Kodėl „Python“ yra finansų analitikų kalba?

„Python“ yra pereinamoji kalba: „Python“ tapo viena populiariausių ir naudojamų programavimo kalbų finansų srityje. Šioje srityje ji populiarėja dėl savo paprastumo, tvirtų modeliavimo galimybių ir galimybių atlikti tyrimus, kuriuos teikia finansų analitikams, prekybininkams ir tyrimams. Be to, „Python“ ateina su įmontuotomis programomis kiekvienam finansavimo aspektui, pradedant rizikos valdymu ir baigiant kriptovaliutomis.
Kodėl verta naudoti „Python“ finansų analitikams?
„Python“ yra visas paketas, leidžiantis kalbėti finansų analitikams. Tai turi daugybę bruožų, dėl kurių tai puikus pasirinkimas finansų pramonės profesionalams. Kai kurie svarbūs bruožai yra šie:
-
Lengva ir lanksti
Naudojant „Python“ galima lengvai parašyti ir įgyvendinti sudėtingas finansines paslaugas, nes sintaksė yra paprasta, o tai padidina vartotojo greitį. Taigi padedant organizacijoms kurti programinę įrangą, integruotą su jų produktais. Tai taip pat sumažina klaidų tikimybę dirbant.
-
Sparčiau sukuria MVP
Naudojant „Python“ kartu su tokiomis sistemomis kaip „Django“, vartotojai gali greičiau sukurti „Minimal Viable Product“ savo klientams.
-
Susieja duomenų mokslą su ekonomika
„Python“ yra su integruotomis formulėmis ir algoritmais, kurie supaprastina finansinius skaičiavimus, siekiant integruoti ekonomistų darbą į „Python“ platformą.
-
Bibliotekų lobis ir naudingi įrankiai
„Python“ leidžia savo vartotojams kurti įrankius bet kuriame etape, sutaupant daug laiko ir pinigų, o „Python“ bibliotekos padeda integruoti produktus, suteikiant organizacijoms konkurencinį pranašumą.
Kaip finansų analitikai naudoja „Python“?
Dabar mes žinome, kad „Python“ turi daug funkcijų ir yra patogus. Taigi, pažiūrėkime, kaip profesionalai jį naudoja. Populiariausias „Python“ naudojimas yra toks:
-
Kaip „Analytics“ įrankiai
„Python“ yra labai įrankis, kai reikia apdoroti ir analizuoti didelius duomenų gabalus. Tai taip pat padeda lengvai atlikti sudėtingus skaičiavimus.
-
Kaip banko programinė įranga
„Python“ lankstumas padeda bankams kurti bankomatų programinę įrangą. „Venmo“, „Stripe“, „Zopa“ ir kt. Yra puikios bankininkystės platformos.
-
Kriptovaliuta
„Python“ yra duomenų mokslo ekosistema, žinoma kaip „Anaconda“. „Anaconda“ padeda kūrėjams atlikti kriptovaliutų kainodarą ir analizuoti tendencijas.
-
Prekyboje
Dėl „Python“ paprastumo ir lankstumo lengviau kurti sprendimus dėl geriausių strategijų, siūlančių geriausius prekybos sprendimus.
Taip pat skaitykite: ISRO ruošiasi 2020 m. Rugpjūtį pakelti Brazilijos „Amazonia -1“ palydovą