Modélisation financière en Python - Présentation, comment l'utiliser?

Qu'est-ce que la modélisation financière en Python?

La modélisation financière en Python fait référence à la méthode utilisée pour créer un modèle financier à l'aide d'un langage de programmation python de haut niveau doté d'une riche collection de types de données intégrés. Ce langage peut être utilisé pour la modification et l'analyse de feuilles de calcul Excel ainsi que pour l'automatisation de certaines tâches qui présentent des répétitions. Étant donné que les modèles financiers utilisent largement les feuilles de calcul, Python est devenu l'un des langages de programmation les plus populaires dans le domaine de la finance.

Package PPF pour Python

Le package ou la bibliothèque PPF fait référence au package Python qui comprend une famille de sous-packages. En d'autres termes, il s'agit d'un mélange de divers modules d'extension de support qui facilitent la mise en œuvre de la programmation Python. Veuillez trouver ci-dessous le résumé des différents sous-packages PPF:

  • com: il est utilisé pour les fonctionnalités de commerce, de marché et de tarification.
  • core: Il est utilisé dans la représentation des types et des fonctions de grandeurs financières.
  • date_time: Il est utilisé dans la manipulation et le calcul de la date et de l'heure.
  • marché: Il est utilisé dans la représentation des types et des fonctions de courbes et de surfaces communes dans la programmation financière (par exemple, surfaces de volatilité, courbes de facteurs d'actualisation, etc.).
  • math: Il est utilisé pour les algorithmes mathématiques généraux.
  • model: Il est utilisé pour coder divers modèles de tarification numérique.
  • pricer: il est destiné aux types et fonctions utilisés pour évaluer les structures financières.
  • text: Il est utilisé pour la suite de tests.
  • utilitaire: il est utilisé pour des tâches de nature générale (par exemple, des algorithmes de recherche et de tri).

Outils mathématiques pour Python

Certains des principaux outils mathématiques disponibles en Python sont les suivants:

  1. N (.): C'est une fonction du module de fonctions ppf.math.special qui aide à l'approximation de la fonction de distribution cumulative normale standard, qui est utilisée dans le modèle de tarification des options de Black-Scholes.
  2. Interpolation: C'est le processus utilisé pour estimer les valeurs d'une fonction y (x) pour les arguments entre plusieurs points de données connus (x 0 , y 0 ), (x 1 , y 1 )…, (x n , y n ). Le module ppf.utility.bound est utilisé dans son implémentation. Certaines des variantes d'interpolation sont:
    1. Interpolation linéaire
    2. Interpolation log-linéaire
    3. Interpolation linéaire sur zéro
    4. Interpolation spline cubique
  3. Recherche de racine: Il est utilisé pour trouver la racine avec ou sans informations dérivées en utilisant le module de recherche ppf.math.root. Certaines des variantes de recherche de racine sont:
    1. Méthode de bisection
    2. Méthode Newton-Raphson
  4. Algèbre linéaire: Les fonctions d'algèbre linéaire sont principalement couvertes dans le package NumPy. Il est implémenté à l'aide du module ppf.math.linear-algebra. Certaines des variantes de l'algèbre linéaire sont:
    1. Multiplication matricielle
    2. Inversion de matrice
    3. Matrice pseudo-inverse
    4. Résolution de systèmes linéaires
    5. Résolution des systèmes tridiagonaux
  5. Moindres carrés linéaires généralisés: Il s'agit du processus utilisé pour ajuster un ensemble de points de données à une combinaison linéaire de certaines fonctions de base. Les algorithmes de cette fonction sont implémentés à l'aide du module des moindres carrés ppf.math.generalized.
  6. Racines quadratiques et cubiques: Ces fonctions sont utilisées pour trouver les racines réelles d'une équation quadratique ou cubique. Le module racines ppf.math.quadratic est utilisé pour trouver les racines réelles d'une équation quadratique, tandis que le module racines ppf.math.cubic est utilisé pour l'algorithme des racines cubiques.
  7. Intégration: Cet outil est utilisé pour calculer la valeur attendue d'une fonction avec des variables aléatoires. Il est principalement utilisé dans le calcul des retombées financières. Certaines des variantes d'intégration sont:
    1. Raccord polynomial constant par morceaux
    2. Intégration polynomiale par morceaux
    3. Attentes conditionnelles semi-analytiques

Extension de Python

Il existe certaines limitations en Python qui peuvent être surmontées avec les modules d'extension utilisant C. Ces modules d'extension peuvent être utilisés pour ajouter de nouveaux types d'objets intégrés à Python et peuvent appeler des fonctions à partir de la bibliothèque C. Un certain ensemble de fonctions, de macros et de variables disponibles dans l'API Python pour prendre en charge de telles extensions. L'en-tête «Python.h» est inclus dans un fichier source C pour l'API Python.

Intégration Python Excel

Certains des outils d'intégration Python Excel qui peuvent être utilisés pour suralimenter la fonctionnalité Excel existante sont les suivants:

  • xlwings: ce package peut être utilisé pour déplacer le traitement backend de VBA vers Python. Après cela, les utilisateurs peuvent continuer à utiliser Excel de manière transparente tout en utilisant chaque bouton de contrôle pour appeler des scripts Python.
  • Jupyter Notebook: il permet aux utilisateurs d'exploiter Python pour créer des documents interactifs, partageables et basés sur le Web qui peuvent contenir des visualisations, du code et du texte.
  • Bibliothèque Pandas: Il peut être utilisé pour charger rapidement des données à partir de feuilles de calcul Excel dans une base de données SQL ou des DataFrames pandas. Dans les deux cas, les données peuvent être analysées et explorées rapidement.

Modèle de données Python

Les objets sont l'essence sous-jacente d'un modèle de données Python. Toutes les données d'un programme Python sont soit représentées directement par des objets, soit par la relation entre objets. Un objet peut être reconnu par son identité, son type et sa valeur.

  1. Identité: il fait référence à l'adresse d'un objet dans la mémoire et ne change jamais une fois créé.
  2. Type: il définit les opérations prises en charge par un objet avec la valeur possible pour ce type d'objet.
  3. Valeur: la valeur d'un objet peut changer. Celles qui changent sont appelées mutables, tandis que celles qui changent sont appelées immuables.

Idées fausses sur Python

  • C'est un pur langage de script car il utilise une syntaxe simple et un support multiplateforme.
  • Il n'a pas de compilateur comme les autres langages.
  • Il manque d'évolutivité et, en tant que tel, il ne peut pas prendre en charge une base d'utilisateurs très importante.
  • Il est perçu comme très lent.
  • Il ne prend pas en charge la concurrence.

Importance de la modélisation financière en Python

Python est devenu l'un des langages de programmation les plus populaires utilisés pour la modélisation financière. Les entreprises recherchent aujourd'hui des outils innovants pour traiter de gros volumes de données financières de manière beaucoup plus simple et Python s'inscrit parfaitement dans ces critères.

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