Fem grunner til å velge Python for Finance og Fintech | Solskrapere (2023)

Med sin brukervennlighet, allsidighet og kraftige biblioteker,Python har blitt et godt valg for finansielle fagfolk og utviklereønsker å bygge robuste og effektive fintech-applikasjoner.

Er det på grunn av dens evne til å håndtere store data og komplekse økonomiske modeller eller den omfattende bibliotekstøtten og brukervennlige syntaksen?

La oss undersøke noen eksempler påhvordan Python brukes i finans- og fintechindustrien, som viser hvorfor det er et verktøy som må læres for alle som er interessert i å forfølge en karriere innen disse feltene.

Python i en rask definisjon

Python er et tolket programmeringsspråk på høyt nivå for ulike applikasjoner, inkludert webutvikling, dataanalyse, maskinlæring og vitenskapelig databehandling.

Det ble først utgitt i 1991 av Guido van Rossum og har siden blitt et av de mest populære programmeringsspråkene i verden. Den er kjent for sin enkelhet, brukervennlighet og lesbarhet, siden syntaksen er designet for å være så nær naturlig språk som mulig.

Den har også en enorm samling av åpen kildekode-biblioteker og rammeverk,gjør det til et populært valg for ulike applikasjoner og bransjer, inkludert finans, fintech, etc.

Les mer:Alt du trenger å vite om Python

Topp 5 grunner til å velge Python

Så la oss se på de fem beste grunnene til å velge Python for finans og fintech.

Datahåndtering og analyse

Pythons kraftige datahåndterings- og analysebiblioteker gjør det til et utmerket valg for finans- og fintechapplikasjoner. Disse bibliotekene, inkludertNumPy, pandaer, ogSciPy, gir effektive verktøy for å manipulere, rense og analysere økonomiske data.

• NumPyer et bibliotek for numerisk databehandling som gjør det mulig å manipulere store, flerdimensjonale matriser og matriser. Dette er spesielt nyttig for å håndtere økonomiske datasett som kan være store og komplekse. NumPys array-objekter kan utføre matematiske operasjoner, som addisjon og multiplikasjon, på hele arrays samtidig, noe som gjør det mye raskere og mer effektivt enn tradisjonelle iterative metoder.

• Pandaerbiblioteket tilbyr datastrukturer og funksjoner for å manipulere og analysere tabelldata. Det muliggjør enkel lasting, rengjøring og manipulering av datasett fra ulike kilder, for eksempel CSV-filer, Excel-regneark og SQL-databaser. Pandas sine datarammer gir et fleksibelt og kraftig verktøy for å jobbe med strukturert data, noe som er vanlig innen finans og fintech.

• SciPyer et bibliotek som tilbyr vitenskapelige og tekniske datafunksjoner. Det inkluderer moduler for optimalisering, integrasjon, signalbehandling og mer. Disse funksjonene er nyttige for finansiell modellering og simulering, risikoanalyse og andre kvantitative applikasjoner.

Disse bibliotekene gir et kraftig verktøysett for håndtering og analyse av økonomiske data.De lar utviklere laste raskt og rense datasett, utføre komplekse beregninger og lage visualiseringer for å hjelpe med datatolkning og beslutningstaking.

Algoritmisk handel

Pythons støtte for algoritmisk handel er en annen viktig grunn til at det har blitt et populært valg innen finans og fintech. Algoritmisk handel er en metode for å utføre handler ved hjelp av automatiserte systemer, som kan analysere markedsdata, ta beslutninger og arbeide mye raskere enn menneskelige handelsmenn.

Python tilbyr ulike verktøy og biblioteker som gjør det lettere for tradere å utvikle og teste sine handelsstrategier. Et slikt verktøy er PyAlgoTrade, et backtesting-rammeverk som lar tradere teste strategien sin på historiske data. Den kan simulere handler og beregne ytelsesmålinger, for eksempel Sharpe-forhold, nedtrekk osv.

PyAlgoTradegjør det også mulig å integrere flere datakilder, inkludert markedsdata i sanntid, som kan brukes til å teste strategier nær sanntid.

Et annet populært backtesting-rammeverk erZipline, utviklet av Quantopian, som gir en plattform for å bygge og teste handelsalgoritmer. Det gir et omfattende verktøysett for backtesting av handelsstrategier, inkludert datainntak, forhåndsbehandling og simulering. Det gjør det også mulig å tilpasse datafeeder, handelskostnader og andre parametere, noe som kan hjelpe tradere med å finjustere strategiene sine og optimalisere ytelsen.

Backtraderer det minst brukte rammeverket som støtter flere datafeeder og et bredt spekter av handelsstrategier. Det gir en fleksibel og utvidbar arkitektur som kan tilpasses for å møte behovene til ulike handelsscenarier. Den støtter også live handel gjennom sin integrasjon med populære meglerhus og børser.

Brukervennlig syntaks

Python er et språk på høyt nivå som er lett å lære og skrive. Syntaksen er intuitiv og uttrykksfull, noe som gjør det enkelt for utviklere å prototype og utvikle applikasjoner raskt.

Verktøyenefleksibilitet gjør at den kan brukes i ulike applikasjoner, fra enkle skript til komplekse nettapplikasjoner.Det omfattende biblioteket med moduler og verktøy gjør det enkelt å integrere med andre språk og plattformer. Det er enideelt valg for finans og fintech, hvor utviklere ofte trenger å integrere flere systemer og datakilder.

I tillegg,Pythons støtte for objektorientert programmering (OOP) lar utviklere organisere koden sin i gjenbrukbare komponenter, noe som gjør det enklere å vedlikeholde og oppdatere.Dette er spesielt viktig innen finans og fintech, hvor komplekse systemer fort kan bli uhåndterlige og vanskelige å administrere uten skikkelig organisering.

Maskinlæring

Maskinlæring er en undergruppe av kunstig intelligens som involverer opplæring av algoritmer for å gjenkjenne mønstre i data og ta spådommer eller beslutninger basert på disse dataene. Det har blitt et viktig verktøy innen finans og fintech, som kan brukes til svindeloppdagelse, risikovurdering, investeringsanbefalinger og mer.

Python gir enrekke kraftige maskinlæringsbiblioteker, som Scikit-learn, TensorFlow og Keras, som lar utviklere enkelt bygge og trene maskinlæringsmodeller.Disse bibliotekene tilbyr en rekke klassifiserings-, regresjons- og klyngealgoritmer, noe som muliggjør enkel tilpasning og innstilling av modellene.

I tillegg,Pythons fleksibilitet og brukervennlighet gjør det enkelt å integrere maskinlæringsmodeller med andre systemer og datakilder, som lar utviklere lage intelligente systemer som kan automatisere prosesser og ta bedre beslutninger.

Pythons maskinlæringsevner er allerede tatt i bruk av mange selskaper innen finans og fintech -banker og kredittkortselskaper bruker maskinlæringsalgoritmer for å oppdage uredelige transaksjoner.Verdipapirforetak bruker det til å forutsi markedstrender og komme med investeringsanbefalinger.

Omfattende fellesskap og tilgjengelighet av ressurser

Python har enstort og aktivt fellesskap av utviklere, dataforskere og finansfagfolk som bidrar til utviklingen og deler sin kunnskap og ekspertise gjennom ulike fora, nettsamfunn og ressurser.

Tilgjengeligheten avåpen kildekode-biblioteker, som NumPy, Pandas og Scikit-learn, gjør det enkelt for utviklere å få tilgang til og bruke allerede eksisterende kode for vanlige økonomi- og fintechoppgaver, som dataanalyse, modellering og optimalisering. Dette sparer tid og ressurser og lar utviklere fokusere på å løse mer komplekse problemer.

Dessuten,Python har omfattende biblioteker og verktøy for finansiell analyse og modellering, inkludert biblioteker for finansiell tidsserieanalyse, porteføljeoptimalisering og risikostyring.De er utviklet og testet av finansfagfolk og akademikere, noe som gjør dem pålitelige og pålitelige.

Pythons popularitet i datavitenskapssamfunnet betyr også at mange opplæringsprogrammer, kurs og andre læringsressurser er tilgjengelige for finansfagfolk som ønsker å lære og bruke språket i arbeidet sitt, selv med begrenset programmeringserfaring.

Så, er Python bra for Finance og Fintech?

Pythons allsidighet, fleksibilitet og fellesskapsstøtte gjør det til et ideelt valg for finans- og fintech-applikasjoner. Etter hvert som industrien utvikler seg,Python vil sannsynligvis forbli et viktig verktøy for utviklere og finansfagfolk som ønsker å bygge robuste og innovative nettløsninger.

Hvis du er en medentusiast for finans og fintech, kan vi samarbeide om å bruke Python til dine økonomiske prosjekter.

Vi vil gjerne lære mer om arbeidet ditt og utforske potensielle muligheter for samarbeid. Vår felles interesse for å utnytte Python for finansiell modellering, dataanalyse og maskinlæring kan føre til spennende muligheter.

Hvis du er åpen for det,kontakt oss.

Les mer

1. Teknologiens rolle i finansielle tjenester
2. Sunscrapers kåret til en topp finansiell programvareutvikler på Clutch
3. Hvordan skalere Fintech-produkter med outsourcede team?