Pemodelan Keuangan dengan Python

Apa itu Pemodelan Keuangan dengan Python?

Pemodelan Keuangan dengan Python mengacu pada metode yang digunakan untuk membangun model keuangan menggunakan bahasa pemrograman python tingkat tinggi dengan kumpulan tipe data bawaan yang kaya. Bahasa ini dapat digunakan untuk modifikasi dan analisis spreadsheet excel dan otomatisasi tugas-tugas tertentu yang menunjukkan pengulangan. Karena model keuangan menggunakan spreadsheet secara ekstensif, Python telah menjadi salah satu bahasa pemrograman paling populer di bidang keuangan.

Paket PPF untuk Python

Paket atau pustaka PPF mengacu pada paket Python yang terdiri dari keluarga sub-paket. Dengan kata lain, itu adalah campuran dari berbagai modul ekstensi pendukung yang memfasilitasi implementasi pemrograman Python . Silakan temukan di bawah ringkasan dari berbagai sub-paket PPF:

Anda bebas menggunakan gambar ini di situs web Anda, templat, dll., Harap berikan kami tautan atribusiBagaimana Memberikan Atribusi? Tautan Artikel menjadi Hyperlink
Misalnya: Sumber: Pemodelan Keuangan dengan Python (wallstreetmojo.com)

com: Ini digunakan untuk fungsi perdagangan, pasar, dan penetapan harga.
inti: Ini digunakan dalam representasi jenis dan fungsi jumlah keuangan.
date_time: Digunakan dalam manipulasi dan perhitungan tanggal dan waktu.
pasar: Ini mewakili jenis dan fungsi kurva dan permukaan standar dalam pemrograman keuangan (misalnya, permukaan volatilitas, kurva faktor diskonto, dll.).
matematika: Ini digunakan untuk algoritma matematika umum.
model: Ini digunakan untuk mengkodekan berbagai model penetapan harga numerik.
pricer: Ini untuk jenis dan fungsi yang digunakan untuk menilai struktur keuangan Struktur keuangan Struktur keuangan mengacu pada sumber modal dan proporsi pembiayaan yang berasal dari kewajiban jangka pendek, hutang jangka pendek, hutang jangka panjang, dan ekuitas untuk mendanai jangka panjang perusahaan dan kebutuhan modal kerja jangka pendek.baca lebih lanjut.
teks: Ini digunakan untuk test suite.
utilitas: Ini digunakan untuk tugas-tugas yang bersifat umum (misalnya, algoritma untuk mencari dan menyortir).

Alat Matematika untuk Python

Beberapa alat matematika utama yang tersedia di Python adalah sebagai berikut:

N(.): Ini adalah fungsi dalam modul fungsi ppf.math.special yang membantu memperkirakan fungsi distribusi kumulatif normal standar, yang digunakan dalam model penetapan harga opsi Black–Scholes.
Interpolasi: Ini adalah proses yang digunakan untuk memperkirakan nilai fungsi y(x) untuk argumen antara beberapa titik data yang diketahui (x ₀, y ₀), (x ₁, y ₁) . . . , (x _n, y _n). ppf. Kegunaan. Modul terikat digunakan dalam implementasinya. Beberapa varian interpolasi adalah:
1. Interpolasi Linier Interpolasi Linier Di Excel, interpolasi linier mengacu pada peramalan atau menebak nilai berikutnya dari setiap variabel yang diberikan berdasarkan data saat ini. Untuk menjalankan interpolasi linier di Excel, kami menggunakan fungsi ramalan dan fungsi pencarian untuk membuat garis lurus yang menghubungkan dua nilai dan memperkirakan nilai masa depan melaluinya.baca lebih lanjut
2. Interpolasi loglinier
3. Linear pada interpolasi nol
4. Interpolasi spline kubik
Root Finding: Digunakan untuk mencari akar dengan atau tanpa informasi turunan menggunakan ppf. Matematika. modul pencarian akar. Beberapa varian pencarian akar adalah:
1. Metode membagi dua
2. metode Newton-Raphson
Aljabar Linier: Fungsi aljabar linier sebagian besar tercakup dalam paket NumPy. Ini diimplementasikan menggunakan ppf. Matematika. modul linear-aljabar. Beberapa varian aljabar linier adalah:
1. Perkalian Matriks Perkalian MatriksFungsi MMULT di Excel adalah fungsi bawaan untuk perkalian matriks. Itu menerima dua array sebagai argumen dan mengembalikan produk dari dua array. Baca selengkapnya
2. Inversi Matriks
3. Matrix Pseudo-Invers
4. Memecahkan Sistem Linear
5. Memecahkan Sistem Tridiagonal
Kuadrat Terkecil Linear Umum: Ini cocok dengan sekumpulan titik data ke kombinasi linier dari beberapa fungsi dasar. Algoritme untuk fungsi ini diimplementasikan menggunakan modul ppf: matematika dan kuadrat terkecil yang digeneralisasikan.
Akar Kuadrat dan Kubik: Fungsi ini digunakan untuk mencari akar sebenarnya dari persamaan kuadrat atau kubik. Modul ppf.math.akar kuadrat digunakan untuk mencari akar real dari persamaan kuadrat, sedangkan ppf. Matematika. modul akar kubik digunakan untuk algoritma akar kubik.
Integrasi: Alat ini digunakan untuk menghitung nilai yang diharapkan Nilai yang DiharapkanRumus nilai yang diharapkan menggambarkan kemungkinan nilai investasi atau aset di masa mendatang. Ini dievaluasi sebagai jumlah probabilitas kemunculan semua variabel acak. Baca lebih lanjut tentang fungsi dengan variabel acak. Hal ini terutama digunakan dalam perhitungan hasil keuangan. Beberapa varian integrasi adalah:
1. Pemasangan Polinomial Konstan Sepotong
2. Integrasi Polinomial Sepotong
3. Ekspektasi Bersyarat Semi-Analitik

Memperluas Python

Batasan tertentu dalam Python dapat diatasi dengan modul ekstensi menggunakan C. Modul ekstensi ini dapat digunakan untuk menambahkan tipe objek bawaan baru ke Python dan dapat memanggil fungsi dari pustaka C. Serangkaian fungsi, makro, dan variabel tertentu tersedia di Python API untuk mendukung ekstensi tersebut. Tajuk ‘ Python. dia termasuk dalam file sumber C untuk Python API.

Integrasi Python Excel

Beberapa alat integrasi Python Excel yang dapat digunakan untuk menambah fungsionalitas excel yang ada adalah sebagai berikut:

xlwings: Paket ini dapat digunakan untuk memindahkan pemrosesan backend dari VBA ke Python. Setelah itu, pengguna dapat terus menggunakan Excel dengan lancar sambil menggunakan setiap tombol kontrol untuk memanggil skrip Python.
Jupyter Notebook: Ini memungkinkan pengguna memanfaatkan Python untuk membuat dokumen interaktif, dapat dibagikan, dan berbasis web yang dapat berisi visualisasi, kode, dan teks.
Pustaka Panda: Dapat dengan cepat memuat data dari spreadsheet excel ke dalam basis data SQL atau DataFrames panda. Dalam kedua kasus tersebut, data dapat dianalisis dan dieksplorasi dengan cepat.

Model Data Phyton

Objek adalah esensi dasar dari model data Python. Semua data dalam program Python diwakili oleh objek secara langsung atau dengan hubungan antar objek. Suatu objek dapat dikenali dari identitas, jenis, dan nilainya.

Identitas mengacu pada alamat suatu objek dalam memori, dan tidak pernah berubah setelah dibuat.
Jenis: Ini mendefinisikan operasi yang didukung objek bersama dengan nilai yang mungkin untuk jenis objek itu.
Nilai: Nilai suatu objek dapat berubah. Yang berubah disebut bisa berubah, sedangkan yang tidak bisa diubah dikenal sebagai tidak berubah.

Kesalahpahaman tentang Python

Ini adalah bahasa skrip murni yang menggunakan sintaksis sederhana dan dukungan lintas platform.
Itu tidak memiliki kompiler seperti bahasa lain.
Itu tidak memiliki skalabilitas, dan karena itu, itu tidak dapat mendukung basis pengguna yang sangat besar.
Hal ini dirasakan sangat lambat.
Itu tidak mendukung konkurensi.

Signifikansi Pemodelan Keuangan dengan Python

Python telah berkembang menjadi salah satu bahasa pemrograman paling populer yang digunakan untuk pemodelan keuangan Pemodelan Keuangan Pemodelan keuangan mengacu pada penggunaan model berbasis excel untuk mencerminkan kinerja keuangan yang diproyeksikan perusahaan. Model tersebut mewakili situasi keuangan dengan mempertimbangkan risiko dan asumsi masa depan, yang sangat penting untuk membuat keputusan penting di masa depan, seperti meningkatkan modal atau menilai bisnis, dan menafsirkan dampaknya.baca lebih lanjut. Perusahaan saat ini mencari alat inovatif untuk menangani volume besar data keuangan dengan lebih mudah, dan Python sangat cocok dengan kriteria itu.

Artikel yang Direkomendasikan

Ini telah menjadi panduan Pemodelan Keuangan dengan Python. Di sini kita membahas paket PPF dan integrasi excel untuk python dengan alat matematika dan signifikansinya. Anda dapat mempelajarinya lebih lanjut dari artikel berikut –