Modellazione finanziaria in Python: panoramica, come utilizzarla?

Cos'è la modellazione finanziaria in Python?

La modellazione finanziaria in Python si riferisce al metodo utilizzato per creare un modello finanziario utilizzando un linguaggio di programmazione Python di alto livello che dispone di una ricca raccolta di tipi di dati incorporati. Questo linguaggio può essere utilizzato per la modifica e l'analisi di fogli di calcolo Excel nonché per l'automazione di determinate attività che presentano ripetizioni. Dato che i modelli finanziari utilizzano ampiamente i fogli di calcolo, Python è diventato uno dei linguaggi di programmazione più popolari nel campo della finanza.

Pacchetto PPF per Python

Il pacchetto o la libreria PPF si riferisce al pacchetto Python che comprende una famiglia di sotto-pacchetti. In altre parole, è una miscela di vari moduli di estensione di supporto che facilitano l'implementazione della programmazione Python. Di seguito è riportato il riepilogo dei vari sotto-pacchetti PPF:

  • com: viene utilizzato per le funzionalità di commercio, mercato e determinazione dei prezzi.
  • core: è utilizzato nella rappresentazione di tipi e funzioni di grandezze finanziarie.
  • date_time: viene utilizzato nella manipolazione e nel calcolo di data e ora.
  • mercato: è utilizzato nella rappresentazione di tipi e funzioni di curve e superfici comuni nella programmazione finanziaria (es. superfici di volatilità, curve dei fattori di sconto, ecc.).
  • math: viene utilizzato per algoritmi matematici generali.
  • modello: viene utilizzato per codificare vari modelli numerici di prezzo.
  • pricer: è per tipi e funzioni utilizzati per valutare le strutture finanziarie.
  • testo: viene utilizzato per la suite di test.
  • utilità: viene utilizzato per attività di natura generale (ad esempio, algoritmi per la ricerca e l'ordinamento).

Strumenti matematici per Python

Alcuni dei principali strumenti matematici disponibili in Python sono i seguenti:

  1. N (.): È una funzione nel modulo ppf.math.special functions che aiuta nell'approssimazione della normale funzione di distribuzione cumulativa standard, che viene utilizzata nel modello di determinazione del prezzo delle opzioni di Black-Scholes.
  2. Interpolazione: è il processo utilizzato per stimare i valori di una funzione y (x) per argomenti tra diversi punti dati noti (x 0 , y 0 ), (x 1 , y 1 )…, (x n , y n ). Il modulo ppf.utility.bound viene utilizzato nella sua implementazione. Alcune delle varianti dell'interpolazione sono:
    1. Interpolazione lineare
    2. Interpolazione loglineare
    3. Lineare su zero interpolazione
    4. Interpolazione spline cubica
  3. Ricerca della radice: viene utilizzata per trovare la radice con o senza informazioni derivate utilizzando il modulo di ricerca ppf.math.root. Alcune delle varianti della ricerca delle radici sono:
    1. Metodo di bisezione
    2. Metodo Newton-Raphson
  4. Algebra lineare: le funzioni di algebra lineare sono per lo più trattate nel pacchetto NumPy. È implementato utilizzando il modulo ppf.math.linear-algebra. Alcune delle varianti dell'algebra lineare sono:
    1. Moltiplicazione di matrici
    2. Matrix Inversion
    3. Matrix Pseudo-Inverse
    4. Risoluzione di sistemi lineari
    5. Risoluzione di sistemi tridiagonali
  5. Minimi quadrati lineari generalizzati: è il processo utilizzato per adattare un insieme di punti dati a una combinazione lineare di alcune funzioni di base. Gli algoritmi per questa funzione sono implementati utilizzando il modulo dei minimi quadrati ppf.math.generalized.
  6. Radici quadratiche e cubiche: queste funzioni vengono utilizzate per trovare le radici reali di un'equazione quadratica o cubica. Il modulo ppf.math.quadratic roots viene utilizzato per trovare le radici reali di un'equazione quadratica, mentre il modulo ppf.math.cubic roots viene utilizzato per l'algoritmo delle radici cubiche.
  7. Integrazione: questo strumento viene utilizzato per calcolare il valore atteso di una funzione con variabili casuali. Viene utilizzato principalmente nel calcolo dei profitti finanziari. Alcune delle varianti di integrazione sono:
    1. Adattamento polinomiale costante a tratti
    2. Integrazione polinomiale a tratti
    3. Aspettative condizionali semi-analitiche

Estensione di Python

Ci sono alcune limitazioni in Python che possono essere superate con i moduli di estensione usando C. Questi moduli di estensione possono essere usati per aggiungere nuovi tipi di oggetti incorporati a Python e possono chiamare funzioni dalla libreria C. Un certo insieme di funzioni, macro e variabili disponibili nell'API Python per supportare tali estensioni. L'intestazione "Python.h" è inclusa in un file sorgente C per l'API Python.

Integrazione Python Excel

Alcuni degli strumenti di integrazione di Python Excel che possono essere utilizzati per potenziare le funzionalità excel esistenti sono i seguenti:

  • xlwings: questo pacchetto può essere utilizzato per spostare l'elaborazione backend da VBA a Python. Successivamente, gli utenti possono continuare a utilizzare Excel senza interruzioni mentre utilizzano ciascun pulsante di controllo per chiamare gli script Python.
  • Jupyter Notebook: consente agli utenti di sfruttare Python per creare documenti interattivi, condivisibili e basati sul Web che possono contenere visualizzazioni, codice e testo.
  • Libreria Pandas: può essere utilizzata per caricare rapidamente i dati da fogli di calcolo Excel in database SQL o DataFrame panda. In entrambi i casi, i dati possono essere analizzati ed esplorati rapidamente.

Modello di dati Python

Gli oggetti sono l'essenza sottostante di un modello di dati Python. Tutti i dati in un programma Python sono rappresentati da oggetti immediatamente o dalla relazione tra gli oggetti. Un oggetto può essere riconosciuto dalla sua identità, tipo e valore.

  1. Identità: si riferisce all'indirizzo di un oggetto in memoria e non cambia mai una volta creato.
  2. Tipo: definisce le operazioni che un oggetto supporta insieme al possibile valore per quel tipo di oggetto.
  3. Valore: il valore di un oggetto può cambiare. Quelli che cambiano sono noti come mutabili, mentre quelli immutabili sono noti come immutabili.

Idee sbagliate su Python

  • È un linguaggio di scripting puro in quanto utilizza una sintassi semplice e un supporto multipiattaforma.
  • Non ha un compilatore come gli altri linguaggi.
  • Manca di scalabilità e, come tale, non può supportare una base di utenti significativamente ampia.
  • È percepito come molto lento.
  • Non supporta la concorrenza.

Importanza della modellazione finanziaria in Python

Python è cresciuto fino a diventare uno dei linguaggi di programmazione più popolari utilizzati per la modellazione finanziaria. Le aziende oggigiorno cercano strumenti innovativi per gestire grandi volumi di dati finanziari in un modo molto più semplice e Python si adatta perfettamente a questi criteri.

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