Pemodelan Keuangan dengan Python - Gambaran Umum, Bagaimana Cara Menggunakannya?

Apa itu Pemodelan Keuangan dengan Python?

Pemodelan Keuangan dengan Python mengacu pada metode yang digunakan untuk membangun model keuangan menggunakan bahasa pemrograman python tingkat tinggi yang memiliki banyak koleksi tipe data bawaan. Bahasa ini dapat digunakan untuk modifikasi dan analisis spreadsheet excel serta otomatisasi tugas tertentu yang menunjukkan pengulangan. Mengingat model keuangan menggunakan spreadsheet secara ekstensif, Python telah menjadi salah satu bahasa pemrograman paling populer di bidang keuangan.

Paket PPF untuk Python

Paket atau pustaka PPF mengacu pada paket Python yang terdiri dari keluarga sub-paket. Dengan kata lain, ini adalah campuran dari berbagai modul ekstensi pendukung yang memfasilitasi implementasi pemrograman Python. Silakan temukan di bawah ringkasan berbagai sub-paket PPF:

  • com: Digunakan untuk fungsionalitas perdagangan, pasar, dan harga.
  • inti: Ini digunakan dalam representasi jenis dan fungsi kuantitas keuangan.
  • date_time: Digunakan dalam manipulasi dan kalkulasi tanggal dan waktu.
  • market: Digunakan dalam representasi jenis dan fungsi kurva dan permukaan umum dalam pemrograman keuangan (misalnya, permukaan volatilitas, kurva faktor diskon, dll.).
  • matematika: Ini digunakan untuk algoritma matematika umum.
  • model: Digunakan untuk mengkodekan berbagai model harga numerik.
  • pricer: Ini untuk jenis dan fungsi yang digunakan untuk menilai struktur keuangan.
  • teks: Ini digunakan untuk rangkaian pengujian.
  • utilitas: Digunakan untuk tugas-tugas yang bersifat umum (mis., algoritme untuk mencari dan menyortir).

Alat Matematika untuk Python

Beberapa alat matematika utama yang tersedia dengan Python adalah sebagai berikut:

  1. N (.): Ini adalah fungsi dalam modul fungsi ppf.math.special yang membantu dalam perkiraan fungsi distribusi kumulatif normal standar, yang digunakan dalam model penetapan harga opsi Black-Scholes.
  2. Interpolasi: Ini adalah proses yang digunakan untuk memperkirakan nilai fungsi y (x) untuk argumen antara beberapa titik data yang diketahui (x 0 , y 0 ), (x 1 , y 1 )…, (x n , y n ). Modul ppf.utility.bound digunakan dalam implementasinya. Beberapa varian interpolasi adalah:
    1. Interpolasi linier
    2. Interpolasi loglinear
    3. Linear pada interpolasi nol
    4. Interpolasi spline kubik
  3. Root Finding: Ini digunakan untuk mencari root dengan atau tanpa informasi turunan menggunakan modul pencarian ppf.math.root. Beberapa varian dari temuan root adalah:
    1. Metode biseksi
    2. Metode Newton-Raphson
  4. Aljabar Linear: Fungsi aljabar linier sebagian besar tercakup dalam paket NumPy. Ini diimplementasikan menggunakan modul ppf.math.linear-algebra. Beberapa varian dari aljabar linier adalah:
    1. Perkalian Matriks
    2. Pembalikan Matriks
    3. Matriks Pseudo-Inverse
    4. Memecahkan Sistem Linear
    5. Memecahkan Sistem Tridiagonal
  5. Kuadrat Terkecil Linear Umum: Ini adalah proses yang digunakan untuk menyesuaikan sekumpulan titik data ke kombinasi linier dari beberapa fungsi dasar. Algoritme untuk fungsi ini diimplementasikan menggunakan modul ppf.math.generalized least squares.
  6. Akar Kuadrat dan Kubik: Fungsi-fungsi ini digunakan untuk mencari akar nyata dari persamaan kuadrat atau kubik. Modul akar ppf.math.quadratic digunakan untuk mencari akar sebenarnya dari persamaan kuadrat, sedangkan modul akar ppf.math.cubic digunakan untuk algoritma akar kubik.
  7. Integrasi: Alat ini digunakan untuk menghitung nilai yang diharapkan dari suatu fungsi dengan variabel acak. Ini terutama digunakan dalam penghitungan pembayaran finansial. Beberapa varian integrasi adalah:
    1. Pemasangan Polinomial Konstan Sedikit demi Sedikit
    2. Integrasi Polinomial Sepotong
    3. Harapan Bersyarat semi-analitik

Memperluas Python

Ada batasan tertentu dalam Python yang dapat diatasi dengan modul ekstensi menggunakan C. Modul ekstensi ini dapat digunakan untuk menambahkan tipe objek bawaan baru ke Python dan dapat memanggil fungsi dari pustaka C. Sekumpulan fungsi, makro, dan variabel tertentu yang tersedia di Python API untuk mendukung ekstensi tersebut. Header 'Python.h' disertakan dalam file sumber C untuk Python API.

Integrasi Python Excel

Beberapa alat integrasi Python Excel yang dapat digunakan untuk meningkatkan fungsionalitas excel yang ada adalah sebagai berikut:

  • xlwings: Paket ini dapat digunakan untuk memindahkan pemrosesan backend dari VBA ke Python. Setelah itu, pengguna dapat terus menggunakan Excel dengan mulus sambil menggunakan setiap tombol kontrol untuk memanggil skrip Python.
  • Jupyter Notebook: Ini memungkinkan pengguna memanfaatkan Python untuk membuat dokumen interaktif, dapat dibagikan, dan berbasis web yang dapat berisi visualisasi, kode, dan teks.
  • Pandas Library: Dapat digunakan untuk memuat data dengan cepat dari spreadsheet excel ke database SQL atau pandas DataFrames. Dalam kedua kasus tersebut, data dapat dianalisis dan dieksplorasi dengan cepat.

Model Data Python

Objek adalah esensi yang mendasari model data Python. Semua data dalam program Python diwakili oleh objek secara langsung atau oleh hubungan antar objek. Suatu objek dapat dikenali dari identitas, jenis, dan nilainya.

  1. Identitas: Ini mengacu pada alamat suatu objek dalam memori, dan tidak pernah berubah setelah dibuat.
  2. Type: Ini mendefinisikan operasi yang didukung objek bersama dengan nilai yang mungkin untuk tipe objek itu.
  3. Nilai: Nilai suatu objek dapat berubah. Yang berubah dikenal sebagai yang bisa berubah, sedangkan yang tidak bisa diubah dikenal sebagai tidak bisa diubah.

Kesalahpahaman tentang Python

  • Ini adalah bahasa skrip murni karena menggunakan sintaks sederhana dan dukungan lintas platform.
  • Itu tidak memiliki kompiler seperti bahasa lain.
  • Ini tidak memiliki skalabilitas, dan karena itu, tidak dapat mendukung basis pengguna yang sangat besar.
  • Ini dianggap sangat lambat.
  • Itu tidak mendukung konkurensi.

Signifikansi Pemodelan Keuangan dengan Python

Python telah berkembang menjadi salah satu bahasa pemrograman paling populer yang digunakan untuk pemodelan keuangan. Perusahaan saat ini mencari alat inovatif untuk menangani volume besar data keuangan dengan cara yang jauh lebih mudah dan Python cocok dengan kriteria itu dengan sempurna.

Artikel yang menarik...