Python став популярним вибором серед професіоналів з кількісних фінансів завдяки своїй простоті, універсальності та великим бібліотекам. Ми використовуватимемо такі потужні бібліотеки, як NumPy, pandas, matplotliband і scikit-learn, щоб виконувати різні фінансові розрахунки та візуалізацію.16 серпня 2023 р.
Python, з його універсальністю та великими бібліотеками, залишається основною мовою для більшості квантів. R, C++, Julia та MATLAB задовольняють конкретні потреби, будь то статистичний аналіз, високочастотна торгівля, оптимізація продуктивності або подолання розриву між наукою та промисловістю.
Розробники Quant є кваліфікованими програмістами, які володіють такими мовами, як Python, C, C++, C# і Java.
Python є найпопулярнішою мовою програмування у сфері фінансів. Оскільки це об’єктно-орієнтована мова з відкритим кодом, вона використовується багатьма великими корпораціями, включаючи Google, для різноманітних проектів. Python можна використовувати для імпорту фінансових даних, таких як котирування акцій, за допомогою фреймворку Pandas.
Необхідні навички: крім навичок ефективного спілкування та знання класів активів, професіоналам у цій галузі також потрібні сильні навички кількісного та математичного моделювання, кодування та аналітичного мислення.
Python, MATLAB і R Усі три в основному використовуються для створення прототипів кількісних моделей, особливо в хедж-фондах і кількісних торгових групах у банках. Трейдери/дослідники Quant пишуть свій прототип коду цими мовами. Ці прототипи потім кодуються на (передбачуваній) швидшій мові, такій як C++, розробником quant.
Якщо ви працюєте зі статистичним або аналітичним досвідом і бажаєте займатися аналізом даних, правильний варіант для вас буде R, але якщо ви плануєте розширити свої знання з аналізу даних на інші, Python найкраще підійде для вас, але вибір відповідної мови повністю залежить від…