Python e моќен и многу разноврсен програмски јазик кој освен за development, има значителна употреба и во финансискиот свет. Од анализа на податоци и визуелизација, до тргување со акции и менаџмент на ризик, Python може да се користи на многу различни начини . Во овој блог, ќе разгледаме неколку начини на кои овој програмски јазик се користи во светот на финансиите.

Python за анализа и визуелизација на финансиски податоци

Python е популарен програмски јазик за обработување, анализа и визуелизација на финансиски податоци, поради широкиот спектар на библиотеки кои се достапни за оваа цел, како што се NumPy, Pandas и Matplotlib. Овие библиотеки им овозможуваат на финансиските професионалци лесно да манипулираат, анализираат и визуелизираат големи множества со податоци. 

На пример, Pandas е моќна библиотека која овозможува податочни структури и алатки за анализа на податоци кои се лесни за користење. Со Pandas, професионалците во секторот за финансии лесно можат да импортираат и експортираат податоци од различни типови на извори, поточно CSV фајлови или податочни множества, и да извршуваат широк опсег на операции како филтрација, агрегација и трансформација на податоците. 

Покрај Pandas, се користат библиотеки како што се Matplotlib и Seaborn, за да креираат прегледни и информативни графикони. Овие библиотеки овозможуваат брза и лесна визуелизација на трендови во податоците, кои се клучни за носење на правилни одлуки поврзани со финансиски инструменти и портфолија.

Визуелизација на податоци во Python со библиотеката Matplotlib

Python за менаџмент на ризик

Програмскиот јазик Python се користи и за градење на системи на менаџирање на ризик, кои потоа имаат за цел да идентификуваат, проценат и менаџираат ризици поврзани со финансиски инструменти и портфолија. Библиотеките во Python за анализа на податоци и машинско учење може да се искористат за градење на модели кои предвидуваат и анализираат ризици, а една од нив е и симулацијата Monte Carlo. 

На пример, со Python може да се изградат модели кои ја предвидуваат веројатноста некоја акција да падне под извесен ценовен праг. Овие модели им помагаат на фирмите да идентификуваат и менаџираат потенцијални ризици и да носат одлуки базирани на историски податоци.

Python за финансиско моделирање

Финансикото моделирање е процес на креирање на математички репрезентации на финансиски инструменти или портфолија, со цел да се прогнозира нивниот иден перформанс. Python е популарен и се користи за финансиско моделирање токму поради широкиот спектар на библиотеки за анализа на податоци и машинско учење. 

Еден од главните начини за коистење Python за финансиско моделирање е за градење на модели кои прогнозираат финансиски перформанс на историски податоци. 

На пример, финансиски модел може да се користи за прогнозирање на идна заработка или cash flow во една компанија, врз основа на податоците кои ги генерирала во минатото. Овие модели може да се користат за носење на одлуки за тоа дали да се продаваат, купуваат или задржуваат одредени акции на берза или за да се развиваат долгорочни стратегии за инвестирање. 

Дополнително, Python може да се користи за градење на модели за машинско учење кои можат да предвидуваат иден перформанс базиран на шаблони од податоци. Еден модел за машинско учење може да се тренира да ги предвидува цените на акциите на една компанија, да идентификува трендови во финансиските податоци и да помага при носење на одлуки.

Како добар пример може се земе еден од изработените проекти на Академијата на Дата Мастерс, каде учесниците правеа анализа на маркетинг податоци за банкарски клиент, што е една од најтипичните апликации на data science и машинско учење.

Python за алгоритамско тргување 

Многу фирми кои работат во финансискиот сектор го користат Python за развивање и тестирање на стратегии за тргување, како и за автоматизација на нивните процеси за тргување. Библиотеките за анализа на податоци и машинско учење, како што е scikit-learn, го прави програмскиот јазик соодветен за развивање и тестирање на стратегии кои се базираат на анализа на податоци или модели за машинско учење. 

На пример, професионалците во финансии можат да го користат Python да градат модели кои ја предвидуваат ценовни движења на финансиски инструменти базирани на историски податоци или да градам модели за машинско учење кои може да тргуваат базирано на шаблони на податоци. Библиотеките за анализа на податоци и машинско учење во Python исто така може да се користат и за тестирање на стратегии за тргување, преку симулација на тоа како стратегијата би перформирала на историски податоци. 

Дополнително на ова, финансиските институции може да го користат овој програмски јазик за автоматизирање на нивните процеси за тргување со градење на системи кои автоматски извршуваат процеси базирани на претходно дефинирани правила и модели. Оваа автоматизација им помага на компаниите брзо и ефикасно да работат на брзодвижечките пазари. 

Заклучок

Од неколкуте поделби можеме да заклучиме дека Python е моќен и разноврсен програмски јазик и има широка употреба во финансиската индустрија. Без разлика дали работите во областа на банкарството, осигурувањето, сметководство, контролинг, актуарство, инвестициски фондови, ревизија или супервизија, познавањата на Python можат значително да ја олеснат вашата секојдневна работа. 

Токму основите на програмирање во Python, заедно со визуелизација и анализа на податоци е еден од модулите на обуката Data Analytics in Finance на Академијата на Data Masters. Дознајте повеќе ТУКА.