Apakah Pemodelan Kewangan di Python?
Pemodelan Kewangan di Python merujuk kepada kaedah yang digunakan untuk membina model kewangan menggunakan bahasa pengaturcaraan python peringkat tinggi yang mempunyai koleksi jenis data bawaan yang kaya. Bahasa ini dapat digunakan untuk pengubahsuaian dan analisis spreadsheet excel serta automasi tugas tertentu yang menunjukkan pengulangan. Memandangkan model kewangan menggunakan hamparan secara meluas, Python telah menjadi salah satu bahasa pengaturcaraan paling popular dalam bidang kewangan.
Pakej PPF untuk Python
Pakej atau pustaka PPF merujuk kepada pakej Python yang terdiri daripada sekumpulan sub-pakej. Dengan kata lain, ia adalah campuran dari pelbagai modul pelanjutan sokongan yang memudahkan pelaksanaan pengaturcaraan Python. Sila dapatkan di bawah ringkasan pelbagai sub-pakej PPF:
- com: Ia digunakan untuk fungsi perdagangan, pasar, dan harga.
- teras: Ia digunakan dalam perwakilan jenis dan fungsi kuantiti kewangan.
- date_time: Ia digunakan dalam manipulasi dan pengiraan tarikh dan waktu.
- pasar: Ini digunakan dalam representasi jenis dan fungsi lekukan dan permukaan umum dalam pengaturcaraan kewangan (contohnya, permukaan turun naik, lengkung faktor diskaun, dll.).
- matematik: Ia digunakan untuk algoritma matematik am.
- model: Ia digunakan untuk pengekodan pelbagai model harga berangka.
- pricer: Ini untuk jenis dan fungsi yang digunakan untuk menilai struktur kewangan.
- teks: Ia digunakan untuk suite ujian.
- utiliti: Ia digunakan untuk tugas-tugas yang bersifat umum (misalnya, algoritma untuk mencari dan menyusun).
Alat Matematik untuk Python
Beberapa alat matematik utama yang terdapat di Python adalah seperti berikut:
- N (.): Ini adalah fungsi dalam modul fungsi ppf.math.special yang membantu dalam pendekatan fungsi distribusi kumulatif normal biasa, yang digunakan dalam model harga opsyen Black-Scholes.
- Interpolasi: Ini adalah proses yang digunakan untuk memperkirakan nilai fungsi y (x) untuk argumen antara beberapa titik data yang diketahui (x 0 , y 0 ), (x 1 , y 1 )…, (x n , y n ). Modul ppf.utility.bound digunakan dalam pelaksanaannya. Beberapa varian interpolasi adalah:
- Interpolasi linear
- Interpolasi loglinear
- Linear pada sifar interpolasi
- Interpolasi spline kubik
- Mencari Root: Ia digunakan untuk mencari akar dengan atau tanpa maklumat terbitan menggunakan modul penemuan ppf.math.root. Beberapa varian penemuan akar adalah:
- Kaedah pembahagian
- Kaedah Newton-Raphson
- Linear Algebra: Fungsi aljabar linear kebanyakannya diliputi dalam pakej NumPy. Ia dilaksanakan dengan menggunakan modul ppf.math.linear-algebra. Beberapa varian aljabar linear adalah:
- Pendaraban Matriks
- Penukaran Matriks
- Matriks Pseudo-Inverse
- Menyelesaikan Sistem Linear
- Menyelesaikan Sistem Tridiagonal
- Kotak Linear Least Umum: Ini adalah proses yang digunakan untuk memasukkan sekumpulan titik data ke kombinasi linear dari beberapa fungsi asas. Algoritma untuk fungsi ini dilaksanakan menggunakan modul ppf.math.generalized least squares
- Akar Kuadratik dan Kubik: Fungsi ini digunakan untuk mencari punca sebenar persamaan kuadratik atau kubik. Modul akar ppf.math.quadratic digunakan untuk mencari akar sebenar persamaan kuadratik, sementara modul akar ppf.math.cubic digunakan untuk algoritma akar kubik.
- Integrasi: Alat ini digunakan untuk mengira nilai yang diharapkan dari fungsi dengan pemboleh ubah rawak. Ia digunakan terutamanya dalam pengiraan pembayaran kewangan. Beberapa varian integrasi adalah:
- Pemasangan Polinomial Tetap Piecewise
- Integrasi Polinomial Piecewise
- Harapan Bersyarat Semi-analitik
Memanjangkan Python
Terdapat batasan tertentu dalam Python yang dapat diatasi dengan modul peluasan menggunakan C. Modul peluasan ini dapat digunakan untuk menambahkan jenis objek bawaan baru ke Python dan dapat memanggil fungsi dari perpustakaan C. Satu set fungsi, makro, dan pemboleh ubah tertentu yang terdapat di Python API untuk menyokong pelanjutan tersebut. Header 'Python.h' dimasukkan dalam fail sumber C untuk Python API.
Integrasi Python Excel
Beberapa alat integrasi Python Excel yang dapat digunakan untuk menambah fungsi yang ada adalah seperti berikut:
- xlwings: Pakej ini boleh digunakan untuk memindahkan pemprosesan backend dari VBA ke Python. Selepas itu, pengguna dapat terus menggunakan Excel dengan lancar sambil menggunakan setiap butang kawalan untuk memanggil skrip Python.
- Notebook Jupyter: Ini memungkinkan pengguna memanfaatkan Python untuk membuat dokumen interaktif, dapat dibagikan, dan berasaskan web yang dapat memuat visualisasi, kod, dan teks.
- Perpustakaan Pandas: Ini dapat digunakan untuk memuat data dengan cepat dari spreadsheet excel ke dalam pangkalan data SQL atau pandas DataFrames. Dalam kedua-dua kes, data dapat dianalisis dan diterokai dengan cepat.
Model Data Python
Objek adalah inti pati model data Python. Semua data dalam program Python sama ada diwakili oleh objek langsung atau oleh hubungan antara objek. Objek dapat dikenali dengan identiti, jenis, dan nilainya.
- Identiti: Ia merujuk kepada alamat objek dalam memori, dan tidak pernah berubah setelah dibuat.
- Jenis: Ini menentukan operasi yang disokong oleh objek bersama dengan nilai yang mungkin untuk jenis objek tersebut.
- Nilai: Nilai objek boleh berubah. Yang berubah dikenali sebagai berubah-ubah, sementara yang tidak berubah dikenali sebagai tidak berubah.
Kesalahpahaman mengenai Python
- Ini adalah bahasa skrip murni kerana menggunakan sintaks sederhana dan sokongan merentas platform.
- Ia tidak mempunyai penyusun seperti bahasa lain.
- Tidak memiliki skalabilitas, dan dengan demikian, ia tidak dapat menyokong pangkalan pengguna yang sangat besar.
- Ia dianggap sangat perlahan.
- Ia tidak menyokong serentak.
Kepentingan Pemodelan Kewangan di Python
Python telah berkembang menjadi salah satu bahasa pengaturcaraan paling popular yang digunakan untuk pemodelan kewangan. Syarikat sekarang mencari alat inovatif untuk menangani sejumlah besar data kewangan dengan cara yang lebih mudah dan Python sesuai dengan kriteria tersebut dengan sempurna.
