Python hiện là một trong những ngôn ngữ lập trình mạnh mẽ nhất được sử dụng trong lĩnh vực tài chính. Ngôn ngữ lập trình mã nguồn mở, hướng đối tượng đã giành được vị trí tốt khi nó được sử dụng bởi một số công ty lớn nhất trên thế giới như IBM, Google, HP, Cisco, chưa kể đến một số ít.
Tuy nhiên, trước khi tiếp tục, chúng ta hãy ôn lại ngắn gọn về python là gì để nó có thể tạo tiền đề vững chắc giúp bạn có thể đánh giá tốt hơn những ứng dụng của Python trong lĩnh vực tài chính;
Mục lục
- Giới thiệu tóm tắt. Trăn là gì?
- Python cho phân tích tài chính—Giới thiệu
- Lợi ích của Python trong tài chính và Fintech
- Công dụng của Python trong tài chính
- Phần kết luận
Giới thiệu tóm tắt. Trăn là gì?
Python là ngôn ngữ lập trình cấp cao và đa năng được hoan nghênh nhất—phổ biến vì tính dễ đọc, tương tự như tiếng Anh theo nhiều cách và sử dụng một chút Toán học. Nó có thể truy cập vào tất cả các hệ điều hành và nền tảng chính như Windows, Mac hoặc Linux, v.v.
Theo báo cáo HackerRank năm 2018, đây là ngôn ngữ lập trình được các nhà phát triển ở mọi lứa tuổi yêu thích nhất. Nó cũng là ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất mà các nhà phát triển sẵn sàng học, với một số lượng lớn trong số họ đã biết nó.
Với cú pháp trực quan và các mô-đun hỗ trợ và phát triển cộng đồng toàn diện, đây là điều bắt buộc đối với các lập trình viên mới vào năm 2021. Bên cạnh đó, môi trường hợp tác dành cho các lập trình viên chuyên nghiệp và người mới làm cho nó trở thành bệ phóng chắc chắn cho hành trình lập trình của bạn
Một ngôn ngữ lập trình rất linh hoạt, nó tìm thấy ứng dụng trong hầu hết mọi lĩnh vực và có thể được sử dụng để giới thiệu các giải pháp thiết yếu trong các dịch vụ web. Một số khung phát triển của nó như Kim tự tháp, Turbo Gear và Django có nhiều tính năng và dễ học
Python còn tự hào về khả năng phân tích dữ liệu đáng ngưỡng mộ, khiến nó trở thành ngôn ngữ lập trình hàng đầu, vô giá để tạo ra nhiều giải pháp công nghệ. Nó được áp dụng rộng rãi trong Toán học, Kỹ thuật, Máy tính và quan trọng nhất là Tài chính vì nó tăng cường tính toán như thế nào
Nó phô trương một số thư viện học sâu nâng cao khiến nó trở thành ngôn ngữ chính cho AI. Ngoài ra, bản chất linh hoạt của nó là lý do chính khiến nó rất phổ biến trong lĩnh vực khoa học dữ liệu
Tính đến năm 2020, Python là ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất cho khoa học dữ liệu. Ngoài việc dễ sử dụng và dễ học, nó còn cung cấp các công cụ quan trọng nhất để giải quyết vấn đề. thu thập, khám phá, mô hình hóa và trực quan hóa dữ liệu
Bạn có câu hỏi nào dành cho các chuyên gia Python không?
Với nhiều năm kinh nghiệm phát triển bằng Python, đội ngũ chuyên gia của chúng tôi có thể giúp bạn giải quyết những nghi ngờ của mình. Đừng ngần ngại gửi cho chúng tôi một dòng
Liên lạc
Python cho phân tích tài chính—Giới thiệu
Ngành tài chính xử lý lượng dữ liệu khổng lồ và khía cạnh chính của việc sử dụng Python trong tài chính là phân tích dữ liệu định tính và định lượng. Và như vậy, Python hiện là một trong những ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất trong ngành Fintech.
Các công cụ tài chính Python giúp các nhà phân tích phân tích các dự đoán về thị trường chứng khoán và các công nghệ máy học liên quan đến chứng khoán. Các tính năng lập mô hình mạnh mẽ và bản chất đơn giản khiến nó trở thành công cụ yêu thích của các nhà phân tích, thương nhân và nhà nghiên cứu
Mọi công ty Fintech thành công đều cần một ngôn ngữ lập trình có hiệu suất cao, dễ sử dụng, hoàn thiện và có các thành phần và thư viện được tạo sẵn, đồng thời các nguồn tài chính Python hoàn toàn phù hợp với mô tả về kho công nghệ tài chính mạnh mẽ và toàn diện
Lợi ích của Python trong tài chính và Fintech
Các khuôn khổ và ngôn ngữ bạn sử dụng cho Fintech của mình quyết định rất lớn đến độ bền và thành công chung của liên doanh của bạn. Họ cũng xác định thời gian xác nhận thị trường và sản phẩm của bạn cuối cùng sẽ trông như thế nào
Các tổ chức ngân hàng, đầu tư và các tổ chức tài chính khác đã kiểm tra các lựa chọn thay thế khác và nhận ra rằng Python là ngôn ngữ lập trình lý tưởng cho họ. Lý do, như bạn có thể tưởng tượng, là những lợi ích vô giá mà họ thu được từ các nguồn tài chính Python
Hãy xem bên dưới một số lợi ích của việc sử dụng Python cho các giải pháp Fintech
Nó chứa các thư viện thiết yếu
Python phô trương một hệ thống thư viện toàn diện có thể được sử dụng trong các ứng dụng khác nhau. Điều thú vị là hầu hết các thư viện như SciPy, quantecon. py, PyAlgoTrade, v.v. , là nguồn tài nguyên tuyệt vời cho tài chính và Fintech
Nó là một ngôn ngữ lập trình cấp cao
Các ngôn ngữ lập trình cấp cao loại bỏ nhu cầu áp dụng các chi tiết chuyên sâu về hoạt động bên trong của máy tính khi viết và thực thi chương trình
Ví dụ, hãy lấy số học và logic máy tính. một ngôn ngữ cấp thấp sẽ yêu cầu bạn phải hiểu rõ về đơn vị logic và số học của máy tính cũng như các hoạt động chính của nó. Nó cũng sẽ yêu cầu bạn phản ánh những hoạt động đó trong các dòng mã của bạn
Tuy nhiên, Python với tư cách là thước đo cấp độ cao giúp bạn tiết kiệm thời gian và năng lượng đó—cho phép bạn dành nhiều thời gian và tài nguyên lập trình hơn cho nhiệm vụ bạn muốn hoàn thành
Một lựa chọn tuyệt vời cho các công ty khởi nghiệp Fintech
Là một công ty khởi nghiệp, có nhiều yếu tố bạn cân nhắc khi chọn ngôn ngữ lập trình để sử dụng cho các dự án phát triển của mình.
Bạn xem xét ngân sách của mình, tốc độ phát triển, số lượng và mức độ liên quan của các thư viện cũng như sự sẵn có của các nhà phát triển có kinh nghiệm
Các yếu tố khác bao gồm khả năng mở rộng, bảo mật, ổn định và bền vững của ngôn ngữ lập trình. Và, xem xét tất cả các yếu tố ở trên—tạo nên sự phát triển liền mạch, Python là ngôn ngữ phù hợp
Một cú pháp gọn gàng
Trong phát triển phần mềm và web và ngay cả khi sử dụng Python trong phân tích tài chính, mã của nó rất dễ đọc và dễ hiểu vì nó tương tự như ngôn ngữ tiếng Anh thực, như chúng tôi đã nêu trước đó. Điều này rút ngắn thời gian học tập cho các lập trình viên và giúp họ thành thạo nó để ứng dụng rộng rãi vào các hoạt động tài chính
Một trong những khái niệm cơ bản của Python là “đơn giản tốt hơn phức tạp”, không có gì ngạc nhiên khi nó có một cú pháp rõ ràng. Và trong khi các ngôn ngữ lập trình khác được viết chủ yếu bằng cách sử dụng các từ khóa dấu chấm câu, thì nó lại sử dụng tiếng Anh, chỉ với một vài ngoại lệ
Tăng tốc Hoạt động Tài chính/Fintech
Là một ngôn ngữ được nhập động, Python giúp phát triển nhanh hơn, không giống như những gì có thể đạt được trong các ngôn ngữ được nhập tĩnh như C ++, Java, C, v.v.
Ngôn ngữ lập trình được nhập động là ngôn ngữ lập trình có thể viết mà không nhất thiết phải chỉ định các loại biến mỗi lần, trái ngược với ngôn ngữ được nhập tĩnh
Ngoài ra, viết chương trình bằng Python giúp giảm thiểu thời gian triển khai vì nó cho phép bạn sử dụng ít mã hơn để viết các chương trình mạnh mẽ. Điều này cho phép các công ty tiếp thị sản phẩm của họ nhanh hơn mà không ảnh hưởng nhiều đến thời gian của nhân viên
Các framework nổi tiếng của Python—một nhóm các mô-đun hoặc gói dùng để viết ứng dụng—tăng cường tốc độ. Những khuôn khổ như vậy bao gồm Flask. một khung nhẹ với các công cụ hữu ích để tạo ứng dụng web, Kim tự tháp [cần thiết để nhân rộng các ứng dụng web nhỏ thành ứng dụng lớn], Django nổi tiếng [để phát triển nhanh chóng và liền mạch], v.v.
Khả năng hợp tác đáng khâm phục
Sử dụng Python để phân tích tài chính có một lợi thế lớn vì nó cộng tác tốt như thế nào với các ngôn ngữ lập trình khác. Ví dụ: Python hoạt động tốt với R—một ngôn ngữ lập trình mạnh mẽ được sử dụng phổ biến trong các quỹ giao dịch tần suất cao
R được các quỹ giao dịch đó sử dụng để chạy phân tích dự đoán và mô phỏng—điều này giải thích tại sao nhiều công ty cần lập trình viên Python coi kiến thức tốt về R là một trong những tiêu chí công việc
Yêu thích của các ngân hàng lớn của Phố Wall
Các công ty tài chính lớn như JP Morgan không nằm ngoài danh sách dài các công ty có ảnh hưởng sử dụng Python trong phân tích tài chính và các hoạt động khác. Theo Misha Tselman, J. P. Giám đốc điều hành của Morgan Chase, nền tảng giao dịch Athena của JP Morgan đã sử dụng hơn 150.000 mô-đun Python, hơn 500 gói nguồn mở và 35 triệu dòng mã Python được viết bởi hơn 1500 nhà phát triển.
Thật thú vị, Ngân hàng Hoa Kỳ cũng sử dụng Python để phân tích tài chính và phát triển Quartz—diễn đàn quản lý rủi ro và giao dịch của ngân hàng. Nó được các nhà phát triển Quartz coi là một ngôn ngữ linh hoạt tuyệt vời vì nó cho phép họ hoạt động trơn tru trong một cộng đồng phát triển lớn
Một lý do khác khiến việc sử dụng Python để phân tích tài chính trở thành một lựa chọn khả thi là nó cung cấp các khía cạnh khác nhau của nhiều ngôn ngữ khác, khiến nó trở nên khá toàn diện. Do đó, các lập trình viên Python có nhu cầu lớn trong số các tổ chức tài chính nói trên, bao gồm một số tên tuổi lớn khác như Citigroup, Goldman Sachs, v.v.
Một tiêu chuẩn được cải thiện
Các tính năng vô giá của Python—thư viện mở rộng, công cụ nhanh, v.v. , là lý do nó thay thế các ngôn ngữ lâu đời khác như Java trong lĩnh vực tài chính.
Các công ty môi giới tài chính sử dụng API của Python [Giao diện lập trình ứng dụng] và các thư viện của nó có các công cụ tuân thủ, phân tích và dữ liệu cần thiết. Tương tự, Nó được sử dụng để giải quyết các vấn đề định lượng trong định giá, thương mại và quản lý rủi ro
Thích hợp cho những người làm ngân hàng không lập trình
Với sự chuyển đổi gần đây trong một số U. S, các ngân hàng—khi họ bắt đầu tích hợp nhiều công nghệ hơn vào các hoạt động của mình và tự xây dựng thương hiệu là các công ty công nghệ, thương nhân và nhà phân tích ngân hàng đã lao đầu vào lập trình, với Python là thứ phù hợp nhất và dễ viết nhất trong lĩnh vực tài chính
Các xu hướng Fintech hiện tại giúp các lập trình viên Python có kinh nghiệm dễ dàng tìm được những công việc tuyệt vời. Trong khi đó, các báo cáo từ Wall Street Journal và Financial Times cho thấy một số .
Dịch vụ ngân hàng đang nhẹ nhàng chuyển sang một chiều hướng mới, dần dần chấm dứt hệ thống ngân hàng truyền thống, nơi chủ ngân hàng trung bình chủ yếu điều hành và theo dõi các giao dịch tài chính trên điện thoại. Các chuyên gia đang chọn các kỹ năng lập trình có liên quan để tạo và giám sát các thuật toán phân tích và điều chỉnh các vị trí của ngân hàng, tự động hóa các giao dịch và tạo cảnh báo rủi ro
Tuy nhiên, sự chấp nhận rộng rãi tự động hóa này trong lĩnh vực ngân hàng đã không thay thế các nhà giao dịch. Nó chỉ mở rộng vai trò của họ — khiến họ trở thành những chủ ngân hàng thiên về công nghệ hơn — được trang bị tốt để đáp ứng nhu cầu công nghệ của ngân hàng thay vì chỉ là những chủ ngân hàng truyền thống
Như đã nói, chúng ta hãy chuyển sang ngay một số ứng dụng sử dụng Python trong tài chính
Bạn có muốn làm việc với các chuyên gia Python không?
Tại Innuy, chúng tôi có nhiều kinh nghiệm làm việc với Python trong các dự án Tài chính. Chúng tôi có thể giúp bạn bắt đầu
Liên lạc
Công dụng của Python trong Tài chính/Fintech
Được sử dụng để phát triển phần mềm ngân hàng
Python có cú pháp dễ viết và đơn giản khiến nó trở thành một ngôn ngữ rất linh hoạt. Các tổ chức ngân hàng sử dụng Python để tạo ra các công nghệ tăng cường thanh toán và ngân hàng trực tuyến. Moreso, sử dụng Python trong phân tích tài chính giúp đơn giản hóa các hoạt động tính toán và toán học chuyên sâu cho các nhà phân tích
Nó cũng được các tổ chức tài chính sử dụng để phát triển các ứng dụng ngân hàng và giải pháp thanh toán. Một ví dụ điển hình là Kolinx—ứng dụng kiếm tiền thông minh mà Innuy xây dựng.
Kolinx muốn có một ứng dụng an toàn với các chức năng và tính năng mạnh mẽ sẽ tạo ra trải nghiệm người dùng tốt đồng thời giải quyết các thách thức bảo mật có thể phát sinh trong hệ thống xử lý tài chính—và Innuy đã cung cấp một ứng dụng mượt mà do Python xây dựng.
Một ví dụ khác là Venmo—ví kỹ thuật số thuộc sở hữu của PayPal đã phát triển thành một mạng xã hội lớn với hơn 70 triệu người dùng, xử lý hơn .
Python cũng hữu ích cho việc phát triển phần mềm ATM tăng cường thanh toán nhờ tính linh hoạt và tính đơn giản nói chung của nó. Các giải pháp và ứng dụng tài chính khác dựa trên Python bao gồm Stripe, Affirm, Robinhood, and Zopa.
Python được sử dụng để tạo chiến lược giao dịch chứng khoán
Thị trường chứng khoán, là một trong những thị trường tài chính năng động nhất, tạo ra hàng tấn dữ liệu tài chính thường đòi hỏi nhiều hơn là một cái đầu khỏe mạnh để phân tích. Việc sử dụng Python để phân tích tài chính trên thị trường chứng khoán trở nên rất cần thiết để giúp các nhà phân tích và nhà giao dịch xác định các chiến lược giao dịch chứng khoán hiệu quả nhất để sử dụng
Khi nói đến ứng dụng Python để phân tích tài chính trên thị trường chứng khoán, người ta nghĩ ngay đến khung Django của nó vì đây là công cụ Python nổi bật nhất được sử dụng để giao dịch chứng khoán. Python để phân tích tài chính là một công cụ gần như không thể thiếu trong các tổ chức chứng khoán ngày nay vì nó chuyển đổi dữ liệu chứng khoán khó hiểu thành các bit đơn giản dễ đọc hơn
Ví dụ về Python trong các ứng dụng như vậy bao gồm PyAlgoTrade, Backtrader, Quantconnect, Zipline, IBPy, Quantopian, etc. Python developers can create financial solutions that give accurate insight into the trends in different markets. They can also create algorithms for spot-on stock market prediction and Fintech solutions.
Python trong tiền điện tử
Cũng giống như trong thị trường chứng khoán, tất cả các công ty tiền điện tử cũng cần các giải pháp công nghệ để phân tích dữ liệu thị trường và đưa ra các dự đoán thông minh giúp họ luôn cập nhật tình hình thị trường
Python đã triển khai một công cụ khoa học dữ liệu có tên Anaconda cho thị trường biến động cao. Công cụ này cho phép các nhà phát triển tìm nạp, phân tích và trực quan hóa dữ liệu định giá tiền điện tử trong thời gian thực—điều này giải thích tại sao Python là một công cụ phổ biến với hầu hết các ứng dụng web liên quan đến tiền điện tử
Nếu bạn là người dùng tiền điện tử, bạn hẳn đã tưởng tượng cơ sở dữ liệu của nó phải lớn đến mức nào để chứa dữ liệu của người dùng. Công nghệ tài chính Python này giúp các công ty tiền điện tử đảm bảo giao dịch an toàn và ghi lại dữ liệu tương ứng của người dùng tiền điện tử trong cơ sở dữ liệu lớn
Một số tài nguyên quan trọng về tiền điện tử dựa trên Python bao gồm Pybitcointools, finmatketpy, crypto-signal, ZeroNet, Dash, joining, enigma, etc. More Fintech resources are expected to emerge in the future as Python finance advances, and swarms of Python development services will also emerge to satisfy the raging population of crypto users.
Python để phân tích dữ liệu
Cơ sở của việc sử dụng Python để phân tích tài chính là khả năng phân tích dữ liệu mạnh mẽ và hiệu quả của nó. Python có một số thư viện tích hợp mạnh mẽ nhất giúp nâng cao tốc độ và hiệu quả của các giao dịch tài chính, chủ yếu liên quan đến tính toán và phân tích toán học
Các nhà phân tích có kỹ năng sử dụng Python để phân tích tài chính có thể chuyển đổi khối lượng lớn dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc thành một thứ gì đó đơn giản, do đó giúp những người mới làm quen với tài chính dễ dàng hiểu được. Ngoài ra, vì Python được coi là ngôn ngữ máy học nên bạn có thể dễ dàng đưa ra dự đoán dữ liệu thông qua thư viện PyBrain và Sci-kit của nó.
Thư viện Panda hiện là thư viện phổ biến nhất được sử dụng trong Python để phân tích tài chính và thông qua lập trình Python, các tổ chức tài chính có thể đưa ra dự đoán thông minh hơn và thu được nhiều lợi nhuận hơn trong các giao dịch của họ
Một số thao tác phổ biến nhất của Panda như tham gia, hợp nhất, nhóm, điền, nhập và thay thế các giá trị null đều có thể được triển khai trong một dòng mã. Ngoài ra, gói tài chính Python tạo các chức năng để nhập dữ liệu từ các định dạng tiêu chuẩn khác nhau, để vẽ biểu đồ nhanh và để xuất dữ liệu hoặc trích xuất số liệu thống kê cơ bản
Việc sử dụng Python để phân tích tài chính cũng quan trọng như việc sử dụng nó để trực quan hóa dữ liệu. Python sử dụng gói của nó, Matplotlib, để lập mô hình toán học và trực quan hóa dữ liệu. Ngoài việc rất cần thiết để phân tích xu hướng dữ liệu tài chính, trực quan hóa cũng rất quan trọng để cung cấp thông tin chi tiết cho nhân viên ít hoặc không có kỹ thuật
Mặc dù có một số gói trực quan hóa dữ liệu khác trong Python với những ưu và nhược điểm tương ứng của chúng, Matplotlib là gói dễ sử dụng nhất cho mô hình tài chính Python và nổi bật là gói tốt nhất. Nó cũng được nhiều người yêu thích vì tài liệu phong phú, cú pháp đơn giản và sự phụ thuộc của hầu hết mọi gói khác vào nó
Bạn có muốn thúc đẩy dự án FinTech của mình bằng Python không?
Đừng ngần ngại liên hệ và đặt lịch tư vấn với đội ngũ giàu kinh nghiệm của chúng tôi
Liên lạc
Phần kết luận
Lĩnh vực tài chính đang nhanh chóng chuyển đổi sang một hệ sinh thái định hướng công nghệ hơn. Do đó, Python đã trở thành ngôn ngữ hàng đầu để tạo ra các giải pháp quản lý rủi ro, định giá và thương mại cho các ngân hàng và tổ chức tài chính khác
Với cú pháp rõ ràng và đơn giản, các tính năng cộng tác, môi trường thư viện đóng gói và lợi thế Cấp cao, không còn nghi ngờ gì nữa, Python chắc chắn là ngôn ngữ tốt nhất để phát triển các ứng dụng tài chính
Ứng dụng của Python trong phân tích tài chính đã trở nên phổ biến đến mức một số công ty tài chính/fintech lớn nhất, chẳng hạn như