Taloudellinen mallintaminen Pythonissa - yleiskatsaus, miten sitä käytetään?

Mikä on taloudellinen mallintaminen Pythonissa?

Taloudellinen mallintaminen Pythonissa viittaa menetelmään, jota käytetään taloudellisen mallin rakentamiseen korkean tason python-ohjelmointikieltä käyttäen runsaasti sisäänrakennettuja tietotyyppejä. Tätä kieltä voidaan käyttää Excel-laskentataulukoiden muokkaamiseen ja analysointiin sekä tiettyjen toistettavien tehtävien automatisointiin. Ottaen huomioon, että rahoitusmallit käyttävät laskentataulukoita laajasti, Pythonista on tullut yksi suosituimmista ohjelmointikielistä rahoitusalalla.

PPF-paketti Pythonille

PPF-paketti tai kirjasto viittaa Python-pakettiin, joka käsittää alipakettiperheen. Toisin sanoen, se on sekoitus erilaisia ​​tukevia laajennusmoduuleja, jotka helpottavat Python-ohjelmoinnin toteuttamista. Alla on yhteenveto eri PPF-alipaketeista:

  • fi: Sitä käytetään kauppaan, markkinoihin ja hinnoitteluun.
  • ydin: Sitä käytetään esittämään taloudellisten määrien tyypit ja toiminnot.
  • date_time: Sitä käytetään päivämäärän ja ajan manipuloinnissa ja laskemisessa.
  • markkinat: Sitä käytetään kuvaamaan yleisten käyrien ja pintojen tyyppejä ja toimintoja rahoitusohjelmassa (esim. volatiliteettipinnat, diskonttakertoimen käyrät jne.).
  • matematiikka: Sitä käytetään yleisiin matemaattisiin algoritmeihin.
  • malli: Sitä käytetään koodaamaan erilaisia ​​numeerisia hinnoittelumalleja.
  • pricer: Se on tyyppejä ja toimintoja, joita käytetään rahoitusrakenteiden arvostamiseen.
  • teksti: Sitä käytetään testipakettiin.
  • apuohjelma: Sitä käytetään luonteeltaan yleisiin tehtäviin (esim. haku- ja lajittelualgoritmit).

Matemaattiset työkalut Pythonille

Jotkut tärkeimmistä Pythonissa käytettävissä olevista matemaattisista työkaluista ovat seuraavat:

  1. N (.): Se on funktio ppf.math.special functions -moduulissa, joka auttaa lähentämään normaalia normaalia kumulatiivista jakelutoimintoa, jota käytetään Black-Scholes -optiohinnoittelumallissa.
  2. Interpolaatio: Tätä prosessia käytetään estimoimaan funktion y (x) arvot useiden tunnettujen datapisteiden (x 0 , y 0 ), (x 1 , y 1 )…, (x n , y n ) argumenteille ). Ppf.utility.bound-moduulia käytetään sen toteutuksessa. Joitakin interpolointimuunnelmia ovat:
    1. Lineaarinen interpolaatio
    2. Loglineaarinen interpolaatio
    3. Lineaarinen nollainterpoloinnissa
    4. Kuutioviivan interpolointi
  3. Juurihaku : Sitä käytetään etsimään juuret johdannaisinformaation kanssa tai ilman ppf.math.root-hakumoduulia. Joitakin juurihavainvariantteja ovat:
    1. Puolitusmenetelmä
    2. Newton-Raphson-menetelmä
  4. Lineaarinen algebra: Lineaariset algebra-toiminnot on pääosin katettu NumPy-paketissa. Se toteutetaan käyttämällä ppf.math.linear-algebra -moduulia. Jotkut lineaarisen algebran muunnoksista ovat:
    1. Matriisikertaus
    2. Matriisin kääntäminen
    3. Matriisi Pseudo-käänteinen
    4. Lineaaristen järjestelmien ratkaiseminen
    5. Tridiagonaalisten järjestelmien ratkaiseminen
  5. Yleistetyt lineaariset pienimmät neliöt: Prosessia käytetään sovittamaan joukko datapisteitä joidenkin perustoimintojen lineaariseen yhdistelmään. Tämän toiminnon algoritmit toteutetaan käyttämällä ppf.math.generalized pienimmän neliösumman moduulia.
  6. Neliö- ja kuutiojuuret: Näitä toimintoja käytetään toisen asteen tai kuutioyhtälön todellisten juurien löytämiseen. Ppf.math.quadratic juurimoduulia käytetään etsimään toisen asteen yhtälön todellisia juuria, kun taas ppf.math.cubic roots -moduulia käytetään kuutiojuurialgoritmiin.
  7. Integrointi: Tätä työkalua käytetään funktion odotetun arvon laskemiseen satunnaisilla muuttujilla. Sitä käytetään ensisijaisesti taloudellisten voittojen laskemiseen. Jotkut integraation muunnelmista ovat:
    1. Paloittain jatkuva polynomiliitos
    2. Paloittain polynominen integraatio
    3. Puolianalyyttiset ehdolliset odotukset

Pythonin laajentaminen

Pythonissa on tiettyjä rajoituksia, jotka voidaan voittaa laajennusmoduuleilla C: llä. Näitä laajennusmoduuleja voidaan käyttää uusien sisäänrakennettujen objektityyppien lisäämiseen Pythoniin ja ne voivat kutsua toimintoja C-kirjastosta. Tietty joukko toimintoja, makroja ja muuttujia, jotka ovat käytettävissä Python API: ssa tukemaan tällaisia ​​laajennuksia. Otsikko 'Python.h' sisältyy Python API: n C-lähdetiedostoon.

Python Excel -integrointi

Jotkut Python Excel -integrointityökaluista, joita voidaan käyttää nykyisen Excel-toiminnon lataamiseen, ovat seuraavat:

  • xlwings: Tätä pakettia voidaan käyttää backend-prosessoinnin siirtämiseen VBA: sta Pythoniin. Tämän jälkeen käyttäjät voivat jatkaa Excelin saumatonta käyttöä samalla, kun kutakin ohjauspainiketta käytetään soittamaan Python-skripteihin.
  • Jupyter Notebook: Sen avulla käyttäjät voivat hyödyntää Pythonia interaktiivisten, jaettavien ja verkkopohjaisten asiakirjojen luomisessa, jotka voivat sisältää visualisointeja, koodia ja tekstiä.
  • Pandas-kirjasto: Sillä voidaan ladata tietoja nopeasti Excel-laskentataulukoista SQL-tietokantaan tai pandas DataFrame-kehyksiin. Kummassakin tapauksessa tietoja voidaan analysoida ja tutkia nopeasti.

Python-tietomalli

Objektit ovat Python-tietomallin perimmäinen ydin. Kaikki Python-ohjelman tiedot ovat joko esineitä suoraan tai objektien välinen suhde. Kohde voidaan tunnistaa sen identiteetin, tyypin ja arvon perusteella.

  1. Identiteetti: Se viittaa muistissa olevan objektin osoitteeseen, eikä se koskaan muutu, kun se on luotu.
  2. Tyyppi: Se määrittelee toiminnot, joita objekti tukee, sekä kyseisen objektityypin mahdollisen arvon.
  3. Arvo: Kohteen arvo voi muuttua. Muuttuvat tunnetaan muuttuvina, kun taas muuttumattomat tunnetaan muuttumattomina.

Väärinkäsitykset Pythonista

  • Se on puhdas komentosarjakieli, koska se käyttää yksinkertaista syntaksia ja alustojen välistä tukea.
  • Sillä ei ole kääntäjää kuten muutkin kielet.
  • Sillä ei ole skaalautuvuutta, eikä se sellaisenaan voi tukea merkittävästi suurta käyttäjäkantaa.
  • Sen koetaan olevan hyvin hidasta.
  • Se ei tue samanaikaisuutta.

Taloudellisen mallinnuksen merkitys Pythonissa

Python on kasvanut yhdeksi suosituimmista ohjelmointikielistä, joita käytetään taloudellisessa mallinnuksessa. Yritykset etsivät nykyään innovatiivisia työkaluja suurten taloudellisten tietojen käsittelyyn paljon helpommalla tavalla, ja Python sopii tähän kriteeriin täydellisesti.

Mielenkiintoisia artikkeleita...