Finanzmodellierung in Python - Übersicht, Verwendung?

Was ist Finanzmodellierung in Python?

Finanzmodellierung in Python bezieht sich auf die Methode, mit der ein Finanzmodell unter Verwendung einer Python-Programmiersprache auf hoher Ebene erstellt wird, die über eine umfangreiche Sammlung integrierter Datentypen verfügt. Diese Sprache kann zur Änderung und Analyse von Excel-Tabellen sowie zur Automatisierung bestimmter Aufgaben verwendet werden, die Wiederholungen aufweisen. Angesichts der Tatsache, dass Finanzmodelle häufig Tabellenkalkulationen verwenden, hat sich Python zu einer der beliebtesten Programmiersprachen im Finanzbereich entwickelt.

PPF-Paket für Python

Das PPF-Paket oder die PPF-Bibliothek bezieht sich auf das Python-Paket, das eine Familie von Unterpaketen umfasst. Mit anderen Worten, es ist eine Mischung aus verschiedenen unterstützenden Erweiterungsmodulen, die die Implementierung der Python-Programmierung erleichtern. Nachfolgend finden Sie die Zusammenfassung der verschiedenen PPF-Unterpakete:

  • com: Es wird für Handels-, Markt- und Preisfunktionen verwendet.
  • Kern: Es wird zur Darstellung von Arten und Funktionen von Finanzmengen verwendet.
  • date_time: Wird zur Manipulation und Berechnung von Datum und Uhrzeit verwendet.
  • Markt: Es wird zur Darstellung von Typen und Funktionen gängiger Kurven und Flächen in der Finanzprogrammierung verwendet (z. B. Volatilitätsflächen, Abzinsungsfaktorkurven usw.).
  • math: Es wird für allgemeine mathematische Algorithmen verwendet.
  • Modell: Es wird zum Codieren verschiedener numerischer Preismodelle verwendet.
  • Preis: Dies gilt für Typen und Funktionen, die zur Bewertung von Finanzstrukturen verwendet werden.
  • Text: Wird für die Testsuite verwendet.
  • Dienstprogramm: Es wird für allgemeine Aufgaben verwendet (z. B. Algorithmen zum Suchen und Sortieren).

Mathematische Werkzeuge für Python

Einige der wichtigsten mathematischen Werkzeuge, die in Python verfügbar sind, sind folgende:

  1. N (.): Dies ist eine Funktion im Modul ppf.math.special functions, die bei der Approximation der normalen kumulativen Normalverteilungsfunktion hilft, die im Black-Scholes-Optionspreismodell verwendet wird.
  2. Interpolation: Mit diesem Prozess werden die Werte einer Funktion y (x) für Argumente zwischen mehreren bekannten Datenpunkten (x 0 , y 0 ), (x 1 , y 1 )…, (x n , y n ) geschätzt ). Das Modul ppf.utility.bound wird in seiner Implementierung verwendet. Einige der Varianten der Interpolation sind:
    1. Lineare Interpolation
    2. Loglineare Interpolation
    3. Linear bei Nullinterpolation
    4. Kubische Spline-Interpolation
  3. Root Finding: Wird verwendet, um die Root mit oder ohne abgeleitete Informationen mithilfe des Moduls ppf.math.root Finding zu finden. Einige der Varianten der Wurzelfindung sind:
    1. Halbierungsmethode
    2. Newton-Raphson-Methode
  4. Lineare Algebra: Die Funktionen der linearen Algebra werden hauptsächlich im NumPy-Paket behandelt. Es wird mit dem Modul ppf.math.linear-algebra implementiert. Einige der Varianten der linearen Algebra sind:
    1. Matrix-Multiplikation
    2. Matrix Inversion
    3. Matrix Pseudo-Inverse
    4. Lineare Systeme lösen
    5. Tridiagonale Systeme lösen
  5. Verallgemeinerte lineare kleinste Quadrate: Dies ist der Prozess, mit dem ein Satz von Datenpunkten an eine lineare Kombination einiger Grundfunktionen angepasst wird. Die Algorithmen für diese Funktion werden mit dem Modul ppf.math.generalized Least Squares implementiert.
  6. Quadratische und kubische Wurzeln: Mit diesen Funktionen werden die realen Wurzeln einer quadratischen oder kubischen Gleichung ermittelt. Das Modul ppf.math.quadratic Roots wird verwendet, um die realen Wurzeln einer quadratischen Gleichung zu finden, während das Modul ppf.math.cubic Roots für den Algorithmus Cubic Roots verwendet wird.
  7. Integration: Mit diesem Tool wird der erwartete Wert einer Funktion mit Zufallsvariablen berechnet. Es wird hauptsächlich zur Berechnung der finanziellen Auszahlungen verwendet. Einige der Integrationsvarianten sind:
    1. Stückweise konstante Polynomanpassung
    2. Stückweise Polynomintegration
    3. Semianalytische bedingte Erwartungen

Python erweitern

In Python gibt es bestimmte Einschränkungen, die mit den Erweiterungsmodulen unter Verwendung von C überwunden werden können. Diese Erweiterungsmodule können verwendet werden, um Python neue integrierte Objekttypen hinzuzufügen und Funktionen aus der C-Bibliothek aufzurufen. Eine bestimmte Reihe von Funktionen, Makros und Variablen, die in der Python-API verfügbar sind, um solche Erweiterungen zu unterstützen. Der Header 'Python.h' ist in einer C-Quelldatei für die Python-API enthalten.

Python Excel-Integration

Einige der Python Excel-Integrationstools, mit denen die vorhandene Excel-Funktionalität aufgeladen werden kann, lauten wie folgt:

  • xlwings: Mit diesem Paket kann die Backend-Verarbeitung von VBA nach Python verschoben werden. Danach können die Benutzer Excel nahtlos weiter verwenden, während sie mit jeder Steuertaste Python-Skripte aufrufen.
  • Jupyter Notebook: Benutzer können Python nutzen, um interaktive, gemeinsam nutzbare und webbasierte Dokumente zu erstellen, die Visualisierungen, Code und Text enthalten können.
  • Pandas-Bibliothek: Sie kann verwendet werden, um Daten aus Excel-Tabellen schnell in SQL-Datenbanken oder Pandas-DataFrames zu laden. In beiden Fällen können Daten schnell analysiert und untersucht werden.

Python-Datenmodell

Objekte sind die grundlegende Essenz eines Python-Datenmodells. Alle Daten in einem Python-Programm werden entweder sofort durch Objekte oder durch die Beziehung zwischen Objekten dargestellt. Ein Objekt kann an seiner Identität, seinem Typ und seinem Wert erkannt werden.

  1. Identität: Sie bezieht sich auf die Adresse eines Objekts im Speicher und ändert sich nach dem Erstellen nie.
  2. Typ: Definiert die Operationen, die ein Objekt unterstützt, sowie den möglichen Wert für diesen Objekttyp.
  3. Wert: Der Wert eines Objekts kann sich ändern. Diejenigen, die sich ändern, werden als veränderlich bezeichnet, während die unveränderlichen als unveränderlich bezeichnet werden.

Missverständnisse über Python

  • Es ist eine reine Skriptsprache, da sie einfache Syntax und plattformübergreifende Unterstützung verwendet.
  • Es gibt keinen Compiler wie in anderen Sprachen.
  • Es ist nicht skalierbar und kann daher keine wesentlich größere Benutzerbasis unterstützen.
  • Es wird als sehr langsam empfunden.
  • Parallelität wird nicht unterstützt.

Bedeutung der Finanzmodellierung in Python

Python hat sich zu einer der beliebtesten Programmiersprachen für die Finanzmodellierung entwickelt. Unternehmen suchen heutzutage nach innovativen Tools, um große Mengen an Finanzdaten viel einfacher verarbeiten zu können, und Python passt perfekt zu diesen Kriterien.

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