Kəmiyyət Maliyyəsi üçün Ən Yaxşı Python Kitabxanaları

giriş

Python kəmiyyət maliyyəsində çalışan insanlar üçün ən populyar kodlaşdırma dilidir. İnvestorlar, aktiv menecerləri və investisiya bankirləri ondan yüksək tezlikli ticarətdən tutmuş portfellərin balanslaşdırılmasına qədər müxtəlif vəzifələr üçün istifadə edirlər. Oxumaq və başa düşmək asan olduğu üçün istifadəçilər Python-a üstünlük verə bilsələr də, o, həm də maliyyə ilə bağlı müxtəlif funksiyaları, təhlilləri və məlumatların manipulyasiyasını yerinə yetirmək üçün idxal edilə və istifadə oluna bilən çoxsaylı kitabxanalara malikdir.

Python-un kəmiyyət maliyyəsində işləyənlər üçün əla resurs olan yeddi kitabxanası var. Birincisi, bu, peşəkarlar və treyderlər üçün yığına daxil olmaq üçün sənaye standartıdır - NumPy, SciPy, pandas və Matplotlib. Bu bir-birinə qarışan kitabxanalar bazarla işləyən insanlara geniş çeşidli alətlər təqdim etmək üçün birlikdə işləyən funksiyalara malikdir. Qərar vermə prosesinə daxil edilə bilən alətlər.

Təcrübədə, Python kitabxanaları istifadəçilərinə backtesting, məlumatların təhlili, seçim qiymətləri və maşın öyrənmələri etməyə imkan verir. Bu kitabxanalar Python istifadəçilərini kodlaşdırmanı sadələşdirən əvvəlcədən proqramlaşdırılmış funksiyalarla təmin edən açıq mənbəli, üçüncü tərəf modullarıdır. Onlar həmçinin peşəkarlara bazar və onun qiymət hərəkətləri haqqında operativ, səmərəli, əsaslandırılmış qərarları uğurla qəbul etmək üçün lazım olan çıxış, vizual təsvirlər və məlumat təhlillərini verirlər.

Python kodlayıcılarına güc verməklə yanaşı onların ticarət alqoritmlərini yaratmaq və tənzimləmək bazardakı fəaliyyətə əsaslanaraq, bu kitabxanalar proqramlaşdırma və qərar qəbulunu evdə saxlamağa imkan verir. Python və onun kitabxanalarından istifadə edən firmalar öz maliyyə təhlillərini üçüncü tərəflərə verməli deyillər. Vasitəçilərsiz fəaliyyət göstərmək imkanı firmaların öz əməliyyatlarında daha sürətli dəyişikliklər edə bilməsi, daha səmərəli fəaliyyət göstərməsi və bazarı daha yaxşı başa düşməsi deməkdir. Nəhayət, Python firmalara və maliyyə mütəxəssislərinə qərar vermə modellərini yaratmağa, dəyişdirməyə, sınaqdan keçirməyə, yenidən qiymətləndirməyə və sınaqdan keçirməyə imkan verir.

Python ilə bacarıqlı olmaq üçün, ən yaxşı məsləhətlərimizə əməl edin və sizin üçün tapdığımız kəmiyyət maliyyəsi üçün ən yaxşı Python kitabxanalarını yoxlayın.

Kəmiyyət Maliyyəsi üçün Python-un Ən Yaxşı Kitabxanaları

saysız

NumPy sənaye standartı olan zəruri kitabxanadır. O, kəmiyyət maliyyəsində əsas məlumatların işlənməsi üçün lazım olan əsas riyazi funksiyaları ehtiva edir. Onun funksiyaları matrisləri və massivləri yaratmaq və manipulyasiya etmək üçün istifadə edilə bilər. Bundan əlavə, təsadüfi ədəd yaradan funksiyalara və tam ədədlər və üzən ədədlərlə istifadə oluna bilən riyazi funksiyalara malikdir.

Kəşfiyyatçı

SciPy demək olar ki, həmişə NumPy ilə idxal olunur. Bu, NumPy-in uzantısına bənzəyir. SciPy NumPy-dən daha təkmil məlumat manipulyasiya funksiyalarına malikdir.

Bu kitabxananın alətləri ədədi inteqralları, matrislərlə diferensial tənlikləri, xətti cəbri, siqnalın işlənməsini, statistikanı, interpolyasiyanı və optimallaşdırmanı məlumatların təhlili və qərar qəbulu proseslərinə daxil etmək üçün lazımdır. O, həmçinin SciPyclasses və rutinlər üçün verilənlər bazasına və NPV, IRR, IPMY və PPMT kimi əvvəlcədən proqramlaşdırılmış funksiyalara malikdir.

Kitabxanadakı digər daha təkmil funksiyalar bunlardır:

● Optimallaşdırma funksiyaları

● Xətti cəbr funksiyaları

● İnteqrasiya

● İnterpolyasiya

● Şəklin emalı

● Siqnalın işlənməsi

● Adi diferensial tənliklərin həllediciləri

● Qismən diferensial tənliklərin həllediciləri

matplotlib

Matplotlib verilənləri 2 və 3 ölçülü diaqram və qrafiklərdə vizuallaşdırmaq üçün istifadə olunur. Bu kitabxana sizə kağız nüsxə formatları və interaktiv platforma mühitləri üçün qrafiklər yaratmaq üçün alətlər verir. Bu kitabxananın mənfi tərəfi onun Python üçün doğma olmaması və Python sənədlərinin olmamasıdır. Buna görə də, Python istifadəçiləri üçün onu öyrənmək və istifadə etmək rahat olmaq çətin ola bilər. Bu kitabxananın mənimsənilməsi ilə gedən kəskin öyrənmə əyrisini fəth etmək üçün lazım olan səy buna dəyər. Bununla nə edə biləcəyinizi və onun ideyalarınızı və bazar müşahidələrini əla vizual görüntülərdə və çox vaxt aparan səylər olmadan necə çatdıra biləcəyini dərk etdikdən sonra bunu etdiyinizə görə şad olacaqsınız.

pandalar

pandalar, kəmiyyət maliyyə sahəsində Python istifadəçilərinin əksəriyyətinin işləri üçün vacib hesab etdiyi SciPy yığınında sonuncu kitabxanadır. SciPy yığınına NumPy, SciPy, Matplotlib və pandalar daxildir. Bütün kitabxanalar əsas və qabaqcıl məlumatların işlənməsi, təhlili, manipulyasiyası və vizual təsvirlərini təmin etmək üçün bir-biri ilə işləyir.

pandaların yığına töhfələri məlumatların manipulyasiyası və təhlili üçün alətlərdir. Bu, vaxt və seriya məlumatlarını manipulyasiya etmək üçün idealdır və bazarda qiymət hərəkətlərini təhlil edərkən demək olar ki, zəruridir. Onun əsas istifadələrindən biri məlumat cədvəllərinin yaradılması və manipulyasiyası və zaman seriyası məlumatlarının yaradılması və idarə edilməsidir.

Scikit-məlumat əldə edin

Scikit-Learn əksər maşın öyrənmə üsullarını (məsələn, klasterləşdirmə, təsnifat) idarə etmək üçün nəzərdə tutulmuşdur. Məlumatların işlənməsi, məlumatların təsnifləşdirilməsi və məlumat elmi analitikasında məlumat klasterlərinin aradan qaldırılması üçün istifadə olunur. Bundan əlavə, o, istehsalın ehtiyat səviyyələrinə və satıcılara və təchizatçılara ödənişlərə nəzarət etmək üçün istifadə edilən çoxsaylı emal interfeysləri üçün əsas platformadır. Düzgün işləmək üçün Scikit-Learn NumPy, Matplotlib və SciPy kitabxanaları ilə qarşılıqlı əlaqə qura bilməlidir.

QuantLib

Kəmiyyət maliyyəsində strukturlaşdırma və qiymətləndirmə sahələrində çalışan mütəxəssislər üçün QuantLib maliyyə törəmələri ilə bağlı riskləri qiymətləndirmək və hesablamaq üçün lazım olan alətləri təqdim edir.

QuantLib, Matplotlib kimi, Python-da yazılmayıb. Onun heç bir Python sənədi yoxdur və o, həm də Python üçün doğma deyil. Bu şeylərə görə, Python kodlayıcıları istifadə etməzdən əvvəl dik bir öyrənmə əyrisini aşmalı olacaqlar.

XlsxWriter

Bu kitabxana istifadəçilərə məlumatları ixrac etməyə və yaxşı formatlaşdırılmış .xlsx faylları yaratmağa imkan verən alətlər dəsti təqdim edir. Texniki və qeyri-texniki insanlar bunu yalnız Python skriptlərindən istifadə etməklə yaradıla bilməyən resurs materialı yaratmaq üçün əla mənbə hesab edəcəklər.

Digər Maraq Kitabxanaları

PyAlgoTrade

Bu məlumat elmi kitabxanası kağız ticarəti və ticarət bazarlarının real vaxt qiymətləndirilməsi üçün faydalıdır. O, az səylə nəticələri əldə etmək üçün mükəmməldir, çünki nəticələr tarixi məlumatlara və nümunələrə əsaslanır.

Pyfolio

Pyfolio alətləri maliyyə portfeli risklərini təhlil etmək üçün istifadə olunur. Bundan əlavə, istifadəçilər onun statistik funksiyaları vasitəsilə qrafik və zaman seriyası qrafikləri və qrafikləri yarada bilərlər.

Zipline

Geri sınaq və canlı ticarət üçün mükəmməl şəkildə hazırlanmış kitabxana. Onun maliyyə modulu emal dəyəri və sifariş gecikmələri zamanı hər hansı qərəzliyi aradan qaldırır. Bundan əlavə, kitabxana mütəmadi olaraq Quantopian tərəfindən yenilənir. Daimi yeniləmələr ən müasir maliyyə analitikasına çıxışı olan istifadəçilərə çevrilir.

Finmarketpy

Finmarketpy sürətli, səmərəli, emal üçün əvvəlcədən quraşdırılmış şablonlarla verilənlər bazası interfeysindən istifadə etməklə bazar təhlili və ticarət strategiyaları üçün istifadə olunan kitabxanadır. Istifadəçilər bazarda müəyyən vaxt ərzində mövsümi bazar dəyişikliklərinin və performansının başa düşülməsini təkmilləşdirə biləcək strategiyaları icra etmək istədikləri zaman sərfəlidir. Digər üstünlüklərə müəyyən parametrlərlə sorğuların aparılması və məlumatların müşahidəsi üçün istifadə daxildir.

nəticə

Var yeddi kitabxana kəmiyyət maliyyəsi ilə işləyən demək olar ki, hər kəs kodlaşdırma zamanı idxal etmək və daxil olmaq istəyəcək. Yenə də Python-un sizin üçün nə etməsini istədiyinizdən asılı olaraq sizə və firmanıza faydalı ola biləcək başqa kitabxanalar da var. Hansı kitabxanalardan istifadə edəcəyinə qərar verərkən, onu dəstəkləmək üçün hansı digər kitabxanalara ehtiyac olduğunu və kitabxananın Python üçün doğma olub-olmadığını və Python sənədlərinə malik olub olmadığını araşdırmalısınız.

Burada əsas odur ki, ən yaxşı Python kitabxanalarından bəzilərinin faydalarına istifadəçi kəskin öyrənmə əyrisini aşmayınca və arzu olunan nəticələri əldə etmək üçün lazım olan bacarıqları mənimsəməyincə əldə edilə bilməz. Ümumilikdə, Python-dan istifadə edən kəmiyyət maliyyəsi üzrə peşəkarlar üçün mövcud olan funksiyalar və alqoritmlər o qədər geniş və böyüyür ki, o, bir müddət sənayenin sevimlisi olmağa davam edəcək.

Şərh yaz

Bu sayt spam azaldılması üçün Akismet istifadə edir. Yorumunuzun necə işləndiyini öyrənin.