Trăn ppf

Mô hình tài chính bằng Python là gì?

Mô hình tài chính bằng Python là gì?

Mô hình tài chính bằng Python đề cập đến phương pháp được sử dụng để xây dựng mô hình tài chính bằng ngôn ngữ lập trình python cấp cao có một bộ sưu tập phong phú các loại dữ liệu tích hợp sẵn. Ngôn ngữ này có thể được sử dụng để sửa đổi và phân tích bảng tính excel cũng như tự động hóa các tác vụ nhất định có sự lặp lại. Do các mô hình tài chính sử dụng bảng tính một chiều rộng, Python đã trở thành một trong những ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất trong lĩnh vực tài chính

Package PPF for Python

Các gói hoặc thư viện PPF đề cập đến gói Python bao gồm một số gói con. Nói cách khác, nó là một sự kết hợp hỗn hợp của nhiều mô-đun mở rộng hỗ trợ khác nhau để tạo điều kiện thuận lợi cho việc phát triển khai lập trình Python. Vui lòng tìm bảng tóm tắt dưới đây về các gói phụ PPF khác nhau

• com. Nó được sử dụng cho chức năng thương mại, thị trường và định giá
• cốt lõi. Nó được sử dụng để biểu diễn các loại và chức năng của các đại lượng tài chính
• ngày giờ. Nó được sử dụng trong thao tác và tính toán ngày và giờ
• thị trường. Nó được sử dụng để biểu thị các loại và chức năng của đường cong và bề mặt phổ biến trong thiết lập tài chính [ví dụ:. bề mặt biến động, đường cong hệ số chiết khấu, v. v. ]
• toán học. Nó được sử dụng cho các thuật toán toán học chung
• mô hình. Nó được sử dụng để mã hóa các mô hình định giá khác nhau
• người định giá. Nó dành cho các loại và chức năng được sử dụng để định giá các cấu trúc tài chính
• chữ. Nó được sử dụng để thử nghiệm
• tiện ích. Nó được sử dụng cho các nhiệm vụ có tính chất chung [ví dụ. thuật toán tìm kiếm và sắp xếp]

Công cụ toán học cho Python

Một số công cụ toán học chính có sẵn trong Python như sau

1. N [. ]. This is a function in ppf module module function. môn Toán. đặc biệt giúp tính năng gần đúng phân phối tích lũy chuẩn, được sử dụng trong mô hình định giá quyền chọn Black-Scholes
2. Nội suy. is too used to be used to Este in the value of a function y [x] for integers between a number of data known [x 0 , y 0 ], [x 1 , y 1 ]…, [x n . Mô-đun ppf. tính thiết thực. bind was used to exploit it. Một số biến có thể cho phép nội suy là
   1. Tính năng nội suy tuyến tính
   2. Nội suy logic
   3. Tính năng suy tuyến tính trên 0
   4. Block block
3. Tìm gốc. Nó được sử dụng để tìm bản gốc có hoặc không có thông tin phái sinh bằng cách sử dụng mô-đun tìm kiếm ppf. môn Toán. nguồn gốc. Một số biến thể của tìm kiếm gốc là
   1. Phương pháp chia đôi
   2. Phương pháp Newton-Raphson
4. Line number. Hàm đại số tuyến tính hầu hết được bao hàm trong gói NumPy. Nó được thực hiện bằng cách sử dụng mô-đun ppf. môn Toán. đại số tuyến tính. Một số biến thể của đại số tuyến tính là
   1. ma trận nhân
   2. Đảo ngược ma trận
   3. Ma trận Pseudo-Inverse
   4. Giải hệ thống tuyến tính
   5. Giải hệ thống tam giác
5. Tổng số tính toán tối thiểu của Bình phương tuyến đường. Là quá trình được sử dụng để điều chỉnh một tập hợp các điểm dữ liệu thành một tổ hợp tuyến tính của một số hàm cơ bản. Thuật toán cho chức năng này được thực hiện bằng cách sử dụng mô đun bình phương nhỏ nhất ppf. môn Toán. khái quát
6. Gốc hai và khối gốc. Các hàm này được sử dụng để tìm công thức thực của một phương trình bậc hai hoặc bậc ba. Mô đun cơ sở ppf. môn Toán. bậc hai được sử dụng để tìm công thức thực của một phương trình bậc hai, trong khi mô-đun căn công thức ppf. môn Toán. khối được sử dụng cho thuật toán cấp ba
7. Tích hợp. Công cụ này được sử dụng để tính toán giá trị kỳ vọng của một hàm với các biến ngẫu nhiên. Nó chủ yếu được sử dụng trong công việc tính toán các khoản chi trả tài chính. Một số biến có thể của phân tích là
   1. Khớp nối đa thức không đổi theo từng đoạn
   2. Tích hợp đa thức từng mảnh
   3. Kỳ vọng có điều kiện bán phân tích

Open Python wide

Có một số hạn chế nhất định trong Python có thể được giải quyết bằng các mô-đun mở rộng sử dụng C. Các mô-đun mở rộng này có thể được sử dụng để thêm các loại đối tượng tích hợp mới vào Python và có thể gọi các hàm từ thư viện C. Một bộ hàm, macro và biến nhất định có sẵn trong API Python để hỗ trợ các phần mở rộng như vậy. Tiêu đề 'Python. h' được bao gồm trong tệp nguồn C cho API Python

Tích hợp Python Excel

Một số công cụ tích hợp Python Excel có thể được sử dụng để tăng cường chức năng excel hiện có như sau

• xlwings. Các gói này có thể được sử dụng để chuyển quá trình xử lý phụ trợ xử lý từ VBA sang Python. Sau đó, người dùng có thể tiếp tục sử dụng Excel liền mạch trong khi sử dụng từng nút điều khiển để gọi các lệnh Python
• Máy tính xách tay Jupyter. Nó cho phép người dùng tận dụng Python để tạo tài liệu tương tác, có thể chia sẻ và dựa trên web có thể chứa trực quan hóa, mã hóa và văn bản
• trúc thư viện. Nó có thể được sử dụng để tải dữ liệu nhanh từ bảng tính excel vào cơ sở dữ liệu SQL hoặc DataFrames có cấu trúc. Trong cả hai trường hợp, dữ liệu có thể được phân tích và khám phá nhanh chóng

Python data model

Đối tượng là bản chất cơ bản của cấu hình dữ liệu Python. Tất cả dữ liệu trong một chương trình Python hoặc được biểu diễn bằng các đối tượng ngay lập tức hoặc bằng mối quan hệ giữa các đối tượng. Một đối tượng có thể được nhận định dạng theo danh tính, kiểu và giá trị của nó

1. Xác thực. Nó đề cập đến địa chỉ của một đối tượng trong bộ nhớ và nó không bao giờ thay đổi sau khi được tạo
2. Loại. Nó xác định các hoạt động mà một đối tượng hỗ trợ tương tự với giá trị có thể có cho loại đối tượng đó
3. value. Giá trị của một đối tượng có thể thay đổi. Những thứ thay đổi được gọi là có thể thay đổi, trong khi những thứ không thể thay đổi được gọi là bất biến

Những khái niệm sai lầm về Python

• Nó là một ngôn ngữ kịch bản thuần túy vì nó sử dụng cú pháp đơn giản và hỗ trợ đa nền tảng
• Nó không có biên dịch như các ngôn ngữ khác
• Nó thiếu khả năng mở rộng và do đó, nó không thể hỗ trợ bất kỳ cơ sở người dùng lớn nào
• Nó được cho là rất chậm
• Nó không hỗ trợ đồng thời

Tầm quan trọng của mô hình tài chính chính bằng Python

Python đã phát triển trở thành một trong những ngôn ngữ lập trình biến phổ biến nhất được sử dụng cho mô hình tài chính. Các công ty ngày nay đang tìm kiếm các công cụ sáng tạo để xử lý khối lượng lớn dữ liệu tài chính theo cách dễ dàng hơn nhiều và Python hoàn toàn phù hợp với tiêu chí đó