Các lập trình viên Python đang có nhu cầu nóng trong các ngân hàng và các quỹ phòng hộ. May mắn thay, ngôn ngữ rất dễ học - nó thường được sử dụng ở các trường tiểu học Vương quốc Anh để dạy những điều cơ bản về lập trình. Tuy nhiên, trước cuộc gặp gỡ đầu tiên của bạn với Python, có một vài điều bạn nên biết - đặc biệt nếu bạn muốn sử dụng nó trong bối cảnh tài chính.
Python 3 hay Python 2?
Khi các phiên bản mới của ngôn ngữ ra mắt, chúng thường liên quan đến các bản cập nhật gia tăng và tương thích ngược với các phiên bản trước. Điều này có nghĩa là tất cả mã hiện tại của bạn vẫn sẽ hoạt động. Không phải như vậy với Python phiên bản 3. Điều này bao gồm những thay đổi đáng kể và không chơi tốt với Python 2. Python 2 kỳ lạ tiếp tục được hỗ trợ, với hơn 30 bản cập nhật được phát hành kể từ khi Python 3 ra mắt gần mười năm trước. Các bản phát hành mới của Python 2 hiện đã dừng lại, nhưng nó vẫn được sử dụng rộng rãi trong ngành tài chính.
Đưa ra sự lựa chọn Python 3 chắc chắn là cổ điển để sử dụng cho bất kỳ dự án mới nào và càng tốt hơn - tất cả các tính năng mới tuyệt vời của các phiên bản sau này đều đáng để có. Tuy nhiên, bạn có thể thấy mình làm việc với mã Python 2 kế thừa, vì vậy, điều quan trọng là phải thông thạo cả hai biến thể nếu bạn muốn áp dụng Python trong một công việc tài chính.
Không bao gồm pin, nhưng dễ dàng để có được
Bạn cũng cần biết rằng thư viện Python cốt lõi khá nhẹ. Bạn cần phải nhập các thư viện đóng gói sẵn nếu bạn muốn làm bất cứ điều gì thú vị. Các thư viện này kết hợp các chức năng để thực hiện hầu hết các hoạt động toán học, xử lý lịch, nhập và xử lý dữ liệu và thực hiện các tác vụ hệ thống chung.
Tuy nhiên, sức mạnh thực sự của Python xuất hiện khi bạn bắt đầu tải xuống một số trong số rất nhiều thư viện bên thứ ba. Đối với công việc tài chính nghiêm túc, bạn sẽ cần Numpy [để xử lý các hoạt động trên các mảng lớn], SCIPY [chức năng thống kê và toán học nâng cao] và matplotlib [trực quan hóa dữ liệu]. Các nhà khoa học dữ liệu quan tâm đến việc học máy có thể sẽ muốn xem xét Tensorflow. Pandas là điều bắt buộc để thao tác dữ liệu và có một phả hệ tài chính vững chắc - ban đầu nó được phát triển tại Quỹ quản lý vốn AQR của Quỹ Hedge khổng lồ.
Người dùng Lazier Python có thể muốn kiểm tra phân phối Anaconda, bao gồm tất cả các gói trên và hơn thế nữa, trong một môi trường đóng gói sẵn gọn gàng.
Python chậm. Nhưng nó rất dễ dàng để pha trộn nó với c
Các lập trình viên đã quen với tốc độ sét của C hoặc C ++, hoặc tốc độ tương đối nhanh của Julia hoặc Java, sẽ thấy Python hơi chậm chạp [mặc dù nó vẫn nhanh hơn một chút so với R và Matlab, cả hai ngôn ngữ phổ biến trong tài chính định lượng].
Các lập trình viên thích khoe khoang về mã của họ nhanh chóng và hiệu quả như thế nào, nhưng hầu hết các mã không phải chạy nhanh chóng. Tuy nhiên, Python chắc chắn sẽ quá chậm khi nói đến các chức năng được chạy nhiều lần trên các bộ dữ liệu lớn hoặc thuật toán giao dịch nhạy cảm độ trễ.
May mắn thay, nó cực kỳ dễ dàng để viết các hàm C hoặc C ++ nhanh chóng, và sau đó nhúng chúng vào các mô -đun Python của bạn. Học cách làm điều này quá.
Python thích dữ liệu lớn
Các công ty tài chính đang tìm kiếm lợi thế trong các thị trường ngày nay đang tập trung vào các nguồn dữ liệu mới. Những nguồn dữ liệu thay thế này có một điểm chung - chúng rất lớn. Sử dụng dữ liệu nguồn cấp dữ liệu Twitter để dự đoán tình cảm thị trường là một ý tưởng tuyệt vời, nhưng có khoảng 500 triệu tweet mới mỗi ngày. Đó là rất nhiều dữ liệu để lưu trữ, xử lý và phân tích.
May mắn thay, Python phù hợp với hệ sinh thái dữ liệu lớn với các gói bạn có thể sử dụng để nói chuyện với Spark và Hadoop. Python cũng có API cho cơ sở dữ liệu NoQuery như MongoDB và cho tất cả các nhà cung cấp lưu trữ đám mây chính.
Don Tiết sợ Gil
Khóa phiên dịch toàn cầu - hoặc Gil đối với nó nhiều kẻ thù - là gót chân Achilles khét tiếng của Python. Chỉ có một luồng có thể được thực thi bởi người phiên dịch bất cứ lúc nào, tạo ra một nút cổ chai làm chậm việc thực thi và không tận dụng CPU đa lõi hiện đại. Tuy nhiên, Gil hiếm khi gây ra vấn đề trong thực tế. Hầu hết các chương trình trong thế giới thực dành nhiều thời gian hơn để chờ đợi đầu vào hoặc đầu ra.
Các hoạt động chuyên sâu về tính toán lớn có thể bị ảnh hưởng bởi Gil, nhưng chỉ một Masochist mới thử và chạy chúng trên máy tính để bàn hoặc máy tính xách tay. Nó có ý nghĩa hơn khi song song hóa mã của bạn, và sau đó nuôi nó vào cụm địa phương của bạn, hoặc nhà cung cấp điện toán đám mây thân thiện.
Robert Carver là cựu người đứng đầu thu nhập cố định tại Quỹ phòng hộ định lượng AHL, và là tác giả của 'Giao dịch có hệ thống' và 'Danh mục đầu tư thông minh'. Kể từ khi học viết mã ở tuổi bảy, anh đã học được, và chủ yếu bị lãng quên, hơn 30 ngôn ngữ lập trình. Anh ấy sử dụng Python mỗi ngày.
Có một câu chuyện bí mật, tiền boa hoặc nhận xét mà bạn muốn chia sẻ? Liên hệ: Trong trường hợp đầu tiên. WhatsApp/Tín hiệu/Telegram cũng có sẵn. in the first instance. Whatsapp/Signal/Telegram also available.
Chịu đựng chúng tôi nếu bạn để lại một bình luận ở cuối bài viết này: Tất cả các bình luận của chúng tôi đều được kiểm duyệt bởi con người. Đôi khi những người này có thể ngủ, hoặc tránh xa bàn làm việc của họ, vì vậy có thể mất một thời gian để nhận xét của bạn xuất hiện. Cuối cùng, nó sẽ - trừ khi nó gây khó chịu hoặc phỉ báng [trong trường hợp đó, nó đã thắng.]
Ảnh bởi & nbsp; Shahadat Rahman & nbsp; on & nbsp; unplash