Modelagem financeira em Python - Visão geral, como usar?

O que é modelagem financeira em Python?

Modelagem Financeira em Python se refere ao método que é usado para construir um modelo financeiro usando a linguagem de programação python de alto nível que possui uma rica coleção de tipos de dados integrados. Esta linguagem pode ser usada para modificação e análise de planilhas do Excel, bem como automação de certas tarefas que apresentam repetição. Dado que os modelos financeiros usam planilhas extensivamente, Python se tornou uma das linguagens de programação mais populares no campo das finanças.

Pacote PPF para Python

O pacote ou biblioteca PPF refere-se ao pacote Python que compreende uma família de subpacotes. Em outras palavras, é uma mistura de vários módulos de extensão de suporte que facilitam a implementação da programação Python. Veja abaixo o resumo dos vários subpacotes PPF:

  • com: É usado para funções de comércio, mercado e preços.
  • core: é usado na representação de tipos e funções de quantidades financeiras.
  • date_time: é usado na manipulação e cálculo de data e hora.
  • mercado: É usado na representação de tipos e funções de curvas e superfícies comuns na programação financeira (por exemplo, superfícies de volatilidade, curvas de fator de desconto, etc.).
  • matemática: é usado para algoritmos matemáticos gerais.
  • modelo: é usado para codificar vários modelos numéricos de preços.
  • pricer: É para tipos e funções usadas para avaliar estruturas financeiras.
  • text: É usado para o conjunto de testes.
  • utilitário: é usado para tarefas de natureza geral (por exemplo, algoritmos de pesquisa e classificação).

Ferramentas matemáticas para Python

Algumas das principais ferramentas matemáticas disponíveis em Python são as seguintes:

  1. N (.): É uma função do módulo de funções ppf.math.special que ajuda na aproximação da função de distribuição cumulativa normal padrão, que é usada no modelo de precificação de opções Black-Scholes.
  2. Interpolação: é o processo que é usado para estimar os valores de uma função y (x) para argumentos entre vários pontos de dados conhecidos (x 0 , y 0 ), (x 1 , y 1 )…, (x n , y n ) O módulo ppf.utility.bound é usado em sua implementação. Algumas das variantes de interpolação são:
    1. Interpolação linear
    2. Interpolação loglinear
    3. Linear em interpolação zero
    4. Interpolação de spline cúbica
  3. Localização da raiz: é usado para localizar a raiz com ou sem informações derivadas usando o módulo de localização ppf.math.root. Algumas das variantes de descoberta de raiz são:
    1. Método de bissecção
    2. Método Newton-Raphson
  4. Álgebra Linear: As funções da álgebra linear são principalmente abordadas no pacote NumPy. Ele é implementado usando o módulo ppf.math.linear-algebra. Algumas das variantes da álgebra linear são:
    1. Multiplicação da matriz
    2. Inversão de matriz
    3. Matrix Pseudo-Inversa
    4. Resolvendo Sistemas Lineares
    5. Resolvendo Sistemas Tridiagonais
  5. Generalized Linear Least Squares: É o processo usado para ajustar um conjunto de pontos de dados a uma combinação linear de algumas funções básicas. Os algoritmos para esta função são implementados usando o módulo de mínimos quadrados ppf.math.generalized.
  6. Raízes quadráticas e cúbicas: Essas funções são usadas para encontrar as raízes reais de uma equação quadrática ou cúbica. O módulo de raízes ppf.math.quadratic é usado para encontrar as raízes reais de uma equação quadrática, enquanto o módulo de raízes ppf.math.cubic é usado para o algoritmo de raízes cúbicas.
  7. Integração: esta ferramenta é usada para calcular o valor esperado de uma função com variáveis ​​aleatórias. É usado principalmente no cálculo de compensações financeiras. Algumas das variantes de integração são:
    1. Ajuste polinomial constante por partes
    2. Integração Polinomial por Partes
    3. Expectativas condicionais semianalíticas

Estendendo Python

Existem certas limitações no Python que podem ser superadas com os módulos de extensão usando C. Esses módulos de extensão podem ser usados ​​para adicionar novos tipos de objetos integrados ao Python e podem chamar funções da biblioteca C. Um determinado conjunto de funções, macros e variáveis ​​disponíveis na API Python para suportar tais extensões. O cabeçalho 'Python.h' está incluído em um arquivo de origem C para Python API.

Integração com Python Excel

Algumas das ferramentas de integração do Python Excel que podem ser usadas para turbinar a funcionalidade existente do Excel são as seguintes:

  • xlwings: Este pacote pode ser usado para mover o processamento de back-end de VBA para Python. Depois disso, os usuários podem continuar usando o Excel perfeitamente enquanto usam cada botão de controle para chamar scripts Python.
  • Jupyter Notebook: permite que os usuários utilizem o Python para criar documentos interativos, compartilháveis ​​e baseados na web que podem conter visualizações, código e texto.
  • Biblioteca Pandas: pode ser usada para carregar rapidamente dados de planilhas do Excel no banco de dados SQL ou DataFrames do pandas. Em qualquer caso, os dados podem ser analisados ​​e explorados rapidamente.

Modelo de dados Python

Os objetos são a essência subjacente de um modelo de dados Python. Todos os dados em um programa Python são representados por objetos imediatamente ou pelo relacionamento entre os objetos. Um objeto pode ser reconhecido por sua identidade, tipo e valor.

  1. Identidade: refere-se ao endereço de um objeto na memória, e nunca muda depois de criado.
  2. Tipo: define as operações que um objeto suporta junto com o valor possível para esse tipo de objeto.
  3. Valor: o valor de um objeto pode mudar. Os que mudam são conhecidos como mutáveis, enquanto os imutáveis ​​são conhecidos como imutáveis.

Equívocos sobre Python

  • É uma linguagem de script pura, pois usa sintaxe simples e suporte para várias plataformas.
  • Não tem compilador como outras linguagens.
  • Ele carece de escalabilidade e, como tal, não pode suportar nenhuma base de usuários significativamente grande.
  • É percebido como muito lento.
  • Não suporta simultaneidade.

Significado da modelagem financeira em Python

Python cresceu e se tornou uma das linguagens de programação mais populares usadas para modelagem financeira. As empresas hoje em dia buscam ferramentas inovadoras para lidar com grandes volumes de dados financeiros de uma maneira muito mais fácil e o Python se encaixa perfeitamente nesses critérios.

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