Python'da Finansal Modelleme Nedir?
Python'da Finansal Modelleme, zengin bir yerleşik veri türleri koleksiyonuna sahip üst düzey python programlama dilini kullanarak bir finansal model oluşturmak için kullanılan yöntemi ifade eder. Bu dil, excel elektronik tablolarının değiştirilmesi ve analizi ile tekrar eden belirli görevlerin otomasyonu için kullanılabilir. Finansal modellerin elektronik tabloları kapsamlı bir şekilde kullandığı göz önüne alındığında, Python, finans alanında en popüler programlama dillerinden biri haline geldi.
Python için PPF Paketi
PPF paketi veya kitaplığı, bir alt paketler ailesini içeren Python paketini ifade eder. Başka bir deyişle, Python programlamasının uygulanmasını kolaylaştıran çeşitli destekleyici genişletme modüllerinin bir karışımıdır. Lütfen çeşitli PPF alt paketlerinin özetini aşağıda bulabilirsiniz:
- com: Ticaret, pazar ve fiyatlandırma işlevleri için kullanılır.
- çekirdek: Mali büyüklüklerin türlerinin ve işlevlerinin temsilinde kullanılır.
- tarih_saat: Tarih ve saatin işlenmesinde ve hesaplanmasında kullanılır.
- market: Finansal programlamada ortak eğrilerin ve yüzeylerin türlerinin ve fonksiyonlarının temsilinde kullanılır (örn. volatilite yüzeyleri, iskonto faktörü eğrileri, vb.).
- matematik: Genel matematiksel algoritmalar için kullanılır.
- model: Çeşitli sayısal fiyatlandırma modellerini kodlamak için kullanılır.
- fiyatlandırıcı: Finansal yapıları değerlendirmede kullanılan türler ve işlevler içindir.
- text: Test takımı için kullanılır.
- yardımcı program: Doğası gereği genel olan görevler için kullanılır (örneğin, arama ve sıralama algoritmaları).
Python için Matematiksel Araçlar
Python'da bulunan başlıca matematiksel araçlardan bazıları aşağıdaki gibidir:
- N (.): Black-Scholes opsiyon fiyatlandırma modelinde kullanılan standart normal kümülatif dağılım fonksiyonunun yaklaştırılmasına yardımcı olan ppf.math.special fonksiyonlar modülündeki bir fonksiyondur.
- Enterpolasyon: Bilinen birkaç veri noktası (x 0 , y 0 ), (x 1 , y 1 )…, (x n , y n ). Ppf.utility.bound modülü, uygulamasında kullanılır. Enterpolasyon varyantlarından bazıları şunlardır:
- Doğrusal enterpolasyon
- Loglinear enterpolasyon
- Sıfır enterpolasyonunda doğrusal
- Kübik spline enterpolasyonu
- Kök Bulma: ppf.math.root bulma modülünü kullanarak kökü türev bilgisiyle veya türetmeden bulmak için kullanılır. Kök bulmanın varyantlarından bazıları şunlardır:
- İkiye bölme yöntemi
- Newton-Raphson yöntemi
- Doğrusal Cebir: Doğrusal cebir fonksiyonları çoğunlukla NumPy paketinde kapsanmaktadır. Ppf.math.linear-cebir modülü kullanılarak gerçekleştirilir. Doğrusal cebirin bazı varyantları şunlardır:
- Matris Çarpımı
- Matris Ters Çevirme
- Matris Sözde Ters
- Doğrusal Sistemleri Çözme
- Üçgen Sistemleri Çözme
- Genelleştirilmiş Doğrusal En Küçük Kareler: Bir dizi veri noktasını bazı temel fonksiyonların doğrusal bir kombinasyonuna sığdırmak için kullanılan işlemdir. Bu işlev için algoritmalar ppf.math.generalized en küçük kareler modülü kullanılarak gerçekleştirilir.
- Kuadratik ve Kübik Kökler: Bu işlevler, ikinci dereceden veya kübik bir denklemin gerçek köklerini bulmak için kullanılır. Ppf.math.quadratic kökler modülü kuadratik bir denklemin gerçek köklerini bulmak için kullanılırken, ppf.math.cubic kökler modülü kübik kökler algoritması için kullanılır.
- Entegrasyon: Bu araç, rastgele değişkenlerle bir fonksiyonun beklenen değerini hesaplamak için kullanılır. Öncelikle finansal getirilerin hesaplanmasında kullanılır. Entegrasyon varyantlarından bazıları şunlardır:
- Parçalı Sabit Polinom Uydurma
- Parçalı Polinom Entegrasyonu
- Yarı analitik Koşullu Beklentiler
Python'u Genişletme
Python'da C kullanılarak genişletme modülleri ile aşılabilecek belirli sınırlamalar vardır. Bu genişletme modülleri Python'a yeni yerleşik nesne türleri eklemek için kullanılabilir ve C kütüphanesinden fonksiyonlar çağırabilir. Bu tür uzantıları desteklemek için Python API'de bulunan belirli bir dizi işlev, makro ve değişken. 'Python.h' başlığı, Python API için bir C kaynak dosyasında bulunur.
Python Excel Entegrasyonu
Mevcut excel işlevselliğini güçlendirmek için kullanılabilecek Python Excel entegrasyon araçlarından bazıları şunlardır:
- xlwings: Bu paket, arka uç işlemlerini VBA'dan Python'a taşımak için kullanılabilir. Bundan sonra, kullanıcılar Python komut dosyalarını çağırmak için her bir kontrol düğmesini kullanırken Excel'i sorunsuz bir şekilde kullanmaya devam edebilir.
- Jupyter Not Defteri: Kullanıcıların görselleştirmeler, kodlar ve metinler içerebilen etkileşimli, paylaşılabilir ve web tabanlı belgeler oluşturmak için Python'dan yararlanmasını sağlar.
- Pandas Library: Excel elektronik tablolarından SQL veritabanına veya pandas DataFrame'lerine hızlı bir şekilde veri yüklemek için kullanılabilir. Her iki durumda da, veriler hızlı bir şekilde analiz edilebilir ve keşfedilebilir.
Python Veri Modeli
Nesneler, bir Python veri modelinin temelini oluşturur. Bir Python programındaki tüm veriler ya nesnelerle ya da nesneler arasındaki ilişkiyle temsil edilir. Bir nesne kimliği, türü ve değeri ile tanınabilir.
- Kimlik: Hafızadaki bir nesnenin adresini ifade eder ve oluşturulduktan sonra asla değişmez.
- Tür: Bir nesnenin desteklediği işlemleri, o nesne türü için olası değerle birlikte tanımlar.
- Değer: Bir nesnenin değeri değişebilir. Değişenler değişken olarak bilinirken, değiştirilemeyenler değişmez olarak bilinir.
Python hakkındaki yanılgılar
- Basit sözdizimi ve çapraz platform desteği kullandığı için saf bir betik dilidir.
- Diğer diller gibi bir derleyicisi yoktur.
- Ölçeklenebilirlikten yoksundur ve bu nedenle önemli ölçüde geniş bir kullanıcı tabanını destekleyemez.
- Çok yavaş olarak algılanıyor.
- Eşzamanlılığı desteklemez.
Python'da Finansal Modellemenin Önemi
Python, finansal modelleme için kullanılan en popüler programlama dillerinden biri haline geldi. Günümüzde şirketler, büyük hacimli finansal verileri çok daha kolay bir şekilde işlemek için yenilikçi araçlar arıyor ve Python bu kriterlere mükemmel bir şekilde uyuyor.
