglinear interpolation
    3. Lineær ved nul interpolation
    4. Kubisk spline-interpolation
  3. Root Finding: Det bruges til at finde roden med eller uden afledte oplysninger ved hjælp af ppf.math.root-søgemodulet. Nogle af varianterne af rodfinding er:
    1. Halveringsmetode
    2. Newton-Raphson-metoden
  4. Lineær algebra: De lineære algebrafunktioner er for det meste dækket af NumPy-pakken. Det implementeres ved hjælp af modulet ppf.math.linear-algebra. Nogle af varianterne af lineær algebra er:
    1. Matrixmultiplikation
    2. Matrixinversion
    3. Matrix Pseudo-invers
    4. Løsning af lineære systemer
    5. Løsning af trekantede systemer
  5. Generaliserede lineære mindste firkanter: Det er processen, der bruges til at tilpasse et sæt datapunkter til en lineær kombination af nogle grundlæggende funktioner. Algoritmerne til denne funktion implementeres ved hjælp af modulet ppf.math.generaliseret mindste kvadrat.
  6. Kvadratiske og kubiske rødder: Disse funktioner bruges til at finde de virkelige rødder i en kvadratisk eller kubisk ligning. Modulet ppf.math.quadratic roots bruges til at finde de virkelige rødder i en kvadratisk ligning, mens ppf.math.cubic roots-modulet bruges til algoritmen for kubiske rødder.
  7. Integration: Dette værktøj bruges til at beregne den forventede værdi af en funktion med tilfældige variabler. Det bruges primært til beregning af økonomiske udbetalinger. Nogle af varianterne af integration er:
    1. Piecewise konstant polynomial montering
    2. Piecewise polynomial integration
    3. Semi-analytiske betingede forventninger

Udvidelse af Python

Der er visse begrænsninger i Python, der kan overvindes med udvidelsesmodulerne ved hjælp af C. Disse udvidelsesmoduler kan bruges til at tilføje nye indbyggede objekttyper til Python og kan kalde funktioner fra C-biblioteket. Et bestemt sæt funktioner, makroer og variabler, der er tilgængelige i Python API til at understøtte sådanne udvidelser. Overskriften 'Python.h' er inkluderet i en C-kildefil til Python API.

Python Excel-integration

Nogle af Python Excel-integrationsværktøjer, der kan bruges til at overbelaste den eksisterende excel-funktionalitet, er som følger:

  • xlwings: Denne pakke kan bruges til at flytte backendbehandlingen fra VBA til Python. Derefter kan brugerne fortsætte med at bruge Excel problemfrit, mens de bruger hver kontrolknap til at kalde Python-scripts.
  • Jupyter Notebook: Det giver brugerne mulighed for at udnytte Python til at skabe interaktive, delbare og webbaserede dokumenter, der kan indeholde visualiseringer, kode og tekst.
  • Pandas-bibliotek: Det kan bruges til hurtigt at indlæse data fra Excel-regneark i SQL-database eller pandas DataFrames. I begge tilfælde kan data analyseres og udforskes hurtigt.

Python-datamodel

Objekter er den underliggende essens i en Python-datamodel. Alle data i et Python-program er enten repræsenteret af objekter med det samme eller af forholdet mellem objekter. Et objekt kan genkendes af dets identitet, type og værdi.

  1. Identitet: Det refererer til adressen på et objekt i hukommelsen, og det ændres aldrig, når det er oprettet.
  2. Type: Den definerer de operationer, som et objekt understøtter sammen med den mulige værdi for den pågældende objekttype.
  3. Værdi: Værdien af ​​et objekt kan ændre sig. De, der ændrer sig, er kendt som foranderlige, mens de uforanderlige er kendt som uforanderlige.

Misforståelser om Python

  • Det er et rent script-sprog, da det bruger simpel syntaks og support på tværs af platforme.
  • Det har ikke en kompilator som andre sprog.
  • Det mangler skalerbarhed, og som sådan kan det ikke understøtte nogen væsentligt stor brugerbase.
  • Det opfattes som meget langsomt.
  • Det understøtter ikke samtidighed.

Betydningen af ​​økonomisk modellering i Python

Python er vokset til at blive et af de mest populære programmeringssprog, der bruges til økonomisk modellering. Virksomheder søger i dag innovative værktøjer til at håndtere store mængder økonomiske data på en meget lettere måde, og Python passer perfekt ind i disse kriterier.

Interessante artikler...