Estoy trabajando en una biblioteca cuantitativa de interpretación para la creación rápida de prototipos de derivados de acciones. No tengo ninguna experiencia con tales idiomas (he oído hablar de la jerga de Goldman-Sach, pero nunca la he visto).Lenguaje cuantitativo de investigación financiera
¿Qué tipo de funcionalidad se encuentra en dichos idiomas, y tienen algunas características únicas que corresponden a los mercados financieros?
Tal vez, cada empresa tiene algo por su cuenta, pero hay algunos materiales disponibles en la web (principalmente sobre DSL-s):
cuanto a su propio lenguaje (¡y bibliotecas/tiempo de ejecución!) - no hay mucho que decir sin conocer sus requisitos (por nombrar solo algunos, que de inmediato me vino a la mente cuando comencé a pensar en ello):
La mayoría de los lenguajes/herramientas proporcionan construcciones para representar y analizar series de tiempo [p. regresión de series de tiempo y material de correlación cruzada]
Las características "únicas" se refieren a la velocidad de acceso, la facilidad de consulta o la expresividad.
K es notablemente rápida, tener un lenguaje muy conciso
MATLAB es muy expresivo, lo que permite utilizar todo el conjunto de cajas de herramientas y extender con Java
Pero al final del día lo que realmente depende en lo que exactamente quieres hacer
¿Has pensado en Python? Hay muchas bibliotecas maduras que se pueden utilizar para el análisis estadístico, adquisición de datos y limpieza. Para nombrar algunos:
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
he aplicado personalmente algunos derivados bastante complejos modelos pring en Python, incluyendo un enrejado de tasa de interés Vasicek salto de difusión, muchos procesos estocásticos, e incluso logró escribir un optimizador genético.
Uno de mis profesores es director de investigación (PhD en matemáticas) en un fondo de cobertura de Chicago que utiliza Python exclusivamente.
Más sobre esto en esta publicación de blog: "[La SEC y la Python] (http://jrvarma.wordpress.com/2010/04/16/the-sec-and-the-python/)". –
¿Alguna vez ha considerado R? Vea algunas presentaciones en R/Finance 2011
Los idiomas principales son R o K. Pero si usted es un buen quant, debería poder usar casi cualquier cosa para hacer su trabajo. –
Matlab también es común. ¿Qué tipo de datos de entrada [es decir tick data] ¿Estás tratando? ¿es homogéneo? ¿Qué quiere que haga? –
@Foo Bah: la mayoría de lo que hago es datos al final del día para acciones, tasas de interés y derivados. –