Python trong ngân hàng đầu tư

Lĩnh vực tài chính đang phát triển hàng ngày và giờ đây các tổ chức tài chính không chỉ quan tâm đến tài chính mà còn quan tâm đến công nghệ như một tài sản. Công nghệ mang lại lợi thế cạnh tranh cũng như tăng tốc độ và tần suất giao dịch tài chính của các tổ chức tài chính, trong số những thứ khác. Python là ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất trong lĩnh vực tài chính. Bởi vì nó là một ngôn ngữ hướng đối tượng và mã nguồn mở, nên nó được nhiều tập đoàn lớn, bao gồm cả Google, sử dụng cho nhiều dự án khác nhau. Python có thể được sử dụng để nhập dữ liệu tài chính như báo giá chứng khoán bằng khung Pandas. Bài viết này sẽ hướng dẫn bạn cách sử dụng Python cho tài chính

Python là ngôn ngữ lập trình hướng đối tượng, mã nguồn mở. Phần lớn các công cụ và thư viện hỗ trợ là mã nguồn mở và có sẵn miễn phí. Nó cũng là một ngôn ngữ rất đơn giản vì nó có thể đọc tiếng Anh, vì vậy ngay cả người mới bắt đầu cũng có thể bắt đầu với nó. Đây là lý do tại sao python được sử dụng trong tài chính vì những người không phải là lập trình viên có thể dễ dàng tìm hiểu nó. Nó có sẵn cho tất cả các nền tảng và hệ điều hành chính, bao gồm Windows, Mac và Linux. Ngôn ngữ này cũng nổi tiếng với cú pháp đơn giản

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 để làm gì trong tài chính?

Python có ích trong nhiều ứng dụng. Dưới đây là những cách sử dụng ngôn ngữ phổ biến nhất trong ngành dịch vụ tài chính

• 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

• Phần mềm ngân hàng Python cũng được các tổ chức tài chính sử dụng để cung cấp hệ thống thanh toán và ứng dụng ngân hàng trực tuyến. Venmo là một ví dụ tuyệt vời về ứng dụng ngân hàng di động đã phát triển thành một trang mạng xã hội chính thức. Python rất hữu ích để thiết kế phần mềm ATM giúp cải thiện quy trình thanh toán vì tính đơn giản và linh hoạt của nó. Ví dụ về các sản phẩm như vậy. Khẳng định, Robinhood, Sọc, Zopa

• Tiền điện tử Mọi doanh nghiệp bán tiền điện tử đều cần có 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

• Xây dựng chiến lược giao dịch chứng khoán với Python 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, eBay

Xử lý dữ liệu và trực quan hóa

Việc thực hành chuyển đổi thông tin thành ngữ cảnh trực quan, chẳng hạn như bản đồ hoặc biểu đồ, để làm cho dữ liệu dễ hiểu hơn và trích xuất thông tin chi tiết từ đó được gọi là xử lý và trực quan hóa dữ liệu. Mục tiêu chính của trực quan hóa dữ liệu là giúp dễ dàng phát hiện các mẫu, xu hướng và giá trị ngoại lai trong các tập dữ liệu lớn. Thư viện Python bao gồm;

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

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

Matplotlib

Matplotlib là một thư viện vẽ sơ đồ Python cung cấp API hướng đối tượng để nhúng các sơ đồ trong các ứng dụng. Nó tương tự như MATLAB được nhúng trong ngôn ngữ lập trình Python. Matplotlib có thể hiển thị một loạt các trực quan hóa, bao gồm biểu đồ, biểu đồ thanh, biểu đồ phân tán, biểu đồ vùng và biểu đồ hình tròn. Với một chút nỗ lực và một chút khả năng trực quan hóa, với Matplotlib, bạn có thể tạo bất kỳ hình ảnh trực quan nào

1. sơ đồ đường
2. Điểm phân tán
3. Diện tích lô đất
4. Biểu đồ thanh và biểu đồ
5. Biểu đồ hình tròn
6. ô gốc
7. Đường viền
8. âm mưu run rẩy
9. quang phổ

sinh ra biển

Seaborn là một thư viện trực quan hóa dữ liệu dựa trên Matplotlib, cung cấp giao diện cấp cao để tạo các hình ảnh thống kê mang tính hướng dẫn và hấp dẫn trực quan. Nói một cách đơn giản, seaborn là một phần mở rộng của Matplotlib với các tính năng nâng cao

Bokeh

Bokeh là gói Python để trực quan hóa dữ liệu tương tác. Bokeh cho phép bạn nhanh chóng tạo các biểu đồ thống kê phức tạp bằng các lệnh đơn giản. Đầu ra HTML, sổ ghi chép hoặc máy chủ đều được hỗ trợ

Dự đoán kết quả

Một ứng dụng Python có thể được sử dụng để so sánh giá của cùng một loại hàng hóa/công cụ/cổ phiếu ở nhiều thị trường. Điều này giải phóng bạn để tập trung vào những thứ thiết yếu khác thay vì nhìn chằm chằm vào màn hình cả ngày để so sánh chi phí. Ứng dụng Python của bạn có thể đưa ra mức giá cao nhất và thấp nhất trên các thị trường ở các khu vực khác nhau trên thế giới, cho phép bạn giao dịch dễ dàng và tối đa hóa lợi nhuận của mình

giao dịch thuật toán

Giao dịch cổ phiếu là một công việc đòi hỏi khắt khe liên quan đến việc phân tích hàng nghìn số liệu và các điểm dữ liệu khác hàng ngày để trích xuất bất kỳ dữ liệu hữu ích nào. Khi nói đến việc tối ưu hóa các giao dịch của bạn, các con số và các yếu tố dữ liệu số khác là rất quan trọng. Python có thể hỗ trợ bạn phát triển các chiến lược tùy chỉnh cao cũng như các công cụ cho phép bạn triển khai chúng một cách hiệu quả. Python không chỉ hỗ trợ bạn vẽ dữ liệu chính xác mà còn cho phép bạn tận dụng tối đa từng giao dịch

Hãy xem một giao dịch Arbitrage làm ví dụ. Kinh doanh chênh lệch giá là hoạt động hưởng lợi từ chênh lệch giá giữa hai thị trường đối với cùng một cổ phiếu, hàng hóa hoặc công cụ. Nó đòi hỏi phải mua với giá thấp hơn ở một thị trường và bán với giá cao hơn một chút ở thị trường kia. Chênh lệch giá giữa hai thị trường là lợi nhuận trong giao dịch chênh lệch giá

Phát triển phần mềm tài chính

Python có thể được sử dụng để tạo ra các giải pháp phần mềm ngân hàng an toàn và có khả năng mở rộng đáng kinh ngạc. Python được sử dụng trong ngành ngân hàng để hỗ trợ cả ứng dụng trực tuyến và ngoại tuyến. Python đã được sử dụng để tạo và duy trì một số lượng lớn các cổng thanh toán. Trong thế giới ngoại tuyến, phần mềm ATM cũng được viết bằng Python vì nó cho phép tích hợp thuật toán liền mạch gần như tức thời, giúp xử lý giao dịch nhanh hơn. ví dụ. Nền tảng giao dịch Athena của JPMorgan, được xây dựng trên Python. Phần mềm giao dịch độc quyền của JP Morgan, Athena, được viết bằng Python. ii. Quartz là một nền tảng giao dịch, quản lý rủi ro và quản lý vị trí chung được phát triển bởi Bank of America và Merrill Lynch. Nó được xây dựng từ đầu bằng Python

Ưu điểm của Python so với Excel

Python có một thư viện để phân tích dữ liệu gọi là pandas. Pandas là một phần mở rộng thư viện phần mềm của Python. Nó hoạt động với dữ liệu được lưu trữ trong Python để thao tác và phân tích dữ liệu. Trái ngược với Excel, Python hoàn toàn miễn phí tải xuống và sử dụng

Ưu điểm của Pandas so với Excel là

Có thể xử lý tệp và API

Pandas không chỉ nhanh hơn đáng kể so với Excel mà còn có xương sống máy học thông minh hơn nhiều. Pandas tự động đọc và phân loại dữ liệu tốt hơn vì đã có phần mềm học máy này. Xóa dữ liệu dễ dàng hơn nhiều so với Excel và nó có thể tự động hóa nhiều quy trình, chẳng hạn như sửa lỗ hổng dữ liệu và xóa các bản sao. Sẽ vô cùng khó khăn để tìm kiếm thông qua dữ liệu tìm kiếm thông tin còn thiếu khi xử lý hàng triệu điểm dữ liệu. Gấu trúc có thể hỗ trợ việc này và hoàn thành nhiệm vụ chỉ trong vài giây

Pandas si cũng rất hiệu quả để trực quan hóa dữ liệu để xem xu hướng và mẫu. Mặc dù giao diện của Excel để tạo đồ thị và biểu đồ rất dễ sử dụng, pandas si dễ uốn nắn hơn nhiều và có thể làm được nhiều hơn thế. Đồ thị có thể tùy chỉnh nhiều hơn và bạn có thể tạo khá nhiều khái niệm bạn muốn với gấu trúc

Có thể xử lý dữ liệu lớn

Pandas là một tiện ích mở rộng của Python giúp mở rộng chức năng của Python. Kết quả là, nó thực sự nhanh chóng và hiệu quả. Trong Excel, khi bạn vượt quá 10.000 hàng, nó sẽ bắt đầu chậm lại — đáng kể. Mặt khác, gấu trúc không có giới hạn thực sự và xử lý hàng triệu điểm dữ liệu một cách liền mạch. Excel giới hạn một bảng tính ở chính xác 1.048.576 hàng về không gian thuần túy. Tính toán của bạn sẽ mất một thời gian vĩnh viễn để hoàn thành tại thời điểm đó. Excel rất có thể sẽ bị sập. Mặt khác, Pandas không có giới hạn về số lượng điểm dữ liệu bạn có thể có trong Khung dữ liệu [phiên bản tập dữ liệu của chúng]. Nó chỉ bị giới hạn bởi sức mạnh CPU và bộ nhớ của máy tính mà nó chạy

Công cụ xử lý dữ liệu

NumPy

NumPy là một thư viện xử lý mảng đa năng, là một trong những gói cơ bản nhất của Python. Nó cung cấp các đối tượng mảng đa chiều hiệu suất cao cũng như các công cụ liên quan đến mảng. NumPy là một thùng chứa hữu ích cho dữ liệu đa chiều nói chung

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. Kích thước được gọi là trục trong NumPy và số lượng trục được gọi là thứ hạng. Lớp mảng trong NumPy được gọi là mảng hay còn gọi là mảng

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

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

Khi nào thì sử dụng nó? . Nó có nhiều mô-đun khác nhau để thực hiện các nhiệm vụ lập trình khoa học phổ biến như đại số tuyến tính, tích phân, tính toán, phương trình vi phân thông thường và xử lý tín hiệu

Công cụ học máy

Học máy và các dự án dựa trên trí tuệ nhân tạo rõ ràng là những gì tương lai nắm giữ. Từ phát triển đến triển khai và bảo trì, Python giúp các nhà phát triển làm việc hiệu quả và tự tin về phần mềm mà họ đang xây dựng. Các lợi ích giúp Python phù hợp nhất cho các dự án dựa trên AI và học máy bao gồm tính đơn giản và nhất quán, quyền truy cập vào các thư viện và khuôn khổ tuyệt vời cho AI và học máy [ML], tính linh hoạt, nền tảng độc lập và một cộng đồng rộng lớn. Những điều này thêm vào sự phổ biến chung của ngôn ngữ

Một số công cụ học máy bao gồm

Tìm hiểu Scikit

Scikit Learn là một thư viện máy học mạnh mẽ dành cho Python được giới thiệu ra thế giới dưới dạng dự án Google Summer of Code. Nó có các thuật toán ML như SVM, rừng ngẫu nhiên, phân cụm k-means, phân cụm quang phổ, dịch chuyển trung bình, xác thực chéo, v.v. Scikit Learn cũng hỗ trợ NumPy, SciPy và các hoạt động khoa học liên quan, vì nó là một phần của SciPy Stack

Khi nào bạn nên sử dụng nó? . Scikit learn là lựa chọn phù hợp của bạn đối với các mô hình học tập có giám sát như Naive Bayes và nhóm dữ liệu chưa được gắn nhãn như KMeans

Bạn có thể làm gì với Scikit Learn?

• Phân loại - Phát hiện thư rác, nhận dạng hình ảnh
• Phân cụm - Phản ứng thuốc, Giá cổ phiếu
• Hồi quy - Phân khúc khách hàng, Kết quả thử nghiệm nhóm
• Giảm kích thước - Trực quan hóa, Tăng hiệu quả
• Lựa chọn mô hình - Cải thiện độ chính xác thông qua điều chỉnh tham số
• Tiền xử lý - Chuẩn bị dữ liệu đầu vào dưới dạng văn bản để xử lý bằng thuật toán học máy

Scikit Learn tập trung vào mô hình hóa dữ liệu; . Chúng tôi có NumPy và Pandas để tóm tắt và thao tác

TenorFlow

TensorFlow là một thư viện AI cho phép các nhà phát triển sử dụng biểu đồ luồng dữ liệu để tạo các mạng thần kinh quy mô lớn với nhiều lớp. TensorFlow cũng giúp việc xây dựng các mô hình Deep Learning trở nên dễ dàng hơn, nâng cao công nghệ tiên tiến nhất trong ML/AI và dễ dàng triển khai các ứng dụng hỗ trợ ML. Trang web của TensorFlow là một trong những thư viện phát triển nhất. TensorFlow được sử dụng bởi các công ty như Google, Coca-Cola, Airbnb, Twitter, Intel và DeepMind

Khi nào thì sử dụng nó?

Bạn có thể làm gì với TensorFlow?

• Nhận dạng giọng nói/âm thanh — IoT, Ô tô, Bảo mật, UX/UI, Viễn thông
• Phân tích tình cảm — Chủ yếu dành cho CRM hoặc CX
• Ứng dụng dựa trên văn bản — Phát hiện mối đe dọa, Google Dịch, trả lời thông minh của Gmail
• Nhận dạng khuôn mặt — Deep Face của Facebook, Gắn thẻ ảnh, Mở khóa thông minh
• Chuỗi thời gian — Đề xuất từ ​​Amazon, Google và Netflix
• Phát hiện video — Phát hiện chuyển động, Phát hiện mối đe dọa theo thời gian thực trong trò chơi, an ninh, sân bay

máy ảnh

Keras là API cấp cao của TensorFlow để tạo và đào tạo mã Mạng thần kinh sâu. Nó là một thư viện mạng thần kinh Python mã nguồn mở. Keras đơn giản hóa mô hình thống kê, xử lý hình ảnh và văn bản cũng như mã hóa học sâu

Bạn có thể làm gì với Keras?

• Xác định độ chính xác phần trăm
• Tính hàm mất mát
• Tạo các lớp chức năng tùy chỉnh
• Xử lý dữ liệu và hình ảnh tích hợp

Rốt cuộc thì sự khác biệt giữa Keras và TensorFlow là gì?

Keras là thư viện Python mạng thần kinh trong khi TensorFlow là thư viện nguồn mở cho các tác vụ học máy khác nhau. TensorFlow cung cấp cả API cấp cao và cấp thấp trong khi Keras chỉ cung cấp API cấp cao. Máy ảnh được _xây dựng cho Python _điều này làm cho nó thân thiện với người dùng hơn, theo mô-đun và có thể kết hợp hơn so với TensorFlow

Sự kết luận

Python đã trở thành ngôn ngữ hàng đầu và được sử dụng rộng rãi trong tất cả các lĩnh vực, bao gồm cả tài chính, đây là một trong những dòng tài chính chính, đặc biệt với sự ra đời của công nghệ tài chính như tiền điện tử. 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 dịch vụ tài chính 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

Python có được sử dụng trong ngân hàng đầu tư không?

Python có hữu ích trong tài chính không?

Python có hữu ích cho nhà phân tích tài chính không?

Python có phải là tương lai của tài chính?