2011-01-30 29 views
5

Tôi đang làm việc trên một thư viện tài chính lượng tử giải thích để tạo mẫu nhanh các dẫn xuất vốn chủ sở hữu. Tôi không có bất kỳ kinh nghiệm với các ngôn ngữ như vậy (tôi đã nghe nói về Goldman-Sach's Slang, nhưng chưa bao giờ thấy nó).Ngôn ngữ nghiên cứu tài chính định lượng

Loại chức năng nào được tìm thấy bằng các ngôn ngữ như vậy và chúng có một số tính năng độc đáo tương ứng với thị trường tài chính không?

+2

Các ngôn ngữ chính là R hoặc K. Nhưng nếu bạn là một số lượng tốt, bạn sẽ có thể sử dụng hầu hết mọi thứ để thực hiện công việc của mình. –

+0

Matlab cũng phổ biến. Loại dữ liệu đầu vào nào (tức là đánh dấu dữ liệu] bạn đang xử lý? nó có đồng nhất không? Bạn muốn nó làm gì? –

+0

@Foo Bah: hầu hết những gì tôi làm là dữ liệu cuối ngày cho cổ phiếu, lãi suất và các dẫn xuất. –

Trả lời

2

Có lẽ, mỗi công ty có một cái gì đó của riêng mình, nhưng có một số vật liệu có sẵn trên web (chủ yếu là về DSL-s):

Đối với ngôn ngữ của riêng bạn (và thư viện/thời gian chạy!) - không có quá nhiều điều để nói không biết yêu cầu của bạn (chỉ với vài cái tên, ngay lập tức nảy ra trong đầu khi tôi bắt đầu nghĩ về nó):

  • Ai sẽ sử dụng - bán hàng hoặc thương nhân hoặc quants hoặc tất cả
  • Làm cách nào để sử dụng - chỉ định giá các khối được xác định trước và/hoặc giải quyết các vấn đề tối ưu hóa. Nó sẽ dẫn đến khả năng xác định quy trình công việc.
  • Tương tác với cơ sở hạ tầng cơ bản và mức độ trừu tượng
  • Khả năng mở rộng (với những gì một mức độ nào đó)
  • tính toán Live hoặc mô phỏng
  • I/O hỗ trợ
1

Hầu hết các ngôn ngữ/công cụ cung cấp cấu trúc để trình bày và phân tích chuỗi thời gian [ví dụ: hồi quy chuỗi thời gian và công cụ tương quan chéo]

Tính năng "duy nhất" đề cập đến tốc độ truy cập, dễ truy vấn hoặc diễn đạt.

K là đáng chú ý nhanh chóng, có một ngôn ngữ rất ngắn gọn

matlab là rất ý nghĩa, cho phép bạn sử dụng toàn bộ các toolbox và mở rộng với java

Nhưng vào cuối ngày nó thực sự phụ thuộc về chính xác những gì bạn muốn làm.

4

Bạn đã bao giờ xem xét Python? Có nhiều thư viện trưởng thành có thể được sử dụng để phân tích thống kê, thu thập dữ liệu và làm sạch. Đến tên một vài ví dụ:

Numpy   - N-dim array objects 
Scipy   - library of statistical and optimisation tools 
statsmodels - statistical modeling 
Pandas  - data structures for time series, cross-sectional, or any other form of “labeled” data 
matplotlib - MATLAB-like plotting tools 
PyTables  - hierarchical database package designed to efficiently manage very large amounts of data 
CVXOPT  - convex optimization routines 

Cá nhân tôi đã thực hiện một số dẫn xuất khá phức tạp mô hình pring trong trăn, trong đó có một bước nhảy-khuếch tán lưới lãi suất Vasicek, nhiều quá trình ngẫu nhiên, và thậm chí quản lý để viết một ưu gen.

Một trong những giáo sư của tôi là giám đốc nghiên cứu (tiến sĩ toán học) tại một quỹ đầu tư Chicago, người sử dụng độc quyền Python.

+0

Thông tin thêm về bài đăng trên blog này: "[SEC và Python] (http://jrvarma.wordpress.com/2010/04/16/the-sec-and-the-python/)". –

0

Bạn đã bao giờ xem R chưa? Xem một số bản trình bày tại R/Finance 2011

Các vấn đề liên quan