Hướng dẫn is python the best for finance? - python là tốt nhất cho tài chính?

Python là một ngôn ngữ lập trình ngoạn mục được phát hành vào năm 1991 bởi Guido Van Rossum. Nó trở nên nổi bật vào cuối những năm 2000 (lần đầu tiên được đặt tên là Ngôn ngữ lập trình của Tiobe Index của năm vào năm 2007) và chỉ lớn hơn và phù hợp hơn kể từ đó.TIOBE Index’s Programming Language of the Year for the first time in 2007) and only got bigger and more relevant ever since.

Sự đơn giản và linh hoạt của nó làm cho nó cực kỳ phổ biến đối với các nhà phát triển chuyên nghiệp, các chuyên gia khác và những người đam mê. Ngoài ra, Python được coi là một lựa chọn đáng tin cậy khi nói đến bảo mật. Không có gì ngạc nhiên khi ngôn ngữ hợp thời trang này cũng nhận được sự chú ý của ngành công nghiệp fintech.

Hãy để câu trả lời một số câu hỏi phổ biến về cách sử dụng Python trong tài chính, và sau đó chúng tôi sẽ khám phá năm lý do tại sao Robinhood, Stripe, Venmo và nhiều người khác đã chọn Python cho các sản phẩm fintech của họ và lý do bạn cũng nên xem xét nó. Nếu bạn muốn đọc thêm về Python trước, bạn có thể bắt đầu bằng cách đọc bài đăng trên blog này.this blog post.

Python cho tài chính: Tất cả đã bắt đầu từ đâu?

Có lẽ dự án FinTech/Python quan trọng đầu tiên là Bank of America Merrill Lynch, Quartz, nền tảng quản lý rủi ro và giao dịch, được phát hành vào năm 2010. Sau đó, các dự án thú vị mới bắt đầu xuất hiện thường xuyên. Để đặt tên cho một số lớn nhất, Python đã được sử dụng trong ThinkMachine, Vault Os, JPMorgan, Athena, Figo Hồi Hồi Ngân hàng như một nền tảng dịch vụ, giải pháp ngân hàng thay thế Revolut, v.v.

Python được sử dụng như thế nào trong tài chính và fintech?

Python là một ngôn ngữ lập trình đa năng, có nghĩa là nó được thiết kế để cho phép tạo ra nhiều phần mềm. Với số lượng lớn các thư viện và khung trong việc xử lý các nhà phát triển, cũng như các tính năng bảo mật tiên tiến, Python đã chứng minh là một công cụ hiệu quả trong điện toán khoa học, phân tích dữ liệu, dự án trí tuệ nhân tạo và ứng dụng web. & NBSP;

Ngoài ra còn có nhiều cách sử dụng cho ngôn ngữ này trong thế giới của Fintech. Python đã được sử dụng thành công để xây dựng các giải pháp thanh toán kỹ thuật số (Stripe), Phần mềm phân tích tài chính (KENSHO), Nền tảng ngân hàng (Revolut), cũng như tiền điện tử và thị trường chứng khoán (Robinhood).

Tại sao các lập trình viên tài chính ủng hộ Python?

Có nhiều lý do để yêu thích Python: Thật đơn giản để viết và đọc, nó rất vui khi học hỏi và sử dụng, và rất nhiều người biết điều đó, làm cho việc vượt qua mọi trở ngại dễ dàng hơn rất nhiều. Sự phong phú của các thư viện nguồn mở giúp mọi người dễ dàng xây dựng nền tảng của phần mềm của họ dễ dàng hơn, từ các thành phần được tạo sẵn, thay vì tạo ra mọi thứ từ đầu.

Các khung mạnh mẽ, như Django phổ biến và mạnh mẽ, mở ra nhiều cách hơn để tạo ra phần mềm đáng tin cậy nhanh chóng. Tích hợp dễ dàng với API của bên thứ ba có lẽ cũng là một trong những lý do. Nhưng có lẽ lý do tốt nhất cho sở thích này là sự phổ biến của kiến ​​thức Python giữa các nhà toán học và nhà kinh tế, biến Python thành một loại Lingua franca cho các chuyên gia ngành tài chính. Mặt khác, một số nhà phát triển nói rằng Python chậm - nhưng tuyên bố này được cho là có thể tranh cãi.this claim is arguable.

Lý do số 1: Python rất dễ dàng

Python là một ngôn ngữ lập trình đa năng, cấp cao, cấp cao mà dễ hiểu và sử dụng hơn nhiều so với việc giải thích phần đầu tiên của câu này. Nhưng vì giải thích nó sẽ chứng minh lý do tại sao nó rất đơn giản để tạo mã trong Python, hãy để Lôi cố gắng làm điều này bằng mọi cách. & NBSP;

• Nguồn mở có nghĩa là nó được sản xuất để được sử dụng, sửa đổi và phân phối lại bởi bất kỳ ai, miễn phí. Mô hình này giải thích một phần lý do tại sao Python rất phổ biến (xem: Lý do #2) và mức độ phổ biến có nghĩa là các nguồn lực giáo dục hơn. & NBSP; means it’s made to be used, modified, and redistributed by anyone, for free. This model partially explains why Python is so popular (see: reason #2), and popularity means more educational resources. 
• Các ngôn ngữ lập trình cấp cao hoạt động dựa trên sự trừu tượng mạnh mẽ gần với ngôn ngữ của con người hơn so với các ngôn ngữ và số 0 mà máy móc hiểu. Nó làm cho ngôn ngữ dễ đọc hơn và viết vào cho con người. operate on strong abstractions that are closer to human languages than to ones and zeroes that the machines understand. It makes the language easier to read and to write in for humans.
• Khả năng chung có nghĩa là một nhà phát triển có thể tạo hầu như bất kỳ chương trình nào bằng cách sử dụng nó. Điều này mang lại rất nhiều người nghiệp dư tạo ra các dự án đam mê của họ chỉ để yêu Python và trở thành nhà phát triển chuyên nghiệp. means that a developer can create virtually any program using it. This brings in a lot of amateurs who create their passion projects only to fall in love with Python and become professional developers.

Những đặc điểm này làm cho Python dễ tiếp cận hơn và dễ học hơn, so với các ngôn ngữ lập trình cấp thấp và các ngôn ngữ cấp cao chuyên biệt hơn.

Lý do #2: Cộng đồng sôi động của Python, làm cho mọi thứ trở nên dễ dàng hơn

Trong phát triển phần mềm hiện đại, nó có những người đứng sau ngôn ngữ lập trình, những người làm cho nó thực sự tuyệt vời. Khi một ngôn ngữ đạt đến một mức độ phổ biến nhất định, việc viết mã trở nên dễ dàng hơn nhiều nhờ vào lượng kiến ​​thức tuyệt đối và hỗ trợ cổ phiếu cộng đồng miễn phí.

Cơ sở người dùng của Python rất rộng lớn và đa dạng. Những người đam mê tận tụy nhất của nó rất cam kết, họ có một cái tên cho chính họ: Hồi Pythonistas. Có hơn 215.000 thành viên trên máy chủ Discord chính thức của Python và hơn 1,744.000 câu hỏi được gắn thẻ [Python] trên Stack Overflow kể từ tháng 6 năm 2021. Với nhiều nhà phát triển đó đã tích cực chia sẻ công việc và giải pháp của họ để gặp phải vấn đề, có một cơ hội lớn là tài liệu của họ và Kiến thức sẽ giúp giải quyết các trục trặc tiềm năng với ứng dụng của bạn một cách nhanh chóng.Python’s official Discord server, and 1,744,000+ questions tagged [python] on Stack Overflow as of June 2021. With that many developers actively sharing their work and solutions to encountered issues, there is a big chance that their documentation and knowledge will help in resolving potential hiccups with your app quickly.

Cộng đồng cũng đã làm việc trên các khung cho phép phát triển chéo trong xây dựng ứng dụng Python.ython app building.

Lý do số 3: Rất nhiều người biết Python

Như bạn có thể đoán bây giờ, nhóm tài năng là một trong những lợi thế rõ ràng nhất của Python. Kể từ tháng 6 năm 2021, Python đặt ở vị trí thứ hai gần trong Chỉ số TIOBE (đo lường mức độ phổ biến của các ngôn ngữ lập trình). Nó chắc chắn sắp giành vị trí đầu tiên, một kỳ tích mà chỉ C và Java đạt được trước đó. Theo Khảo sát nhà phát triển hàng năm của Stack Overflow vào năm 2020, Python là ngôn ngữ được yêu thích thứ ba trong số các nhà phát triển, với TypeScript và Rust ở vị trí thứ hai và thứ nhất, tương ứng. Ngoài ra, họ phát hiện ra rằng 30% các nhà phát triển không làm việc ở Python sẽ quan tâm đến việc bắt đầu.Developer Survey in 2020, Python is the third most loved language among developers, with TypeScript and Rust at second and first places, respectively. Additionally, they found that 30% of developers who are not working in Python would be interested in starting.

Nhưng đó không phải là tất cả: Python cũng phổ biến trong số những người không làm việc như các nhà phát triển chuyên nghiệp. Sự đơn giản của mã và tính sử dụng của nó làm cho nó phổ biến với các nhà phân tích, nhà nghiên cứu và nhà kinh tế.

Lý do số 4: Phần mềm trên đường đến thị trường nhanh hơn với Python

Tạo phần mềm với Python là nhanh đáng ngạc nhiên. Các khung như Django và các thư viện như Numpy (đối với điện toán khoa học) hoặc gấu trúc (để phân tích dữ liệu và thao tác) cho phép các nhà phát triển xây dựng từ các khối mã hiện có, thay vì tạo mọi thứ từ đầu. Viết mã mới sẽ làm cho các khối đó hoạt động cùng nhau cũng khá đơn giản, như đã đề cập ở trên.

Những điều kiện này dẫn đến một quá trình phát triển nhanh hơn, với MVP thường sẵn sàng trong 2-4 tháng, giả sử chúng tôi nói về một dự án có kích thước thấp đến trung bình. Theo nguyên tắc chung, các ứng dụng Python cũng có khả năng mở rộng cao, đặc biệt là khi xây dựng trên các khung.

Lý do #5: Python là tuyệt vời cho trí tuệ nhân tạo và học máy

Đối với các mục đích của văn bản này, bạn nên biết rằng học máy là một hình thức của dự án trí tuệ nhân tạo sử dụng các thuật toán và mô hình thống kê để đưa ra dự đoán dựa trên các bộ dữ liệu mới liên tục nhận được. Nó thường được sử dụng trong các sản phẩm fintech trong các lĩnh vực giao dịch tự động, an ninh mạng (bao gồm phát hiện gian lận), tài chính cá nhân, dịch vụ khách hàng và quản lý rủi ro.

Có một số lý do để chọn Python cho bất kỳ dự án học máy nào (ví dụ: khả năng đọc mã, tốc độ thực thi và cộng đồng hỗ trợ) và chúng đã được thảo luận trên blog của chúng tôi trước đó.were discussed on our blog at length before.

Python: Ngôn ngữ lập trình tốt nhất cho tài chính

Đối với chúng tôi tại Monterail, Python đánh dấu vào tất cả các hộp cần thiết để trở thành lựa chọn số một của chúng tôi cho các dự án fintech: nó an toàn, nhanh chóng để viết, dễ dàng cộng tác, đầy đủ các tiện ích bổ sung hữu ích và thú vị để sử dụng. Vì vậy, nếu bạn ở trên tàu, chúng tôi rất thích giúp bạn xây dựng sản phẩm fintech của bạn.building your fintech product.

Python có phải là một kỹ năng tốt cho tài chính?

Python có phải là ngôn ngữ tốt nhất cho tài chính?

R hay Python có tốt hơn cho tài chính không?

Python hay Java là tốt hơn cho tài chính?