Dự án Python tài chính
FinTech là sự kết hợp của thuật ngữ “tài chính” và “công nghệ. " Nó đề cập đến bất kỳ doanh nghiệp nào tận dụng công nghệ để cải thiện hoặc tự động hóa các hoạt động và dịch vụ tài chính. Python có ích trong nhiều trường hợp sử dụng FinTech. Cú pháp ngôn ngữ lập trình rõ ràng và hệ sinh thái công cụ tuyệt vời khiến nó trở thành một trong những công nghệ tốt nhất Show
Dịch vụ phát triển Python Tăng cường sức mạnh cho nhóm của bạn với các nhà phát triển Python lành nghề. Chúng tôi bao quát toàn bộ quy trình phát triển phần mềm, từ phân tích và lập kế hoạch kinh doanh, thông qua hướng dẫn bạn về các giải pháp máy học, đến phát triển ứng dụng web. Xem cách chúng tôi có thể giúp bạn Mục lục
Python được sử dụng ở đâu trong FinTech?Python có ích trong nhiều ứng dụng. Dưới đây là những cách sử dụng ngôn ngữ phổ biến nhất trong ngành FinTech công cụ phân tíchPython thường được sử dụng trong tài chính định lượng để xử lý và phân tích các bộ dữ liệu lớn, chẳng hạn như dữ liệu tài chính. Pandas là một thư viện đơn giản hóa quá trình trực quan hóa dữ liệu và cho phép phân tích thống kê phức tạp. Các giải pháp dựa trên Python được trang bị các thuật toán học máy mạnh mẽ cho phép phân tích dự đoán, điều cực kỳ quan trọng đối với tất cả các nhà cung cấp dịch vụ tài chính, nhờ các thư viện như Scikit hoặc PyBrain. Ví dụ về các sản phẩm như vậy. Iwoca, Holvi Nền tảng giao dịch chứng khoánThị trường chứng khoán tạo ra lượng dữ liệu tài chính khổng lồ, đòi hỏi phải nghiên cứu sâu rộng. Đó là khi Python có ích. Nó có thể được các nhà phát triển sử dụng để xây dựng các giải pháp khám phá các phương pháp giao dịch chứng khoán tốt nhất và cung cấp những hiểu biết phân tích mang tính dự báo, thực tế về tình trạng của các thị trường cụ thể. Giao dịch thuật toán trong các sản phẩm fintech là một ví dụ về trường hợp sử dụng Ví dụ về các sản phẩm như vậy. Quantopian, Quantconnect, Zipline, Backtrader Xem bài viết của chúng tôi về Các công ty sử dụng Python - Nền tảng giao dịch chứng khoán để mô tả việc sử dụng Python trong Robinhood, Bank of America’s Quartz và J. P. Athena của Morgan tiền điện tửMọi doanh nghiệp bán tiền điện tử đều yêu cầu các công cụ để phân tích dữ liệu thị trường tiền điện tử và đưa ra dự đoán. Anaconda, một nền tảng khoa học dữ liệu Python, hỗ trợ các nhà phát triển lấy giá tiền điện tử, phân tích chúng và trực quan hóa dữ liệu tài chính. Do đó, Python được sử dụng bởi phần lớn các ứng dụng web liên quan đến phân tích bitcoin Ví dụ về các sản phẩm như vậy. Dash, Enigma, ZeroNet, koine, tín hiệu tiền điện tử Ưu điểm của Python trong FinTech?Tính linh hoạt & Khả năng mở rộngPython có khoảng hơn 137.000 thư viện python và vô số khung. Tất cả các thư viện và khuôn khổ này đều ở đó để hỗ trợ các nhà phát triển theo nhiều cách khác nhau. Nếu ai đó đang làm việc trên ứng dụng Trò chơi thì có lẽ họ sẽ sử dụng thư viện Python chuyên dụng trong khi lập trình viên làm việc về Phát triển web có một bộ công cụ và thư viện khác do Python cung cấp Các thư viện và khung này có khả năng mở rộng khá tốt và nhà phát triển có rất nhiều chỗ để phát triển sản phẩm mong muốn của họ. Ngoài ra, các khuôn khổ mới cũng thường xuyên được đưa vào thị trường để làm cho các quy trình trở nên đơn giản và mượt mà hơn nhiều Cộng đồng vững mạnhTheo SlashData, cộng đồng Python đã mở rộng hơn cộng đồng Java. Có khoảng hơn 8. 2 triệu nhà phát triển Python sử dụng ngôn ngữ này cho mục đích cá nhân hoặc nghề nghiệp Điều này mô tả rõ ràng quy mô của cộng đồng khổng lồ này. Các nhà phát triển này trải rộng khắp các diễn đàn và nền tảng khác nhau, chẳng hạn như Python và họ thực sự giúp nhau phát triển bằng cách học hỏi từ những sai lầm của họ Dễ Đọc, Học và Sử dụngMột người bình thường với kiến thức máy tính cơ bản có thể học những kiến thức cơ bản về Python trong một tháng và sự dễ học này bắt nguồn từ Cú pháp đơn giản của ngôn ngữ này Ngoài ra, mã hóa ở cấp độ ban đầu khá dễ dàng và một lập trình viên Python có kiến thức cơ bản có thể dễ dàng hiểu các chương trình khác được viết bằng cùng một ngôn ngữ, chỉ để có được ngữ cảnh về những gì đang thực sự xảy ra bên trong mã Thư viện Python tốt nhất cho FinTechNặng nềNumpy là gói xử lý mảng có thể được sử dụng cho nhiều tác vụ khác nhau. Nó cung cấp các đối tượng mảng đa chiều hiệu suất cao cũng như các công cụ liên quan đến mảng. Mảng đa chiều đồng nhất là đối tượng cốt lõi của NumPy. Đó là một bảng chứa các phần tử hoặc số kiểu dữ liệu giống nhau, được lập chỉ mục bởi một bộ số nguyên dương Bạn có thể làm gì với NumPy?
gấu trúcPandas là một thư viện Python cung cấp các cấu trúc dữ liệu hiệu suất cao, dễ sử dụng và các công cụ phân tích dữ liệu cho dữ liệu được dán nhãn. Thư viện phân tích dữ liệu Python được gọi là Pandas. Gấu trúc lấy dữ liệu từ tệp CSV hoặc TSV hoặc cơ sở dữ liệu SQL và biến nó thành khung dữ liệu, đối tượng Python có hàng và cột thương mại điện tửPyAlgoTrade là Thư viện giao dịch thuật toán Python, tập trung vào kiểm tra lại và hỗ trợ giao dịch giấy và giao dịch trực tiếp. Giả sử bạn có ý tưởng về một chiến lược giao dịch và bạn muốn đánh giá nó bằng dữ liệu lịch sử và xem nó hoạt động như thế nào. PyAlgoTrade cho phép bạn làm như vậy với nỗ lực tối thiểu FinmarketPyFinmarketPy là một thư viện dựa trên Python cho phép bạn phân tích dữ liệu thị trường và cũng để kiểm tra lại các chiến lược giao dịch bằng cách sử dụng API đơn giản, có các mẫu dựng sẵn để bạn xác định kiểm tra lại. Bao gồm trong thư viện
scipyThư viện SciPy là một trong những gói nền tảng bao gồm ngăn xếp SciPy. Hiện có sự khác biệt giữa SciPy Stack và SciPy, thư viện. SciPy dựa trên đối tượng mảng NumPy và là một phần của ngăn xếp, cũng bao gồm các công cụ như Matplotlib, Pandas và SymPy Thư viện SciPy bao gồm các mô-đun cho các thói quen toán học hiệu quả như đại số tuyến tính, nội suy, tối ưu hóa, tích hợp và thống kê. Chức năng chính của thư viện SciPy dựa trên NumPy và các mảng của nó. NumPy được sử dụng rộng rãi trong SciPy Python cho các trường hợp sử dụng FinTechXác nhậnKhẳng định là một công ty thẻ tín dụng khác phát hành thẻ cho hàng triệu khách hàng của họ mà không có bất kỳ khoản phí ẩn nào. Công ty này cũng đang sử dụng python cho các ứng dụng di động và web của họ, gần đây họ đã thực hiện một số thay đổi đối với cơ sở mã Python của họ Các lần đọc cơ sở dữ liệu không cần thiết đã bị xóa bao gồm các sự cố truy vấn N+1 với SQLAlchemy. Mã liên kết với CPU được tối ưu hóa hơn nữa giúp sử dụng nhiều cProfile của Python Tại sao khẳng định sử dụng Python?
Người hùng Robin HoodRobinhood là một trong những người chơi lớn nhất trong thị trường giao dịch tiền điện tử và chứng khoán với hàng triệu khách hàng, đặc biệt là từ Hoa Kỳ. S. Đây là một nền tảng giao dịch tương tác với giao diện rõ ràng để giúp mọi người giao dịch dễ dàng hơn Jaren Glover cũng đã làm rõ trong một cuộc phỏng vấn với SoftwareDaily rằng họ đã sử dụng Python cho các dịch vụ dữ liệu thị trường của mình giống như các nền tảng giao dịch khác đã làm. Ngoài ra, họ đã viết lại các dịch vụ đó trong GoLang cho các yếu tố hiệu suất Tại sao Robinhood sử dụng Python?
cách mạngRevolut là một công ty cung cấp thẻ tín dụng và trao đổi tiền phổ biến. Họ có hơn 15 triệu khách hàng trên toàn cầu, những người có dư thừa thị trường của Revolut để mua Tiền điện tử và Vàng. Revolut cũng đã đăng một công việc cho nhà phát triển Python cho nhóm phát triển cốt lõi của họ Trọng tâm của Revolut là sử dụng các khung Python phổ biến như Django để phát triển một hệ thống hiệu quả nhằm mang lại trải nghiệm tốt hơn cho khách hàng bằng cách sử dụng dữ liệu Tại sao Revolut sử dụng Python?
Vạch sọcCổng thanh toán Stripe được các công ty và cá nhân sử dụng để gửi và nhận thanh toán trên toàn thế giới. Họ xử lý trơn tru tất cả các giao dịch diễn ra trên hệ thống của mình bằng cách kiểm soát tất cả các quy trình như lập hóa đơn, quản lý đăng ký và ngăn chặn gian lận Công ty FinTech thực sự đã sử dụng Python để phát triển tất cả các API của mình cho các ứng dụng di động và thậm chí cả ứng dụng web. Một số công ty lớn sử dụng cổng Stripe bao gồm Salesforce, Lyft và Amazon. Các công ty FinTech thích Python hơn vì các tính năng dữ liệu của nó Tại sao Stripe sử dụng Python?
ZopaZopa làm cho việc cho vay trở nên dễ dàng hơn bằng cách đưa các nhà đầu tư và người vay vào nền tảng của họ. Zopa nhằm mục đích cung cấp trải nghiệm mượt mà và dễ dàng cho người cho vay và người vay bằng cách sử dụng nền tảng tương tác với Python làm xương sống Họ cũng đã thuê các kỹ sư và lập trình viên Python cho kiến trúc Dữ liệu lớn của công ty họ. Họ sử dụng hệ thống dựa trên đám mây để lưu trữ tất cả dữ liệu của mình một cách an toàn Tại sao Zopa sử dụng Python?
Phần kết luậnPython có thể được sử dụng để tạo ra các giải pháp FinTech an toàn và có khả năng mở rộng đáng kinh ngạc. Cú pháp lập trình rõ ràng và hệ sinh thái công cụ tuyệt vời của Python khiến nó trở thành một trong những công nghệ tốt nhất để xử lý quá trình phát triển của bất kỳ FinTech nào thẻ. python, kỹ thuật dữ liệu Tác giảAdrian Bosacki Kỹ sư phần mềm Adrian là một kỹ sư phần mềm chuyên dụng, thích giải quyết các vấn đề không nhỏ và phát triển phần mềm đáng tin cậy. Adrian có hơn 5 năm kinh nghiệm phát triển phần mềm. Anh ấy luôn quan tâm đến tài chính và công nghệ, cũng như cách sử dụng chúng cùng nhau để tạo ra các giải pháp mới và sáng tạo. Anh ấy đặc biệt quan tâm đến fintech và thuật toán giao dịch Python có thể được sử dụng trong tài chính không?Python là ngôn ngữ lập trình lý tưởng cho ngành tài chính . Phổ biến rộng rãi trong các ngành ngân hàng đầu tư và quỹ phòng hộ, các ngân hàng đang sử dụng Python để giải quyết các vấn đề định lượng cho các nền tảng định giá, quản lý thương mại và quản lý rủi ro.
Python có phải là một kỹ năng tốt cho tài chính không?Python rất dễ viết và triển khai, khiến nó trở thành một ứng cử viên hoàn hảo để xử lý các ứng dụng dịch vụ tài chính mà hầu hết thời gian đều cực kỳ phức tạp . Cú pháp của Python đơn giản và tăng tốc độ phát triển, giúp các tổ chức nhanh chóng xây dựng phần mềm họ cần hoặc đưa sản phẩm mới ra thị trường.
Python có tốt cho Mô hình hóa tài chính không?Trong số các ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất, bạn sẽ thấy Python trở thành công nghệ được lựa chọn cho ngành Tài chính . Ngành tài chính đang ngày càng áp dụng Python để lập trình mục đích chung và phân tích định lượng, từ tìm hiểu động lực giao dịch đến xây dựng các mô hình học máy tài chính.
Một số dự án Python thú vị là gì?Ý tưởng dự án Python. Cấp độ mới bắt đầu . Tạo trình tạo mã. . Xây dựng một máy tính đếm ngược. . Viết phương pháp sắp xếp. . Xây dựng một bài kiểm tra tương tác. . Tic-Tac-Toe bằng văn bản. . Tạo bộ chuyển đổi nhiệt độ/đo lường. . Xây dựng một ứng dụng truy cập. . Xây dựng trò chơi đoán số |