Modelado financiero en Python: descripción general, ¿cómo se usa?

¿Qué es el modelado financiero en Python?

El modelado financiero en Python se refiere al método que se utiliza para construir un modelo financiero utilizando un lenguaje de programación Python de alto nivel que tiene una rica colección de tipos de datos integrados. Este lenguaje se puede utilizar para la modificación y el análisis de hojas de cálculo de Excel, así como para la automatización de ciertas tareas que presentan repetición. Dado que los modelos financieros utilizan ampliamente hojas de cálculo, Python se ha convertido en uno de los lenguajes de programación más populares en el campo de las finanzas.

Paquete PPF para Python

El paquete o biblioteca PPF se refiere al paquete Python que comprende una familia de subpaquetes. En otras palabras, es una mezcla de varios módulos de extensión de soporte que facilitan la implementación de la programación Python. A continuación, encontrará el resumen de los distintos subpaquetes de PPF:

• com: se utiliza para la funcionalidad de comercio, mercado y precios.
• core: se utiliza en la representación de tipos y funciones de cantidades financieras.
• date_time: Se utiliza en la manipulación y cálculo de fecha y hora.
• mercado: se utiliza en la representación de tipos y funciones de curvas y superficies comunes en la programación financiera (por ejemplo, superficies de volatilidad, curvas de factor de descuento, etc.).
• matemáticas: se utiliza para algoritmos matemáticos generales.
• modelo: se utiliza para codificar varios modelos numéricos de precios.
• pricer: Es para tipos y funciones que se utilizan para valorar estructuras financieras.
• texto: se utiliza para la suite de pruebas.
• utilidad: se utiliza para tareas que son de naturaleza general (por ejemplo, algoritmos de búsqueda y clasificación).

Herramientas matemáticas para Python

Algunas de las principales herramientas matemáticas disponibles en Python son las siguientes:

1. N (.): Es una función en el módulo ppf.math.special functions que ayuda en la aproximación de la función de distribución acumulativa normal estándar, que se utiliza en el modelo de valoración de opciones de Black-Scholes.
2. Interpolación: Es el proceso que se utiliza para estimar los valores de una función y (x) para argumentos entre varios puntos de datos conocidos (x ₀ , y ₀ ), (x ₁ , y ₁ )…, (x _n , y _n ). El módulo ppf.utility.bound se utiliza en su implementación. Algunas de las variantes de interpolación son:
   1. Interpolación linear
   2. Interpolación loglineal
   3. Interpolación lineal en cero
   4. Interpolación spline cúbica
3. Búsqueda de raíz: se utiliza para encontrar la raíz con o sin información derivada utilizando el módulo de búsqueda ppf.math.root. Algunas de las variantes de búsqueda de raíces son:
   1. Método de bisección
   2. Método de Newton-Raphson
4. Álgebra lineal: Las funciones de álgebra lineal se tratan principalmente en el paquete NumPy. Se implementa usando el módulo ppf.math.linear-algebra. Algunas de las variantes del álgebra lineal son:
   1. Multiplicación de matrices
   2. Inversión de matriz
   3. Matriz pseudo-inversa
   4. Resolver sistemas lineales
   5. Resolución de sistemas tridiagonales
5. Mínimos cuadrados lineales generalizados: es el proceso que se utiliza para ajustar un conjunto de puntos de datos a una combinación lineal de algunas funciones básicas. Los algoritmos para esta función se implementan utilizando el módulo de mínimos cuadrados ppf.math.generalized.
6. Raíces cuadráticas y cúbicas: estas funciones se utilizan para encontrar las raíces reales de una ecuación cuadrática o cúbica. El módulo ppf.math.quadratic roots se usa para encontrar las raíces reales de una ecuación cuadrática, mientras que el módulo ppf.math.cubic roots se usa para el algoritmo de raíces cúbicas.
7. Integración: esta herramienta se utiliza para calcular el valor esperado de una función con variables aleatorias. Se utiliza principalmente en el cálculo de pagos financieros. Algunas de las variantes de integración son:
   1. Adaptación polinomial constante por partes
   2. Integración polinomial por partes
   3. Expectativas condicionales semi-analíticas

Extendiendo Python

Existen ciertas limitaciones en Python que se pueden superar con los módulos de extensión usando C. Estos módulos de extensión se pueden usar para agregar nuevos tipos de objetos incorporados a Python y pueden llamar a funciones de la biblioteca C. Un determinado conjunto de funciones, macros y variables disponibles en la API de Python para admitir dichas extensiones. El encabezado 'Python.h' se incluye en un archivo fuente C para la API de Python.

Integración de Python Excel

Algunas de las herramientas de integración de Python Excel que se pueden utilizar para potenciar la funcionalidad de Excel existente son las siguientes:

• xlwings: este paquete se puede usar para mover el procesamiento de backend de VBA a Python. Después de eso, los usuarios pueden continuar usando Excel sin problemas mientras usan cada botón de control para llamar a los scripts de Python.
• Jupyter Notebook: permite a los usuarios aprovechar Python para crear documentos interactivos, compartibles y basados ​​en la web que pueden contener visualizaciones, código y texto.
• Biblioteca de Pandas: se puede utilizar para cargar rápidamente datos de hojas de cálculo de Excel en una base de datos SQL o Pandas DataFrames. En cualquier caso, los datos se pueden analizar y explorar rápidamente.

Modelo de datos de Python

Los objetos son la esencia subyacente de un modelo de datos de Python. Todos los datos en un programa de Python están representados por objetos directamente o por la relación entre objetos. Un objeto puede reconocerse por su identidad, tipo y valor.

1. Identidad: Se refiere a la dirección de un objeto en la memoria, y nunca cambia una vez creado.
2. Tipo: define las operaciones que admite un objeto junto con el valor posible para ese tipo de objeto.
3. Valor: el valor de un objeto puede cambiar. Los que cambian se conocen como mutables, mientras que los inmutables se conocen como inmutables.

Conceptos erróneos sobre Python

• Es un lenguaje de secuencias de comandos puro, ya que utiliza una sintaxis simple y soporte multiplataforma.
• No tiene un compilador como otros lenguajes.
• Carece de escalabilidad y, como tal, no puede admitir una base de usuarios significativamente grande.
• Se percibe que es muy lento.
• No admite simultaneidad.

Importancia del modelado financiero en Python

Python se ha convertido en uno de los lenguajes de programación más populares utilizados para el modelado financiero. Las empresas de hoy en día buscan herramientas innovadoras para manejar grandes volúmenes de datos financieros de una manera mucho más fácil y Python encaja perfectamente en ese criterio.