Khoa học dữ liệu hướng tới. com đã gọi Python là một trong những “ngôn ngữ lập trình được yêu cầu hàng đầu để học”[1]. Không còn nghi ngờ gì nữa, đó là một ý kiến chính xác. Python mang lại nhiều lợi thế đáng kể và đơn giản là dễ làm việc với. Đó là lý do tại sao nhiều người mới bắt đầu lập trình bắt đầu cuộc phiêu lưu CNTT của họ với ngôn ngữ này. Nhưng Python cho tài chính? . Python trong tài chính thực sự là một ý tưởng hay, và hôm nay, chúng tôi sẽ cho bạn thấy lý do tại sao. Trong bài viết này, chúng tôi sẽ tập trung vào lập mô hình tài chính bằng Python, cũng như cách Python được sử dụng trong tài chính. Hãy bắt tay ngay vào vấn đề
Vì đây là lần đầu tiên chúng ta nói về một ngôn ngữ lập trình cụ thể, hãy tập trung vào Python là gì
Python cho tài chính. Khái niệm cơ bản
Python ra đời vào những năm 1990. Ban đầu, nó là một trong những dự án phụ của Guido van Rossum. Vào thời điểm đó, không ai có thể nói rằng “dự án phụ” này sẽ trở thành một trong những ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất từ trước đến nay.
Lý do chính khiến ngôn ngữ này trở nên phổ biến đáng kinh ngạc như vậy là ngay từ đầu, ý tưởng chính đằng sau Python là tạo ra một ngôn ngữ có thể hạ thấp rào cản lập trình. Python luôn được coi là ngôn ngữ lập trình hoàn toàn tập trung vào trải nghiệm của nhà phát triển. Nó được cho là đơn giản đến mức ngay cả học sinh cũng có thể học và viết mã và ứng dụng chính thức. Thật vậy, Python đã được định sẵn cho sự vĩ đại
Ngày nay, như chúng ta có thể đọc trên trang web của Python, ngôn ngữ này là một giải pháp lập trình hướng đối tượng, tương tác bao gồm tất cả các yếu tố liên quan
- mô-đun
- ngoại lệ
- gõ động
- Các kiểu dữ liệu động cấp cao
- Các lớp học
Python có ích trong nhiều mô hình lập trình khác nhau, chỉ cần đề cập đến lập trình hướng đối tượng, lập trình thủ tục và lập trình chức năng. Điều đáng chú ý nữa là Python kết hợp sức mạnh đáng kinh ngạc với cú pháp rất rõ ràng [nhớ không? Tính đơn giản là điều tối quan trọng ngay từ ngày đầu tiên].
Trên thực tế, Python dựa trên cú pháp giống tiếng Anh, giúp đọc và hiểu mã dễ dàng hơn nhiều. Với sự đơn giản này đến một lợi ích khác. Các nhà phát triển có thể tập trung vào giải quyết vấn đề, không phải học mã. Bạn không cần phải dành quá nhiều thời gian để hiểu cú pháp hay hành vi của ngôn ngữ này.
Ngoài ra, Python cung cấp các giao diện hỗ trợ nhiều lời gọi hệ thống và thư viện, cũng như các hệ thống cửa sổ khác nhau
Mặc dù là ngôn ngữ lập trình độc lập hoàn chỉnh, nhưng Python có thể dễ dàng mở rộng bằng C hoặc C++
Bạn cũng có thể sử dụng nó làm ngôn ngữ mở rộng cho các ứng dụng cần giao diện linh hoạt, có thể lập trình đầy đủ
Các tính năng chính của Python
Mặc dù Python có nhiều ưu điểm và tính năng khác nhau, nhưng có ba tính năng giúp phân biệt ngôn ngữ lập trình này và đáng chú ý
- Một trong những lợi thế đáng kể nhất của Python là thiết kế ngôn ngữ của nó. Một mặt, nó có năng suất cao và mạnh mẽ, mặt khác–vẫn thanh lịch và đơn giản để tìm hiểu và sử dụng
- Python có tích hợp hạng nhất với C/C++ và có thể được sử dụng trên các thiết bị chạy trên cả Linux và Windows
- Python có một cộng đồng rất tích cực và hỗ trợ kỹ thuật
Còn những ưu điểm khác của ngôn ngữ lập trình này thì sao?
- Cần một ngôn ngữ có mục đích chung có thể dễ dàng sử dụng để giải quyết các loại vấn đề khác nhau
- Tìm kiếm một giải pháp cung cấp một thư viện tiêu chuẩn lớn bao gồm xử lý chuỗi, giao thức internet, công nghệ phần mềm và giao diện hệ điều hành
- Ưu tiên các ngôn ngữ được giải thích. Một lời giải thích. Các ngôn ngữ được giải thích thực thi mã trực tiếp theo từng dòng. Nếu xảy ra lỗi, Python sẽ tự động dừng thực thi thêm và báo cáo lại lỗi. Đó là một sự đơn giản hóa công việc to lớn giúp việc gỡ lỗi dễ dàng hơn nhiều
- Cần ít dòng mã hơn để thực hiện một tác vụ nhất định. Khi so sánh với các ngôn ngữ chính khác như C/C++ và Java, Python sử dụng ít mã hơn nhiều. Nó rực rỡ trong sự đơn giản của nó. Bạn viết ít mã hơn và đơn giản là hoàn thành được nhiều việc hơn
- Muốn chạy mã của bạn ở mọi nơi. Khi nói đến hầu hết các ngôn ngữ lập trình, chỉ cần nói đến C/C++, bạn cần thay đổi mã trước khi chạy chương trình trên các nền tảng khác nhau. Với Python, bạn chỉ có thể viết mã một lần và tự do chạy nó ở bất cứ đâu. Hãy nhớ rằng có một ngoại lệ. Hãy nhớ không bao gồm bất kỳ tính năng phụ thuộc hệ thống nào
Ngoài ra, tại thời điểm này, chúng ta nên nói thêm rằng Python miễn phí. Theo trang web của họ. “Bạn có thể làm bất cứ điều gì bạn muốn với nguồn, miễn là bạn để lại bản quyền và hiển thị các bản quyền đó trong bất kỳ tài liệu nào về Python mà bạn sản xuất”[2]
Nhược điểm của Python
Đương nhiên, như với bất kỳ giải pháp CNTT nào khác, Python không hoàn hảo. Có một vài nhược điểm mà chúng ta nên đề cập
- Vì Python được thực thi từng dòng một nên nó có thể bị chậm. Nếu đó là tốc độ bạn đang tìm kiếm, hãy chọn một giải pháp khác
- Python sử dụng rất nhiều bộ nhớ, điều này trong nhiều trường hợp có thể là một bất lợi
- Python yêu cầu quy trình kiểm tra kỹ lưỡng. Đó là bởi vì Python là ngôn ngữ được gõ động, do đó, kiểu dữ liệu của một biến có thể thay đổi bất cứ lúc nào, điều này có thể dẫn đến lỗi thời gian chạy
Sự phổ biến của Python
Đầu năm 2019, Statista. com[3] công bố bảng so sánh các ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất trên thế giới.
Python rõ ràng là ngôn ngữ dẫn đầu với gần 26% thị phần trong số các ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất. Và trên thực tế, các giải pháp dựa trên Python có thể được tìm thấy ở hầu hết mọi nơi trong thế giới CNTT.
- Ứng dụng [ví dụ: Dropbox là dịch vụ lưu trữ tệp dựa trên web được xây dựng bằng Python]
- Trò chơi điện tử [The Sims 4, Battlefield 2, danh sách tiếp tục. ]
- Web framework [Flask, Django, Pyramid…]
- Thư viện toán học [Matplotlib, Plotly] và nhiều nơi khác
Và bằng cách này, chúng ta quay trở lại chủ đề chính của mình–Python trong tài chính. Python được sử dụng như thế nào trong tài chính?
Python cho tài chính
Trước hết, hãy nghĩ xem tại sao Python cho tài chính lại là một ý tưởng hay?
Python tự động xử lý nhiều phần tử
Hãy xem xét quản lý bộ nhớ. Nhiều ngôn ngữ lập trình cấp thấp hơn yêu cầu sự hiểu biết chi tiết về sự phức tạp của cách bố trí và giải phóng bộ nhớ của máy tính, bên cạnh thời gian sử dụng và các dòng mã cần thiết để xử lý các tác vụ. Python tự động xử lý nhiều chi tiết này. Bằng cách này, các lập trình viên có thể tập trung vào mục tiêu của họ
Python kết nối kinh tế và khoa học dữ liệu
Các nhà kinh tế và nhà khoa học dữ liệu thường xuyên sử dụng Python để thực hiện các tính toán và dự đoán của họ. Với Python, bạn có thể dễ dàng tích hợp công việc của các nhà kinh tế học và nhà khoa học dữ liệu vào một giải pháp/nền tảng. Trên thực tế, chính sự đơn giản và linh hoạt của Python đã giành được toàn bộ lĩnh vực tài chính
Một ngôn ngữ định hướng kinh doanh
Nếu chúng ta có thể nói về bất kỳ ngôn ngữ lập trình nào “hướng đến doanh nghiệp”, thì đó phải là Python. Với Python, bạn có thể tập trung vào những gì bạn muốn đạt được. Nhiều chi tiết kỹ thuật ở chế độ nền, không làm bạn mất tập trung vào mục đích kinh doanh của mình. Chẳng hạn, với Python, bạn không cần phải sử dụng dấu chấm phẩy để phân định các hàm, vòng lặp và dòng như cách nó xảy ra với các ngôn ngữ lập trình khác. Bằng cách này, bạn giữ mọi thứ ngắn gọn và tiết kiệm thời gian
Con người có mục đích khác nhau
Vì Python rất linh hoạt và dễ học nên nó có thể được sử dụng trong nhiều ứng dụng và dự án tài chính khác nhau. Hơn nữa, Python hoàn hảo cho việc tạo nguyên mẫu và phát triển lặp đi lặp lại nhanh chóng. Khi làm việc với Python, bạn có thể viết và thực thi từng dòng mã độc lập và xem kết quả ngay lập tức
Hữu ích cho cả tạo mẫu và sản xuất
Đây là một khía cạnh quan trọng khác của Python. Nó có thể dễ dàng được sử dụng cả trong giai đoạn tạo mẫu và sản xuất các ứng dụng rộng rãi. Đó là lý do tại sao nhiều nhà lãnh đạo thị trường háo hức sử dụng Python trong các dự án của họ, ngay cả những dự án quy mô lớn. Có lẽ một vài ví dụ. Google, Facebook, Instagram, Spotify, Quora, Netflix, Reddit. Tất cả các công ty này đều sử dụng Python trong các dự án của họ
Đi kèm với các thư viện
Đó là một phần câu trả lời cho câu hỏi Tại sao lập trình Python cho tài chính lại phổ biến đến vậy? . Và thư viện phong phú của Python có các công cụ cho phép bạn hoàn thành nhiều tác vụ khác nhau mà không cần phải tìm kiếm bất kỳ gói hoặc thư viện bổ sung nào của bên thứ ba
Và khi nói đến Python trong tài chính, Pandas [thư viện phân tích dữ liệu] với các đối tượng DataFrame và Series và Numpy [thư viện bổ sung hỗ trợ cho các mảng và ma trận lớn, đa chiều] với ndarray của nó thường được sử dụng trong mô hình tài chính bằng Python
Trên thực tế, Python là một lựa chọn tuyệt vời để tiến hành phân tích định lượng đề cập đến dữ liệu lớn tài chính. Với các thư viện như Pandas, Numpy, SciPy và các mô-đun tương tự khác, bạn có thể dễ dàng quản lý cơ sở dữ liệu khổng lồ và trực quan hóa kết quả
Nói chung, ngày nay, Python trong tài chính là một trong những ngôn ngữ hàng đầu được sử dụng để phân tích định lượng và định tính. Các công ty tài chính và CNTT sử dụng Python để
- Phát triển các giải pháp thanh toán và ngân hàng trực tuyến đa dạng
- Phân tích tình hình thị trường chứng khoán hiện nay
- Giảm rủi ro tài chính
- Xác định tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu và nhiều yếu tố khác
Lập mô hình tài chính trong Python
Hiện nay, ngày càng có nhiều công ty tài chính và kế toán chuyển sự chú ý sang các công ty CNTT và tận dụng các cải tiến và công cụ mà các ngôn ngữ lập trình hiện đại mang lại, đồng thời giúp việc xử lý các giao dịch tài chính và lập mô hình tài chính dễ dàng hơn nhiều, đặc biệt là khi phân tích và xử lý khối lượng lớn các tài liệu.
Mặc dù lĩnh vực tài chính và công nghệ tài chính trong ngành này rất rộng, nhưng Python có thể đặc biệt hữu ích khi nói đến tài chính định lượng, đòi hỏi các tác vụ lập trình như
- Nhập và chuyển đổi dữ liệu
- Chuỗi thời gian và phân tích rủi ro
- Giao dịch và kiểm tra lại
- tích hợp excel
- Trực quan hóa dữ liệu
Tóm lại, mô hình tài chính trong Python là phương pháp xây dựng mô hình tài chính bằng ngôn ngữ lập trình này. Đối với người mới bắt đầu, Python cho phép các lập trình viên sửa đổi và phân tích các bảng tính Excel khác nhau cũng như tự động hóa một số tác vụ nhất định. Làm thế nào là hữu ích?
Ví dụ, với mã Python, bạn hoàn toàn có thể tự động hóa tác vụ sao chép dữ liệu từ tệp [hoặc bảng tính] này sang tệp khác. Theo cách tương tự, các lập trình viên có thể đẩy nhanh công việc tốn thời gian tìm kiếm các lỗi trong tệp tài chính
Nếu bạn điều hành một công ty tài chính và quan tâm đến cách Python được sử dụng trong tài chính, hãy xem các gói này chủ yếu được sử dụng cho tài chính và lập mô hình tài chính
- NumPy [đây là gói nguồn mở quan trọng được sử dụng cho tính toán khoa học và toán học bằng Python]
- SciPy [có ích khi cần một kho lưu trữ bao gồm các công cụ và hoạt động thống kê nâng cao hơn]
- Pandas [gói này được thiết kế chủ yếu để phân tích tài chính và xây dựng mô hình]
- Statsmodels [gói này được xây dựng trên SciPy và Pandas và thực hiện thử nghiệm nâng cao hơn cho các mô hình thống kê khác nhau]
- Quandl [nếu bạn làm trong ngành tài chính thì đây là một trong những gói phải có của bạn. Quandl cho phép truy cập vào bộ sưu tập dữ liệu kinh tế, tài chính và thị trường tuyệt vời đến từ các ngân hàng, chính phủ và các tổ chức quốc tế khác]
- Matplotlib [cung cấp trực quan hóa dữ liệu, đặc biệt quan trọng khi nói đến mô hình tài chính]
Python để phân tích tài chính
Sau khi lập mô hình tài chính bằng Python, chúng ta có thể chuyển sang chủ đề Python để phân tích tài chính.
Phân tích dữ liệu và tài chính là khái niệm sử dụng các chương trình có thuật toán phức tạp và phép tính toán học để thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu tài chính.
Với dữ liệu tài chính được xử lý và phân tích, các tập đoàn và công ty tài chính có thể đưa ra quyết định sáng suốt hơn. Chẳng hạn, họ có thể dự đoán các xu hướng trong tương lai nhưng cũng có thể phát hiện và theo dõi các chi tiết sâu sắc khác và xu hướng thị trường. Những dự đoán như vậy được sử dụng rộng rãi trong lĩnh vực tài chính và chúng rất quan trọng, đặc biệt là khi xây dựng các hệ thống quản lý rủi ro thông minh [được thúc đẩy bởi AI và máy học] cũng như đánh giá tình hình thị trường hiện tại
Và nhờ các giải pháp trực quan hóa dữ liệu khác nhau [như thư viện Matplotlib đã nói ở trên], bạn có thể dễ dàng tạo biểu đồ về các mức giá khác nhau và các xu hướng khác trong thế giới tài chính. Ngoài ra, bạn có thể áp dụng các phép tính toán học phức tạp để xây dựng bối cảnh cho các dự đoán và hiểu biết sâu hơn có thể được sử dụng trong công ty tài chính của bạn
Công cụ phân tích Python
Như bạn đã biết, Python được sử dụng rộng rãi trong tài chính định lượng. Đó là bởi vì phương pháp này bao gồm các giải pháp xử lý và phân tích các tập dữ liệu lớn, dữ liệu lớn về tài chính nếu bạn muốn. Một số thư viện đã nói ở trên [chẳng hạn như Pandas] đơn giản hóa quy trình tạo các phép tính thống kê phức tạp và các thư viện khác [như Matplotlib] trợ giúp trực quan hóa dữ liệu
Ngoài ra, nhiều giải pháp dựa trên Python sử dụng các thuật toán học máy vô cùng hữu ích trong phân tích dữ liệu tài chính và phân tích dự đoán, nhưng đó là chủ đề của một bài viết khác
Phân tích thị trường tiền điện tử
Bạn có biết rằng có một hệ sinh thái khoa học dữ liệu dựa trên Python cụ thể được gọi là Anaconda giúp các nhà phát triển truy xuất giá tiền điện tử và phân tích nó hoặc tạo trực quan hóa không?
Tóm lại, Python là một ngôn ngữ lập trình hoàn hảo được sử dụng rộng rãi trong các lĩnh vực tài chính khác nhau, chỉ đề cập đến ngân hàng và fintech, bảo hiểm và insurtech, quản lý đầu tư và phân tích tài chính. Với Python, bạn có tất cả các công cụ và giải pháp cần thiết giúp bạn phân tích thị trường, thiết kế các mô hình tài chính và làm việc trên các thuật toán để giảm thiểu rủi ro. Tại Addepto, chúng tôi tin rằng Python là công nghệ bắt buộc phải có, dành cho cả nhà phân tích dữ liệu cá nhân và các tổ chức tài chính lớn
Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm về phân tích dữ liệu tài chính hoặc bạn quan tâm đến cách học máy và các công cụ dựa trên AI khác có thể giúp cải thiện công việc của một công ty tài chính – chúng tôi sẵn sàng phục vụ bạn. Hãy liên lạc với nhóm Addepto ngay hôm nay và cùng nhau làm điều gì đó to lớn
Người giới thiệu
[1] Md Kamaruzzaman. Top 10 ngôn ngữ lập trình theo yêu cầu nên học trong năm 2020. 4 Tháng hai, 2020. URL. https. // hướng tới khoa học dữ liệu. com/top-10-ngôn-ngữ-lập-trình-theo-yêu-cầu-để-học-trong-2020-4462eb7d8d3e. Truy cập ngày 15 tháng 2 năm 2021.
[2] Trăn. Trăn là gì?. URL. https. // tài liệu. con trăn. org/3/faq/chung. html#trăn là gì. Truy cập ngày 15 tháng 2 năm 2021.
[3] Sarah Feldman. Các ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất. 8 Tháng một, 2019. URL. https. //www. thống kê. com/chart/16567/popular-programming-languages/. Truy cập ngày 15 tháng 2 năm 2021.
Loại
Phân tích dữ liệu
Chia sẻ bài viết này
Dịch vụ tư vấn phân tích dữ liệu
Trích xuất thông tin chi tiết từ dữ liệu của bạn bằng các kỹ thuật và công nghệ phân tích nâng cao
kiểm tra dịch vụ này
Những bài viết liên quan
kiểm tra tất cả các bài viếtTrí tuệ nhân tạo
Ngày 22 tháng 11 năm 2022Tự động hóa quy trình bằng robot [RPA] và Trí tuệ nhân tạo [AI]
Với việc các công ty đang đẩy mạnh số hóa, Trí tuệ nhân tạo [AI] và Tự động hóa quy trình bằng rô-bốt đã chứng tỏ khả năng
Tầm nhìn máy tính
Ngày 17 tháng 11 năm 2022Thị giác máy tính trong lĩnh vực giải trí. Cách sử dụng AI để nâng cao trải nghiệm hình ảnh
Thị giác máy tính, một lĩnh vực nghiên cứu khám phá các cách dạy máy tính nhìn thế giới giống như chúng ta, đã trở thành mấu chốt
Trí tuệ nhân tạo
Ngày 10 tháng 11 năm 2022AI có thể làm cho thương mại điện tử được cá nhân hóa hơn như thế nào?
Mọi doanh nhân muốn duy trì khả năng cạnh tranh trong thị trường ngách của họ đều phải nỗ lực hết mình để tạo ra sản phẩm hoặc dịch vụ của họ.
Trí tuệ nhân tạo
Ngày 10 tháng 11 năm 2022AI cải thiện năng suất trong các công ty sản xuất như thế nào?
Cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư đã bắt đầu và các công ty sản xuất đang cạnh tranh để giành lợi thế cạnh tranh bằng cách