В мире, где финансы и технологии плавно и быстро сливаются, использование языков программирования, таких как Python, резко возросло.

Популярность Python как научного языка возросла вместе с развитием науки о данных. Он также является домом для многих библиотек машинного обучения.

Финтех требует простого в использовании, масштабируемого, зрелого и высокопроизводительного языка программирования, а также готовых библиотек и компонентов. В начале процесса создания финтех-стартапа вам придется принимать важные решения, которые будет трудно отменить.

Как вы это делаете? Как Python помогает? Python для трейдинга — как это работает? И что это значит для энтузиастов трейдинга? Мы объясняем.

Что такое Питон?

Python — это язык программирования, используемый для создания приложений, внутренних API-интерфейсов, сетевых серверов, веб-сайтов, веб-приложений и программ машинного обучения. Python также можно использовать для объединения других языков и анализа данных. Python сейчас используют как неопытные программисты, так и высококвалифицированные специалисты.

Благодаря удобной библиотеке и гибкому синтаксису Python уже много лет является отличным выбором для начинающих программистов. Язык программирования Python позволяет любому человеку, не имеющему технического образования, легко начать писать код.

Роль технологий в финансах

Программные решения получили широкое распространение на протяжении многих лет в самых разных отраслях. С точки зрения технологических инноваций и цифровой трансформации отрасль финансовых услуг не стала исключением. Невозможно игнорировать то, как технологии уже влияют на финансовые услуги и как они будут влиять в будущем.

Фирмы в секторе финансовых услуг постоянно ищут новые технологии для повышения производительности и времени отклика, а также для повышения удовлетворенности клиентов. Инновационные финансовые услуги были разработаны организациями с помощью технологий.

В Докладе о мировой торговле за 2018 год говорится:

«Будущее мировой торговли» исследует «Цифровые технологии — в нем оценивается, как эти технологии могут повлиять на мировую торговлю в течение следующих 15 лет».»

Основные моменты из отчета -

  • Одним из наиболее значительных последствий цифровых технологий является то, насколько они снижают торговые издержки.
  • Цифровые технологии повлияют на структуру торговли, увеличив компонент услуг, стимулируя торговлю определенными товарами, такими как товары, требующие срочного обращения, изменяя модели сравнительных преимуществ и влияя на сложность и длину глобальных цепочек создания стоимости.
  • Ожидается, что будущие технологические изменения увеличат рост торговли, особенно торговли услугами, и, вероятно, развивающиеся страны будут увеличивать свою долю в мировой торговле.

Торговля с помощью Python стала предпочтительным выбором, поскольку он имеет открытый исходный код и все пакеты доступны бесплатно. Компании, предоставляющие финансовые услуги, могут добывать огромные объемы данных благодаря интеллектуальным аналитическим инструментам и библиотекам.

Робот-консультант может сыграть значительную роль в жизни общества в будущем. Глядя на аналитику, регулирование, соответствие и данные, кажется, что у него есть решения для большинства проблем отрасли.

Приложения и область применения Python в финансах

По мере того, как технологии развиваются и еще больше изолируют нас от реального мира, человеческие взаимодействия становятся все реже и реже. Говорить из уст в уста становится так же сложно, как и спрашивать дорогу, чтобы узнать о новых технологиях.

Согласно отчету об опросе разработчиков CodinGame 2020:

«Javascript, Java и Python — самые известные языки программирования, о чем заявили более 10 000 опрошенных разработчиков. 84 % разработчиков Python используют его в качестве основного языка».

Эти новые технологии также сильно повлияли на торговлю. Спрос на автоматизацию сделок с использованием Python резко вырос.

Многие профессиональные трейдеры, высокочастотные трейдеры и начинающие трейдеры приняли Python для торговли, потому что это самый простой, популярный и самый экономичный язык программирования на протяжении многих лет.

Использование Python в качестве языка программирования в финансовом секторе дает множество преимуществ.

Благодаря своим приложениям в области машинного обучения, где машины обучаются учиться на исторических данных и действовать соответствующим образом на некоторых новых данных, Python в настоящее время также широко используется.

Он широко используется в хедж-фондах и инвестиционно-банковских секторах. Банки используют его для поиска количественных решений для платформ ценообразования, управления торговлей и управления рисками.

С 2015 года, когда финтех впервые начал привлекать к себе всеобщее внимание, появилось много объявлений о вакансиях в финансовом секторе, что свидетельствует о популярности Python как языка программирования. Это упрощает поиск и найм квалифицированных разработчиков Python, которые повышают ценность финансовых или финансовых проектов.

Решения на основе Python стабильны и не выйдут из моды в ближайшее время, поэтому предприятия могут с уверенностью инвестировать в них. С помощью Python мобильные банковские платформы, такие как Venmo, превратились в полноценные социальные сети.

Python полезен для создания программного обеспечения для банкоматов, которое улучшает обработку платежей благодаря своей простоте и гибкости.

Растущий рынок финтех-решений привносит все больше и больше традиционных транзакций в финтех-решения.

Согласно прогнозу Statista, «в ближайшие годы финтех-сектор, вероятно, будет демонстрировать ежегодный рост на 12%, что к концу 2024 года приведет к рыночной оценке в 188 млрд евро».

Важность Python в трейдинге

Python вносит полезный вклад в трейдинг. Разработчики могут использовать Python для создания инструментов, выделяющих наиболее эффективную тактику торговли акциями и предоставляющих действенные прогнозные данные о конкретных рынках. Алгоритмическая торговля финтех-продуктами — один из примеров использования.

Согласно отчету Market Research Future (MRFR), «ожидается, что объем рынка алгоритмической торговли к 2030 году вырастет на 13,1 % в год».

В отчете также говорится, что «Рост рынка может быть связан с высоким уровнем технических знаний, необходимых для создания алгоритма с использованием Python, MATLAB, C++, Perl и JAVA».».

Методология функционального программирования Python облегчает создание и оценку структур алгоритмической торговли. Код Python можно легко расширить для создания динамических торговых алгоритмов. Фондовые рынки производят огромное количество финансовых данных, которые требуют тщательного анализа.

Статистический анализ и количественные финансы в значительной степени зависят от Python, поскольку его можно легко использовать для обработки и анализа больших наборов финансовых данных и наборов данных. Библиотеки Python, такие как Pandas, упрощают визуализацию данных и позволяют выполнять сложные статистические расчеты.

Трейдинг может быстро вычислять статистические методы, используя значительную встроенную библиотеку функций Python. Время имеет решающее значение в высокочастотной торговле, и в сочетании с алгоритмическими торговыми стратегиями это может стать верным способом разбогатеть. Программирование на Python запускает математические модели в торговой стратегии быстрее, чем на других языках программирования.

Кроме того, Python также оказывает сильное влияние на торговлю криптовалютой. Правильные инструменты требуются каждой компании, которая продает криптовалюты, чтобы анализировать рыночные данные и делать прогнозы.

Преимущества использования Python на финансовых рынках

Выбор правильного языка программирования для торговой системы зависит от того, насколько хорошо сбалансированы плюсы и минусы в отношении таких факторов, как стоимость, производительность, отказоустойчивость, модульность и другие параметры торговой стратегии.

Несколько основных преимуществ Python в трейдинге

  • Более доступные и инновационные альтернативы традиционному банковскому делу будут по-прежнему предлагаться небольшими финтех-фирмами. Быстрые сроки разработки и функциональная совместимость имеют решающее значение на таком быстро растущем и все более переполненном рынке. В результате эти малые предприятия повысят спрос на навыки работы с Python.
  • Было много отчетов, показывающих увеличение возможностей трудоустройства программистов Python.

Согласно отчету iCIMS, поставщика программного обеспечения для подбора персонала, за 2019 год: «В 2016 году компаниям требовалось в среднем 55 дней, чтобы заполнить техническую вакансию. В 2019 году этот показатель вырос до 66 дней. Эти незанятые должности могут стоить около 680 долларов США в виде упущенной выгоды в день на каждую вакансию".

  • Вокруг Python возникло процветающее сообщество разработчиков, состоящее из энтузиастов-программистов, которые создают полезные инструменты, участвуют в проектах с открытым исходным кодом и планируют многочисленные конференции для обмена информацией о лучших методах разработки Python.
  • Python значительно упрощает кодирование в трейдинге. Трейдеры Quant могут пропустить несколько шагов, которые могут потребоваться для других языков программирования, таких как C или C++. Это снижает общую стоимость обслуживания торговой системы.
  • Python можно использовать для создания отличных торговых платформ, тогда как C или C++ — сложная и трудоемкая задача.
  • Для сравнения, проще добавлять новые модули в язык Python и расширять его использование в торговле. Разбивая на отдельные модули, которые можно применять к разным торговым архитектурам, существующие модули также упрощают алгоритмическим трейдерам совместное использование функций между различными программами.

Топ-5 библиотек Python

Ниже приведены некоторые из наиболее популярных библиотек Python:

NumPy

  • NumPy, или Numerical Python, эффективно реализует большие многомерные массивы и матрицы.
  • Библиотека включает в себя функции для обработки сложных массивов, а также для высокоуровневых вычислений на этих массивах.
  • Функции NumPy позволяют выполнять различные операции с данными.

Панды

  • Pandas — это большая библиотека Python, используемая для анализа и обработки данных, а также для работы с числовыми таблицами, фреймами данных и временными рядами; в результате он широко используется в алгоритмической торговле на основе Python.
  • Pandas можно использовать для многих задач, таких как импорт файлов .csv, последовательное выполнение арифметических операций, логическое индексирование, сбор сведений о фрейме данных и т. д.

Матплотлиб

  • Это библиотека Python, которая используется для построения двумерных структур, таких как графики, диаграммы, гистограммы, точечные диаграммы и т. д.
  • Наряду с другими библиотеками, используемыми для вычислений, matplotlib требуется для представления данных в графическом формате с использованием диаграмм и графиков.
  • Функции Matplotlib включают в себя разброс (для точечных диаграмм), круговую диаграмму (для круговых диаграмм), стековую диаграмму (для составных площадных диаграмм), цветную полосу (для добавления цветной полосы к графику) и так далее.

TA-Lib

  • Библиотека технического анализа (Ta Lib) — это библиотека с открытым исходным кодом, использующая технические индикаторы, такие как полосы Боллинджера, RSI (индекс относительной силы), MACD и т. д.
  • Помимо Python, он работает с C/C++, Java, Perl и другими языками программирования.
  • TA-Lib включает в себя такие функции, как BBANDS, AROONOSC, MACD и RSI (индекс относительной силы).

Зиплайн

  • Эта управляемая событиями система поддерживает как тестирование на истории, так и торговлю в реальном времени.
  • Благодаря множеству руководств и ресурсов в Интернете это одна из самых популярных и простых в использовании библиотек для тестирования на исторических данных.
  • Zipline хорошо документирован, имеет большое сообщество и интегрируется с Interactive Brokers и Pandas.

PyAlgoTrade

  • Библиотека событий, ориентированная на тестирование на истории, которая также поддерживает бумажную торговлю и торговлю в реальном времени.
  • PyAlgoTrade позволяет вам проверить свои торговые идеи на исторических данных и посмотреть, как они работают без особых усилий.
  • Поддерживается ретроспективное тестирование на основе событий, а также доступ к данным из Yahoo Finance, Google Finance, NinjaTrader CSV и любым типам данных временных рядов в CSV.
  • Он имеет хорошую документацию и поддерживает интеграцию с TA-Lib (библиотека технического анализа).
  • Самым большим недостатком является то, что он не поддерживает модули Pandas-object и pandas, хотя работает лучше, чем другие библиотеки, с точки зрения скорости и гибкости.

Заключение

Финансовая индустрия требовательна. Чтобы конкурировать на рынке, предприятия должны создавать продукты, которые являются безопасными, функциональными и полностью соответствуют государственным и международным нормам.

Простой синтаксис программирования Python и невероятная экосистема инструментов делают его одной из лучших технологий для управления разработкой любого финансового сервиса. Это очень ценный и востребованный навык, необходимый для любого типа торговли.

Хорошее понимание Python и его приложений в финансах, а также преимущества торгового алгоритма Python делает его незаменимым для всех. Если вы ищете курс по алго-трейдингу под руководством инструктора, чтобы научиться использовать Python для торговли, EPAT — это всеобъемлющий курс от QuantInsti, которому вы можете следовать.