Mô hình tài chính bằng Python - Tổng quan, Cách sử dụng?

Mô hình tài chính bằng Python là gì?

Mô hình tài chính bằng Python đề cập đến phương pháp được sử dụng để xây dựng mô hình tài chính bằng ngôn ngữ lập trình python cấp cao có một bộ sưu tập phong phú các kiểu dữ liệu tích hợp sẵn. Ngôn ngữ này có thể được sử dụng để sửa đổi và phân tích bảng tính excel cũng như tự động hóa các tác vụ nhất định có sự lặp lại. Do các mô hình tài chính sử dụng bảng tính một cách rộng rãi, Python đã trở thành một trong những ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất trong lĩnh vực tài chính.

Gói PPF cho Python

Gói hoặc thư viện PPF đề cập đến gói Python bao gồm một họ các gói con. Nói cách khác, nó là một hỗn hợp của nhiều mô-đun mở rộng hỗ trợ khác nhau tạo điều kiện thuận lợi cho việc triển khai lập trình Python. Vui lòng tìm dưới đây tóm tắt về các gói phụ PPF khác nhau:

  • com: Nó được sử dụng cho chức năng thương mại, thị trường và định giá.
  • cốt lõi: Nó được sử dụng để biểu diễn các loại và chức năng của các đại lượng tài chính.
  • date_time: Nó được sử dụng trong thao tác và tính toán ngày và giờ.
  • thị trường: Nó được sử dụng để biểu diễn các loại và chức năng của các đường cong và bề mặt phổ biến trong lập trình tài chính (ví dụ: bề mặt biến động, đường cong hệ số chiết khấu, v.v.).
  • toán học: Nó được sử dụng cho các thuật toán toán học chung.
  • Mô hình: Nó được sử dụng để mã hóa các mô hình định giá số khác nhau.
  • pricer: Nó dành cho các loại và chức năng được sử dụng để định giá các cấu trúc tài chính.
  • text: Nó được sử dụng cho bộ thử nghiệm.
  • tiện ích: Nó được sử dụng cho các nhiệm vụ có tính chất chung (ví dụ: thuật toán tìm kiếm và sắp xếp).

Công cụ toán học cho Python

Một số công cụ toán học chính có sẵn trong Python như sau:

  1. N (.): Đây là một hàm trong mô-đun hàm ppf.math.special giúp tính gần đúng hàm phân phối tích lũy chuẩn chuẩn, được sử dụng trong mô hình định giá quyền chọn Black-Scholes.
  2. Nội suy: Là quá trình được sử dụng để ước tính các giá trị của một hàm y (x) cho các đối số giữa một số điểm dữ liệu đã biết (x 0 , y 0 ), (x 1 , y 1 )…, (x n , y n ). Mô-đun ppf.utility.bound được sử dụng để triển khai nó. Một số biến thể của phép nội suy là:
    1. Phép nội suy tuyến tính
    2. Nội suy logic
    3. Nội suy tuyến tính trên 0
    4. Nội suy đường khối
  3. Tìm gốc: Nó được sử dụng để tìm gốc có hoặc không có thông tin phái sinh bằng cách sử dụng mô-đun tìm kiếm ppf.math.root. Một số biến thể của tìm kiếm gốc là:
    1. Phương pháp Bisection
    2. Phương pháp Newton-Raphson
  4. Đại số tuyến tính: Các hàm đại số tuyến tính hầu hết được bao hàm trong gói NumPy. Nó được thực hiện bằng cách sử dụng mô-đun ppf.math.linear-algebra. Một số biến thể của đại số tuyến tính là:
    1. Phép nhân ma trận
    2. Đảo ngược ma trận
    3. Ma trận Pseudo-Inverse
    4. Giải hệ thống tuyến tính
    5. Giải hệ thống tam giác
  5. Bình phương tuyến tính tối thiểu tổng quát: Là quá trình được sử dụng để điều chỉnh một tập hợp các điểm dữ liệu thành một tổ hợp tuyến tính của một số hàm cơ bản. Các thuật toán cho chức năng này được thực hiện bằng cách sử dụng mô-đun bình phương nhỏ nhất ppf.math.generalized.
  6. Gốc bậc hai và gốc khối: Những hàm này được sử dụng để tìm căn thức thực của một phương trình bậc hai hoặc bậc ba. Mô-đun căn thức ppf.math.quadratic được sử dụng để tìm các căn thức thực của một phương trình bậc hai, trong khi mô-đun căn thức ppf.math.cubic được sử dụng cho thuật toán căn bậc ba.
  7. Tích hợp: Công cụ này được sử dụng để tính toán giá trị kỳ vọng của một hàm với các biến ngẫu nhiên. Nó chủ yếu được sử dụng trong việc tính toán các khoản chi trả tài chính. Một số biến thể của tích hợp là:
    1. Khớp nối đa thức không đổi theo từng mảnh
    2. Tích hợp đa thức từng mảnh
    3. Kỳ vọng có điều kiện bán phân tích

Mở rộng Python

Có một số hạn chế nhất định trong Python có thể được khắc phục bằng các mô-đun mở rộng sử dụng C. Các mô-đun mở rộng này có thể được sử dụng để thêm các kiểu đối tượng tích hợp mới vào Python và có thể gọi các hàm từ thư viện C. Một bộ hàm, macro và biến nhất định có sẵn trong API Python để hỗ trợ các phần mở rộng như vậy. Tiêu đề 'Python.h' được bao gồm trong tệp nguồn C cho API Python.

Tích hợp Python Excel

Một số công cụ tích hợp Python Excel có thể được sử dụng để tăng cường chức năng excel hiện có như sau:

  • xlwings: Gói này có thể được sử dụng để chuyển quá trình xử lý phụ trợ từ VBA sang Python. Sau đó, người dùng có thể tiếp tục sử dụng Excel liền mạch trong khi sử dụng từng nút điều khiển để gọi các tập lệnh Python.
  • Máy tính xách tay Jupyter: Nó cho phép người dùng tận dụng Python để tạo các tài liệu tương tác, có thể chia sẻ và dựa trên web có thể chứa trực quan hóa, mã và văn bản.
  • Thư viện gấu trúc: Nó có thể được sử dụng để tải nhanh dữ liệu từ bảng tính excel vào cơ sở dữ liệu SQL hoặc DataFrames gấu trúc. Trong cả hai trường hợp, dữ liệu có thể được phân tích và khám phá nhanh chóng.

Mô hình dữ liệu Python

Đối tượng là bản chất cơ bản của mô hình dữ liệu Python. Tất cả dữ liệu trong một chương trình Python hoặc được biểu diễn bằng các đối tượng ngay lập tức hoặc bằng mối quan hệ giữa các đối tượng. Một đối tượng có thể được nhận dạng bởi danh tính, kiểu và giá trị của nó.

  1. Identity: Nó đề cập đến địa chỉ của một đối tượng trong bộ nhớ và nó không bao giờ thay đổi sau khi được tạo.
  2. Loại: Nó xác định các hoạt động mà một đối tượng hỗ trợ cùng với giá trị có thể có cho loại đối tượng đó.
  3. Giá trị: Giá trị của một đối tượng có thể thay đổi. Những thứ thay đổi được gọi là có thể thay đổi, trong khi những thứ không thể thay đổi được gọi là bất biến.

Những quan niệm sai lầm về Python

  • Nó là một ngôn ngữ kịch bản thuần túy vì nó sử dụng cú pháp đơn giản và hỗ trợ đa nền tảng.
  • Nó không có trình biên dịch như các ngôn ngữ khác.
  • Nó thiếu khả năng mở rộng và do đó, nó không thể hỗ trợ bất kỳ cơ sở người dùng lớn nào.
  • Nó được cho là rất chậm.
  • Nó không hỗ trợ đồng thời.

Tầm quan trọng của mô hình tài chính bằng Python

Python đã phát triển trở thành một trong những ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất được sử dụng cho mô hình tài chính. Các công ty ngày nay đang tìm kiếm các công cụ sáng tạo để xử lý khối lượng lớn dữ liệu tài chính theo cách dễ dàng hơn nhiều và Python hoàn toàn phù hợp với tiêu chí đó.

thú vị bài viết...