学习金融工程的随笔

最新推荐文章于 2024-07-15 22:40:55 发布

原创

最新推荐文章于 2024-07-15 22:40:55 发布 · 664 阅读

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本文探讨了金融工程学习中的软件选择，主张用Python替代MATLAB、C++和SAS，以简化学习内容，提高研究效率。Python结合科学计算库，能完成大部分金融工程任务，同时其易学性和丰富的库支持使其成为金融工程的良好工具。对于编程需求，文章建议掌握至少一门编程语言，以应对量化投资中的数据预处理、模型分析和交易策略实现。

　　本文在Creative Commons许可证下发表

熟悉金融工程的人都知道，金融工程需要学习许多软件和编程语言，一般的选择是matlab，C++，再加上一种统计或计量软件，如SAS、Eviews、SPSS、stata、R等，但是金融工程同时还要学习许多艰深的数学知识，需要学习的数学除了一般的高等数学外还包括测度论、随机过程、鞅过程、偏微分方程等等，还要学习经济和金融方面的大量知识。如此多需要学习的东西吓跑了一大堆人，也不符合现代科学越来越细化、专业化的要求，学的太多，学习时间不够，导致很难深入，更别谈创新了。

　　有鉴于此，我们有必要研究怎么把宝贵的时间用在数学基础知识和经济金融领域知识上面，至于工具软件和编程语言，能简化尽量简化，毕竟我们又不做程序员，没必要学的太深。其中统计或计量软件中最强大的无疑是SAS，那么，能不能用一种工具代替或者近似代替matlab、C++和SAS三者呢？

　　完全地代替显然是不现实的，只能尽可能地从最大程度上代替它们，我的选择是python。python是一种动态编程语言，语法很简洁，某种程度上类似于matlab和SAS，结合python的几种强大的科学计算类库：NumPy（主要是数学基础方面的）、SciPy（数值计算上很强大，包含NumPy）、SymPy（符号运算库）、matplotlib（绘图库）、Traits（程序界面库）等，可以近似地替代matlab、C++和SAS三者。

　　原因在于：

　　第一，python首先是一种完整的动态编程语言，虽然执行效率比不上C++，但是开发效率远远高于C++，学习成本较小，对于金融工程这种专业来讲比C++更加合适，毕竟我们自己做模型的时候更在乎的是如何快速实现模型，而不是模型运行快几秒钟，当然对于金融方面的大规模产品，还是用C++更加合适，这就是程序员的事情了，我们一般不会去编写几万行代码的程序。从这个方面来讲，python可以代替C++。

　　第二，python利用NumPy、Pandas、SciPy、SymPy、matplotlib等类库，可以完成matlab 90%以上