نحوه استفاده از پایتون در امور مالی و فین تک

April 2021


در برنامه هایی که از مدیریت ریسک گرفته تا ارزهای رمزپایه متغیر است ، پایتون به یکی از محبوب ترین زبان های برنامه نویسی برای شرکت های Fintech تبدیل شده است. سادگی و قابلیت های مدل سازی قوی آن را به ابزاری عالی برای محققان ، تحلیلگران و بازرگانان تبدیل کرده است.

پایتون با موفقیت توسط شرکت هایی مانند Stripe ، Robinhood یا Zopa استفاده شده است.

بر اساس گزارش مهارت های توسعه دهنده HackerRank 2018 ، پایتون در میان سه زبان محبوب خدمات مالی بود. به نظر می رسد در سال 2020 پایتون یکی از زبانهای موردعلاقه در صنعت بانک باشد.

eFinancialCareers نشان داد که طی دو سال گذشته تعداد مشاغل مربوط به امور مالی ذکر شده از پایتون تقریباً سه برابر شده است و از 270 به بیش از 800 رسیده است. سازمان هایی مانند Citigroup اکنون به عنوان بخشی از برنامه آموزش مداوم ، کلاس های کدگذاری پایتون را به تحلیلگران و بازرگانان بانکی ارائه می دهند. .

"لی وایت" ، مدیر عامل شرکت مدیرعامل سیتی گروپ ، در مصاحبه ای گفت: "ما با سرعت بیشتری به این دنیا می رویم". "حداقل درک کدگذاری ارزشمند به نظر می رسد".
پایتون همچنان یکی از پرطرفدارترین زبان های برنامه نویسی در صنعت بانک باقی مانده است - گزارش های eFinancialCareers.

برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد چگونگی استفاده سازمانهای مالی و فین تک از پایتون برای ایجاد راه حل های پیشرفته که کل بخش خدمات مالی را تحت تأثیر قرار می دهد ، به ادامه مطلب بروید.

 

چه چیزی پایتون را به چنین فناوری عالی برای پروژه های فین تک و مالی تبدیل کرده است؟

چندین ویژگی پایتون آن را به گزینه ای عالی برای امور مالی و فین تک تبدیل کرده است. در اینجا مهمترین موارد ذکر شده است:

 

ساده و انعطاف پذیر است

نحو پایتون ساده است و سرعت توسعه را افزایش می دهد و به سازمان ها کمک می کند تا نرم افزار مورد نیاز خود را سریع بسازند یا محصولات جدیدی را به بازار عرضه کنند.
در عین حال ، این میزان خطای بالقوه را کاهش می دهد که هنگام تولید محصولات برای یک صنعت با شدت تنظیم نظیر امور مالی بسیار مهم است.

 

امکان ساخت سریع MVP را فراهم می کند

بخش خدمات مالی باید با چابکی و پاسخگویی به خواسته های مشتری ، تجربه های شخصی و خدمات اضافی را که ارزش افزوده دارند ، ارائه دهد. به همین دلیل سازمان های مالی و فناوری های فین تک به فناوری انعطاف پذیر و قابل توسعه نیاز دارند - و این دقیقاً همان چیزی است که پایتون ارائه می دهد. با استفاده از پایتون در ترکیب با چارچوب هایی مانند Django ، توسعه دهندگان می توانند به سرعت ایده خود را از بین ببرند و یک MVP جامد ایجاد کنند تا بتوانند به سرعت محصول یا بازار را پیدا کنند.
پس از تأیید اعتبار MVP ، مشاغل می توانند به راحتی قسمتهایی از کد را تغییر دهند یا کدهای جدیدی اضافه کنند تا محصولی بی عیب و نقص ایجاد کنند.

یک نمونه از موفقیت پیروی از روش MVP می تواند بستر Clearminds باشد که با استفاده از Python و Django ساخته شده است. اکنون آنها مشاوره مالی و ابزارهای سرمایه گذاری را ارائه می دهند.

 

این پل از علم اقتصاد و داده استفاده می کند

زبان هایی مانند Matlab یا R در بین اقتصاددانانی که بیشتر اوقات برای انجام محاسبات خود از پایتون استفاده می کنند ، کمتر شیوع دارد. به همین دلیل پایتون با ساده و کاربردی بودن خود در ایجاد الگوریتم ها و فرمول ها بر صحنه مالی حاکم است - ادغام کار اقتصاددانان در سیستم عامل های مبتنی بر پایتون بسیار ساده تر است.
ابزارهایی مانند scipy ، numpy یا matplotlib به شما امکان می دهند محاسبات پیچیده ای را انجام دهد و نتایج را به روشی کاملاً قابل دسترس نمایش دهد.

 

این یک اکوسیستم غنی از کتابخانه ها و ابزارها است

با استفاده از پایتون ، توسعه دهندگان نیازی به ساختن ابزارهای خود از ابتدا ندارند و باعث صرفه جویی در وقت و هزینه سازمان ها در پروژه های توسعه می شوند.
علاوه بر این ، محصولات fintech معمولاً نیاز به ادغام با اشخاص ثالث دارند و کتابخانه های پایتون نیز این کار را آسان می کنند. سرعت توسعه پایتون که با مجموعه ابزارها و کتابخانه های آن افزایش می یابد ، یک مزیت رقابتی برای سازمان هایی ایجاد می کند که هدف آنها رفع سریع نیازهای مصرف کننده با انتشار سریع محصولات است.
ادغام با اشخاص ثالث مانند Truelayer (که دسترسی API های OpenBanking را فراهم می کند) یا Stripe واقعاً ساده است.

 

محبوب است

پایتون توسط یک جامعه پر جنب و جوش از توسعه دهندگان پرشور احاطه شده است که به پروژه های منبع باز کمک می کنند ، ابزارهای عملی می سازند و رویدادهای بی شماری را ترتیب می دهند تا دانش خود را در مورد بهترین شیوه های توسعه پایتون به اشتراک بگذارند. خبرنامه هفتگی پایتون یا کانال PySlackers Slack وجود دارد. برای اطلاعات رسمی انجمن ، می توانید به بخش جامعه Python.org مراجعه کنید. نیازی به ذکر سایتهایی نیست که مخصوص یادگیری پایتون و اشتراک دانش پایتون مانند RealPython یا DjangoGirls هستند که انجمن های خاص خود را نیز دارند.
اگر نوبت به پروژه های متن باز می رسد ، تقریباً همه چارچوب های پایتون توسط جامعه منبع باز حفظ می شوند - می توان به توسعه Django ، Flask ، OpenCV و موارد دیگر کمک کرد.
پایتون به عنوان یک زبان در حال پیشرفت است و هر ساله محبوبیت بیشتری پیدا می کند. همه اینها تهیه و استخدام توسعه دهندگان با استعداد پایتون که به پروژه های فین تک یا فاینانس ارزش افزوده دارند را آسان می کند. سازمان هایی که روی راه حل های ساخته شده با پایتون سرمایه گذاری می کنند می توانند مطمئن باشند که فناوری آنها پایدار است و به زودی منسوخ نمی شوند.

 

استفاده از پایتون در امور مالی

پایتون در طیف گسترده ای از برنامه های کاربردی مفید است. در اینجا محبوب ترین کاربردهای این زبان در صنعت خدمات مالی وجود دارد.

 

ابزارهای تجزیه و تحلیل

پایتون به طور گسترده ای در امور مالی کمی استفاده می شود - راه حل هایی که مجموعه داده های بزرگ ، داده های بزرگ مالی را پردازش و تجزیه و تحلیل می کنند. کتابخانه هایی مانند Pandas روند تجسم داده ها را ساده کرده و امکان انجام محاسبات آماری پیچیده را دارند.
به لطف کتابخانه هایی مانند Scikit یا PyBrain ، راه حل های مبتنی بر Python مجهز به الگوریتم های قدرتمند یادگیری ماشین هستند که امکان تجزیه و تحلیل پیش بینی را دارند که برای همه ارائه دهندگان خدمات مالی بسیار ارزشمند است.

نمونه هایی از این محصولات: Iwoca ، Holvi.

 

نرم افزار بانکی

سازمان های مالی با Python نیز راه حل های پرداخت و سیستم عامل های بانکی آنلاین ایجاد می کنند. Venmo یک نمونه عالی از یک سیستم عامل بانکداری همراه است که به یک شبکه اجتماعی کامل تبدیل شده است.
به لطف سادگی و انعطاف پذیری ، پایتون برای توسعه نرم افزار خودپرداز که پردازش پرداخت را افزایش می دهد مفید است.

نمونه هایی از این محصولات: Venmo ، Stripe ، Zopa ، Affirm ، Robinhood

 

ارز رمزنگاری شده

هر مشاغلی که ارز رمزنگاری می فروشد برای دریافت بینش و پیش بینی به ابزارهایی برای انجام تجزیه و تحلیل بازار ارزهای رمزنگاری شده نیاز دارد.
اکوسیستم علوم داده پایتون به نام Anaconda به توسعه دهندگان کمک می کند تا قیمت ارز رمزنگاری شده را بازیابی کرده و آن را تجزیه و تحلیل کنند یا تجسماتی را ایجاد کنند. به همین دلیل اکثر برنامه های وب که با آنالیز ارزهای رمزپایه سروکار دارند از پایتون بهره می برند.

نمونه هایی از این محصولات: Dash ، enigma ، ZeroNet ، koinim ، Crypto-signal

 

ایجاد یک استراتژی تجارت با پایتون

بازارهای سهام مقدار زیادی داده تولید می کنند که نیاز به تجزیه و تحلیل زیادی دارند. و این همان جایی است که پایتون نیز کمک می کند. توسعه دهندگان می توانند از آن برای ایجاد راه حلهایی استفاده کنند که بهترین استراتژیهای معاملاتی را شناسایی کرده و بینشهای تحلیلی قابل پیش بینی و عملی را از وضعیت بازارهای خاص ارائه دهند. موارد استفاده شامل تجارت الگوریتمی محصولات fintech ،

نمونه هایی از این محصولات: Quantopian ، Quantconnect ، Zipline ، Backtrader ، IBPy

 

بسته بندی: پایتون ، فناوری بهینه برای امور مالی

صنعت خدمات مالی یک صنعت چالش برانگیز است. سازمان هایی که می خواهند در بازار رقابت کنند ، باید محصولی را تهیه کنند که ایمن ، کاربردی و کاملاً منطبق با مقررات دولتی و بین المللی باشد.

مقالات مرتبط

__call__ in python

deploying django projects

add custom buttons to django change form

بسته پایتون چیست؟