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
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?
- công cụ phân tích
- Nền tảng giao dịch chứng khoán
- tiền điện tử
- Ưu điểm của Python trong FinTech?
- Tính linh hoạt & Khả năng mở rộng
- Cộng đồng vững mạnh
- Dễ Đọc, Học và Sử dụng
- Thư viện Python tốt nhất cho FinTech
- Nặng nề
- gấu trúc
- thương mại điện tử
- FinmarketPy
- scipy
- Python cho các trường hợp sử dụng FinTech
- Xác nhận
- Người hùng Robin Hood
- cách mạng
- Vạch sọc
- Zopa
- Phần kết luận
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 tích
Python 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 khoán
Thị 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 tử
Mọi 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 rộng
Python 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 mạnh
Theo 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 dụng
Một 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 FinTech
Nặng nề
Numpy 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?
- Các phép toán mảng cơ bản. thêm, nhân, cắt, làm phẳng, định hình lại, lập chỉ mục mảng
- Hoạt động mảng nâng cao. mảng ngăn xếp được chia thành các phần, mảng phát sóng
- Làm việc với DateTime hoặc Đại số tuyến tính
- Cắt lát cơ bản và lập chỉ mục nâng cao trong NumPy Python
gấu trúc
Pandas 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 tử
PyAlgoTrade 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
FinmarketPy
FinmarketPy 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
- Các mẫu dựng sẵn để kiểm tra lại các chiến lược giao dịch
- Hiển thị lợi nhuận lịch sử cho các chiến lược giao dịch
- Điều tra tính thời vụ của các chiến lược giao dịch
- Tiến hành nghiên cứu sự kiện thị trường xung quanh các sự kiện dữ liệu
- Máy tính tích hợp để tính trọng số rủi ro bằng cách sử dụng nhắm mục tiêu theo độ biến động
- Được viết theo cách hướng đối tượng để làm cho mã có thể tái sử dụng nhiều hơn
scipy
Thư 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 FinTech
Xác nhận
Khẳng 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?
- Họ đã tích hợp Python để ngăn chặn bất kỳ hồi quy nào bằng cách tối ưu hóa mã giới hạn CPU
- Họ cũng đã sử dụng Gevent cùng với Python để mở rộng quy mô kiến trúc của mình
Người hùng Robin Hood
Robinhood 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?
- Họ đã viết một số dịch vụ giao dịch bằng Python nhưng sau đó viết lại chúng bằng Go Lang bằng cách xem xét các yếu tố quan trọng về hiệu suất để đảm bảo độ trễ thấp
- Hầu hết các API RobinHood đều được viết bằng Python và GoLang
cách mạng
Revolut 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?
- Revolut đã sử dụng Flask hoặc Django để phát triển ứng dụng phụ trợ, họ đã thuê các nhà phát triển mới cho mục đích này
- Họ cũng sử dụng SqlAlchemy cho mục đích học máy bằng Python
Vạch sọc
Cổng 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?
- Python hoàn hảo cho các hệ thống Dữ liệu lớn và đó chính xác là thứ mà các công ty FinTech cần trong môi trường của họ để thực hiện hàng triệu phép tính và thu thập dữ liệu
- Các chuyên gia tài chính cũng nhận thấy Python dễ học và dễ sử dụng, điều này khiến nó trở thành một lựa chọn tốt cho Stripe.
Zopa
Zopa 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?
- Zopa muốn sử dụng hệ thống Dữ liệu lớn của họ để lọc ra một số thông tin hữu ích có thể giúp làm cho nền tảng của họ tốt hơn nhiều
- Họ cũng đã sử dụng PySpark để hỗ trợ máy chủ Apache Spark của họ có thể dễ dàng tích hợp với Python
Phần kết luận
Python 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