Pambuka

Python minangka basa coding sing paling populer kanggo wong sing kerja ing keuangan kuantitatif. Investor, manajer aset, lan bankir investasi digunakake kanggo tugas sing kalebu saka dagang frekuensi dhuwur kanggo ngimbangi portofolio. Nalika pangguna luwih seneng Python amarga gampang diwaca lan dimangerteni, nanging uga akeh perpustakaan sing bisa diimpor lan digunakake kanggo nindakake macem-macem fungsi, analisis, lan manipulasi data sing gegandhengan karo keuangan.

Python duwe pitung perpustakaan sing dadi sumber daya sing apik kanggo sing kerja ing keuangan kuantitatif. Kaping pisanan, standar industri kanggo para profesional lan pedagang duwe akses menyang tumpukan - NumPy, SciPy, panda, lan Matplotlib. Pustaka intertwined iki nduweni fungsi sing bisa bebarengan kanggo nyedhiyani macem-macem alat kanggo wong sing makarya karo pasar. Piranti sing bisa digabung menyang proses nggawe keputusan.

Ing praktik, perpustakaan Python ngidini pangguna nindakake backtesting, analisis data, rega opsi, lan sinau mesin. Pustaka iki kabeh mbukak-sumber, modul pihak katelu sing nyedhiyani pangguna Python karo fungsi wis diprogram sing nyederhanakake coding. Dheweke uga menehi profesional output, gambar visual, lan analisis data sing dibutuhake supaya bisa nggawe keputusan sing cepet, efisien, lan rasional babagan pasar lan obahe rega.

Kejabi menehi Python coders daya kanggo nggawe lan nyetel algoritma dagang adhedhasar kegiatan ing pasar, perpustakaan iki ndadekake iku bisa kanggo njaga program lan kaputusan-nggawe ing-house. Perusahaan sing nggunakake Python lan perpustakaane ora perlu outsource analisis finansial menyang pihak katelu. Kemampuan kanggo operate tanpa perantara tegese perusahaan bisa nggawe owah-owahan ing operasi luwih cepet, operate luwih irit, lan luwih ngerti pasar. Pungkasane, Python ngidini perusahaan lan profesional keuangan nggawe, ngowahi, nguji, ngevaluasi maneh, lan nyoba maneh model nggawe keputusan.

Kanggo dadi pinter nganggo Python, tindakake saran sing paling apik lan priksa perpustakaan Python paling apik kanggo keuangan kuantitatif sing wis ditemokake kanggo sampeyan.

Pustaka paling apik Python kanggo Keuangan Kuantitatif

NomPy

NumPy minangka perpustakaan sing kudu diduweni minangka standar industri. Isine fungsi matematika dhasar sing dibutuhake kanggo ngolah data dhasar ing keuangan kuantitatif. Fungsi kasebut bisa digunakake kanggo nggawe lan ngapusi matriks lan array. Kajaba iku, wis nomer acak ngasilaken fungsi lan fungsi matematika sing bisa digunakake karo wilangan bulat lan ngambang nomer.

SciPy

SciPy meh tansah diimpor karo NumPy. Iku kaya extension saka NumPy. SciPy nduweni fungsi manipulasi data sing luwih maju tinimbang NumPy.

Piranti perpustakaan iki dibutuhake kanggo nggabungake integral numerik, persamaan diferensial karo matriks, aljabar linier, pangolahan sinyal, statistik, interpolasi, lan optimasi menyang analisis data lan proses nggawe keputusan. Uga duwe database kanggo SciPyclasses lan rutinitas, lan fungsi sing wis diprogram kaya NPV, IRR, IPMY, lan PPMT.

Fungsi liyane sing luwih maju ing perpustakaan yaiku:

● fungsi Optimization

● Fungsi aljabar linier

● Integrasi

● Interpolasi

● Pangolahan gambar

● pangolahan sinyal

● Pemecah persamaan diferensial biasa

● Pemecah persamaan diferensial parsial

matplotlib

Matplotlib digunakake kanggo nggambarake data ing grafik lan grafik 2 lan 3 dimensi. Pustaka iki menehi alat kanggo nggawe grafik kanggo format salinan hard lan lingkungan platform interaktif. Kakurangan perpustakaan iki yaiku ora asli saka Python lan ora duwe dokumentasi Python. Mulane, bisa dadi angel kanggo pangguna Python sinau lan dadi nyaman nggunakake. Upaya sing dibutuhake kanggo nelukake kurva sinau sing tajem sing ditindakake kanthi nguwasani perpustakaan iki luwih penting. Sawise sampeyan ngerti apa sing bisa sampeyan lakoni lan kepiye carane bisa komunikasi ide lan pengamatan pasar kanthi visual sing apik lan tanpa gaweyan akeh wektu, sampeyan bakal bungah yen sampeyan nindakake.

panda

pandas minangka perpustakaan pungkasan ing tumpukan SciPy sing paling akeh pangguna Python ing keuangan kuantitatif penting kanggo karyane. Tumpukan SciPy ngemot NumPy, SciPy, Matplotlib, lan panda. Kabeh perpustakaan bisa bebarengan kanggo nyedhiyani pangolahan data dhasar lan majeng, analisis, manipulasi, lan gambaran visual.

kontribusi panda kanggo tumpukan minangka alat kanggo manipulasi lan analisis data. Iku becik kanggo manipulasi data wektu lan seri, lan meh kabutuhan nalika nganalisa obahe rega ing pasar. Salah sawijining panggunaan utamane yaiku nggawe lan manipulasi tabel data lan nggawe lan manipulasi data seri wektu.

Scikit-Sinau

Scikit-Learn dirancang kanggo ngatur paling teknik machine learning (contone, clustering, klasifikasi). Iki digunakake kanggo ngolah data, klasifikasi informasi, lan ngilangi klompok data ing analytics ilmu data. Kajaba iku, minangka platform dhasar kanggo macem-macem antarmuka pangolahan sing digunakake kanggo ngawasi produksi marang tingkat saham lan pambayaran menyang vendor lan supplier. Supaya bisa mlaku kanthi bener, Scikit-Learn kudu bisa sesambungan karo perpustakaan NumPy, Matplotlib, lan SciPy.

QuantLib

Kanggo profesional sing kerja ing bidang penataan lan penilaian ing keuangan kuantitatif, QuantLib nyedhiyakake alat sing dibutuhake kanggo ngetung lan ngetung risiko sing ana gandhengane karo derivatif finansial.

QuantLib, kaya Matplotlib, ora ditulis nganggo Python. Ora duwe dokumentasi Python, lan uga ora asli saka Python. Ing akun iki, coders Python kamungkinan kudu ngatasi kurva learning tajem sadurunge padha bisa nggunakake.

XlsxWriter

Pustaka iki nyedhiyakake seperangkat alat sing ndadekake pangguna bisa ngekspor data lan nggawe file .xlsx sing diformat kanthi apik. Wong teknis lan non-teknis bakal nemokake iki minangka sumber daya sing apik kanggo nggawe materi sumber daya sing ora bisa digawe mung nggunakake skrip Python.

Pustaka Minat liyane

PyAlgoTrade

Pustaka ilmu data iki migunani kanggo dagang kertas lan evaluasi pasar dagang wektu nyata. Iku sampurna kanggo njupuk asil karo sethitik gaweyan amarga asil adhedhasar data sajarah lan pola.

Pyfolio

Piranti Pyfolio digunakake kanggo nganalisa risiko portofolio keuangan. Kajaba iku, pangguna bisa nggawe plot lan grafik deret wektu lan grafik liwat fungsi statistik.

Zipline

Perpustakaan sing dirancang kanthi sampurna kanggo backtesting lan dagang langsung. Modul keuangan mbusak bias nalika biaya pangolahan lan pesenan telat. Kajaba iku, perpustakaan dianyari kanthi rutin dening Quantopian. Nganyari reguler nerjemahake menyang pangguna sing duwe akses menyang analytics keuangan paling anyar.

Finmarketpy

Finmarketpy minangka perpustakaan sing digunakake kanggo analisis pasar lan strategi dagang kanthi nggunakake antarmuka database kanthi template sing wis diinstal kanggo pangolahan sing cepet, efisien. Iku mupangati nalika pangguna pengin mbukak strategi sajrone wektu tartamtu ing pasar, sing bisa nambah pangerten babagan owah-owahan lan kinerja pasar musiman. Keuntungan liyane kalebu nggunakake kanggo nindakake survey lan pengamatan data kanthi paramèter tartamtu.

kesimpulan

ana perpustakaan pitu meh kabeh wong sing kerja karo keuangan kuantitatif pengin ngimpor lan ngakses sajrone coding. Nanging, ana perpustakaan liyane sing bisa migunani kanggo sampeyan lan perusahaan sampeyan, gumantung saka apa sing dikarepake Python kanggo sampeyan. Nalika mutusake babagan perpustakaan sing digunakake, sampeyan kudu riset perpustakaan liyane sing dibutuhake kanggo ndhukung lan apa perpustakaan kasebut asli saka Python lan duwe dokumentasi Python.

Tombol ing kene yaiku keuntungan saka sawetara perpustakaan Python sing paling apik ora bisa diakses nganti pangguna wis ngatasi kurva belajar sing tajem lan nguwasani katrampilan sing dibutuhake kanggo ngasilake asil sing dikarepake. Sakabèhé, sawetara fungsi lan algoritma kasedhiya kanggo profesional ing finance kuantitatif nggunakake Python dadi jembar lan akeh sing kamungkinan kanggo terus dadi favorit industri kanggo sawetara wektu.