Hướng dẫn is r or python better for finance? - là r hay python tốt hơn cho tài chính?

Hầu hết các nhà khoa học dữ liệu nghiêm túc & nbsp; thích r hơn python, nhưng nếu bạn muốn làm việc trong khoa học dữ liệu hoặc học máy trong một ngân hàng đầu tư, có lẽ bạn sẽ phải đặt một phần của mình sang một bên. Thay vào đó, các ngân hàng sử dụng Python áp đảo.

"Python được ưu tiên cho R ở các ngân hàng vì một số lý do", người đứng đầu khoa học dữ liệu có trụ sở tại New York tại một ngân hàng hàng đầu nói. "Có sự sẵn có lớn hơn của các gói học máy như sklearn trong python; đó là & nbsp; tốt hơn cho các nhiệm vụ lập trình chung và được sản xuất dễ dàng hơn; cộng với & nbsp; Python tốt hơn để làm sạch dữ liệu (như Perl đã từng) và để phân tích văn bản." & NBSP;

Vì lý do này, ông cho biết các ngân hàng đã chuyển phân tích dữ liệu của họ sang Python gần như hoàn toàn. Có một vài ngoại lệ: một số công việc sử dụng R, nhưng đối với hầu hết các python chiếm phần lớn.

Tuy nhiên, R vẫn có người hâm mộ. Jeffrey Ryan, cựu ngôi sao Quant tại Citadel là một người đề xuất lớn của R và điều hành một hội nghị thường niên về R về tài chính (bị hủy bỏ trong năm nay do Covid-19). "R được thiết kế để tập trung vào dữ liệu và được nhà nghiên cứu xây dựng," Ryan nói. "Trong khi Python đồng chọn khung dữ liệu và chuỗi thời gian của R, thông qua Pandas [Thư viện phần mềm nguồn mở để thao tác dữ liệu trong Python được xây dựng bởi Wes McKinney, một nhà phát triển phần mềm cũ tại Two Sigma.]"

R vẫn được sử dụng trong công việc thống kê và nghiên cứu, Ryan nói. Để so sánh, Python là công cụ của "phân tích dữ liệu phổ biến" và dễ sử dụng mà không cần học thống kê. "Python đã tìm thấy một đối tượng hoàn toàn mới của các lập trình viên vào đúng thời điểm chính xác trong lịch sử," Ryan phản ánh. "Khi các lập trình viên (nhiều hơn các nhà thống kê) muốn làm việc với dữ liệu, Python & NBSP; có sự hấp dẫn của một ngôn ngữ duy nhất" làm tất cả " - ngay cả khi về mặt kỹ thuật không có gì trong thiết kế." & NBSP;

Với tầm quan trọng của dữ liệu trong các dịch vụ tài chính, có thể cho rằng các ngân hàng sẽ ủng hộ ngôn ngữ có khả năng hơn, ngay cả khi nó & nbsp; không cần nỗ lực thêm để làm chủ. Tuy nhiên, Graham Giller, Giám đốc điều hành tại Giller Investments và cựu Trưởng phòng Nghiên cứu Khoa học Dữ liệu tại JPMorgan và Deutsche Bank, cho biết các ngân hàng đã giải quyết Python trên R vì các bộ phận CNTT của các ngân hàng & NBSP; Rất nhiều về dữ liệu.

"Cá nhân tôi thích R rất nhiều," Giller. & Nbsp; "r là & nbsp; nhiều hơn một công cụ cho các nhà thống kê chuyên nghiệp, có nghĩa là những người quan tâm đến suy luận về dữ liệu, thay vì các nhà khoa học máy tính & nbsp; những người quan tâm đến mã." Vì các nhà khoa học máy tính trong các ngân hàng đã đạt được lực kéo, Giller nói rằng các ngân hàng đã "thay thế các câu hỏi bằng các chuyên gia CNTT hoặc với những người thích sâu sắc muốn trở thành chuyên gia" và họ đã mang theo Python. & NBSP;

Đối với các nhà toán học thuần túy trong tài chính, tất cả đều hơi bực bội. Pandas được xây dựng ở mặt sau của R, nhưng đã mang theo một cuộc sống của riêng mình. "Pandas bắt đầu như một cách để mang lại một môi trường giống như Python," Giller nói, quan sát rằng Pandas có thể "chậm và không hiệu quả" bằng cách so sánh.

Hầu hết mọi người không quan tâm đến điều này mặc dù: Càng sử dụng Python và Pandas, họ càng có nhiều trường hợp sử dụng. "R có cơ sở người dùng tương đối nhỏ hơn Python & nbsp; tại thời điểm này," Ryan. & NBSP; "Điều này & nbsp; lần lượt có nghĩa là rất nhiều công cụ bắt đầu được tạo ra xung quanh Python và dữ liệu, và nó được xây dựng dựa trên thành công của nó."

Có một câu chuyện bí mật, tiền boa hoặc nhận xét mà bạn muốn chia sẻ? Liên hệ: & nbsp; & nbsp; trong trường hợp đầu tiên. WhatsApp/Tín hiệu/Telegram cũng có sẵn. in the first instance. Whatsapp/Signal/Telegram also available.

Chịu đựng chúng tôi nếu bạn để lại một bình luận ở cuối bài viết này: Tất cả các bình luận của chúng tôi đều được kiểm duyệt bởi con người. Đôi khi những người này có thể ngủ, hoặc tránh xa bàn làm việc của họ, vì vậy có thể mất một thời gian để nhận xét của bạn xuất hiện. Cuối cùng, nó sẽ - trừ khi nó gây khó chịu hoặc phỉ báng (trong trường hợp đó, nó đã thắng.)

Ảnh bởi & nbsp; Vitaly Vlasov & nbsp; từ & nbsp; pexelsVitaly Vlasov from Pexels

R là tuyệt vời. Tôi sẽ cá rằng nó được sử dụng bởi ít nhất một vài người trong mỗi công ty tài chính.

Một người bạn đã từng nói với tôi R chỉ là một hộp cát. Tôi thích sự tương tự đó.

Bạn sử dụng nó để làm việc xung quanh với dữ liệu để tìm ra những gì bạn muốn làm. Sau đó, bạn có thể sử dụng điều đó để báo cáo (mà tôi đã làm thường xuyên) hoặc bạn có thể quay lại nó thành Python hoặc một số ngôn ngữ mạnh mẽ khác của Hồi giáo để sản xuất. .

Điều đó đang được nói, Shiny đã tạo ra một số thứ khá ấn tượng mà tôi có thể đặt trên mạng nội bộ để sử dụng nội bộ. . (Mặc dù tôi không chắc chắn những vấn đề bảo mật có thể nêu ra. Tôi không biết gì về bất kỳ thứ nào trong số đó ...)

Nếu bạn làm việc trong ngành tài chính, đặc biệt là một thương nhân, thì tôi cá là bạn có thể sống một ngày mà không có bảng tính Excel. Excel là một trong những công cụ quan trọng nhất cho các nhà giao dịch và nhà đầu tư. Tuy nhiên, theo thời gian, bản chất của dữ liệu tài chính đã trở nên khá phức tạp. Các thương nhân cần phải đối phó với lượng dữ liệu lớn hơn nhiều và cần phải mang phân tích phức tạp của chúng tôi để có được lợi thế cạnh tranh trên thị trường tài chính. Điều này làm cho Excel một chút lỗi thời hoặc nguyên thủy của sự lựa chọn. Các công cụ mới được lựa chọn cho các nhà giao dịch là R và Python.

Bảng tính là tuyệt vời. Họ có thể giúp bạn với những con số khủng hoảng nhanh chóng. Bạn có thể dễ dàng tải dữ liệu, xây dựng một mô hình nhanh, các số crunch và nhận giải pháp. & Nbsp; Tuy nhiên, chúng cồng kềnh. Vấn đề đầu tiên là bạn có thể tải các bộ dữ liệu lớn trong Excel. Khi bộ dữ liệu trở nên hơi lớn, bảng tính của bạn sẽ bắt đầu treo hoặc sẽ mất thời gian rất lớn để làm mới. Thứ hai, rất khó để xây dựng mối quan hệ phức tạp giữa các bộ dữ liệu khác nhau. Thứ ba, vì bảng tính được thông qua, nó rất khó để cập nhật chúng và duy trì sự tôn nghiêm của giải pháp của bạn. Bạn luôn có thể viết macro trước bằng cách sử dụng Excel VBA, nhưng đôi khi chúng cũng có thể không đủ. Đây là nơi các ngôn ngữ lập trình như R và Python phát huy tác dụng. Hầu như bất kỳ nhà giao dịch nào cũng có thể tìm thấy một sự cải thiện lớn trong phân tích và năng suất tổng thể của họ khi họ chuyển công việc của họ từ Excel sang R hoặc Python. Theo chúng tôi, cả R và Python đều rất cạnh tranh và một nhà giao dịch có thể được hưởng lợi từ việc học hoặc cả hai. Trong bài viết này, chúng ta đang nói từ quan điểm sử dụng R, nhưng điều tương tự cũng áp dụng cho Python.

R được coi là công cụ lập trình tốt nhất để tiến hành phân tích thống kê bằng cách sử dụng các bộ dữ liệu lớn. Nó phổ biến trong cộng đồng tài chính, là nguồn mở và có rất nhiều thư viện/gói có thể được sử dụng để thực hiện hầu hết mọi loại phân tích bạn cần. Nó cũng là một công cụ được lựa chọn cho các nhà phân tích dữ liệu và các nhà khoa học dữ liệu trong các tổ chức tài chính lớn, vì vậy kiến ​​thức về lập trình R cũng mở ra những cánh cửa nghề nghiệp mới cho bạn.

Hầu hết mọi thứ bạn có thể làm trong Excel đều có thể được thực hiện trong R cộng với nhiều hơn nữa. Bạn có thể tải một lượng lớn dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau (bao gồm từ Excel dưới dạng nguồn dữ liệu), áp dụng các mô hình thống kê vào dữ liệu của bạn cho nghiên cứu của bạn, xây dựng các mô hình tài chính, tạo biểu đồ, cũng như dễ dàng xuất và chia sẻ phát hiện của bạn. R cũng được coi là phù hợp cho các nhiệm vụ sử dụng nhiều tài nguyên như mô phỏng chạy, rất khó thực hiện trong Excel. Vì nó có một cộng đồng phát triển sôi động, có các gói cụ thể được thiết kế dành riêng cho các chuyên gia tài chính. Ví dụ: gói 'Quantstrat' cung cấp cho bạn các tính năng và chức năng để xây dựng các chiến lược giao dịch định lượng. Tương tự, có các gói để tiến hành phân tích chuỗi thời gian, quản lý rủi ro, dự báo, mô hình dự đoán và quản lý danh mục đầu tư, trong số những người khác. & NBSP;

Nhìn chung, việc học R và Python có thể giúp bạn biến mình thành một nhà giao dịch tốt hơn và cũng mở ra cánh cửa cho sự nghiệp trong khoa học dữ liệu. Điều này không có nghĩa là bạn nên từ bỏ bằng cách sử dụng bảng tính hoàn toàn. Bạn có thể tiếp tục sử dụng Excel cho số lượng cơ bản và xây dựng các mô hình tài chính đơn giản. Tuy nhiên, đó là thời gian để bắt đầu suy nghĩ về việc kết hợp R trong công việc hàng ngày của bạn nghiêm túc hơn.

R hay Python được sử dụng trong tài chính?

Lập trình R có hữu ích cho tài chính không?

R và Python được sử dụng như thế nào trong tài chính?

Python có tốt cho các chuyên gia tài chính không?