2011-01-30 39 views
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我正在研究解釋性定量金融圖書館,主要用於股票衍生產品的快速成型。我對這種語言沒有任何經驗(我聽說過高盛的俚語,但從未見過它)。定量金融研究語言

在這些語言中發現了哪些功能,它們是否具有與金融市場相對應的一些獨特功能?

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的一些演示文稿主要語言是R或K. – 2011-01-30 03:59:09

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Matlab也很常見。什麼類型的輸入數據[即打勾數據]你在處理?它是同質的嗎?你想要它做什麼? – 2011-01-30 04:08:22

回答

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也許,每家公司都有自己的東西,但也有一些在網絡上可用的(主要是DSL-S)材料:

至於你自己的語言(和圖書館/運行時間!) - 沒有太多需要說明的知道你的要求(僅舉幾例,當我開始考慮它時立即想到):

  • 誰將使用它 - 銷售或貿易商或數量或全部
  • 它將如何使用 - 只是預定義塊的定價和/或解決優化問題。這將導致定義工作流的能力。
  • 互動與底層基礎架構和抽象的其水平
  • 擴展(到什麼程度)
  • 實時計算或模擬
  • I/O支持
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大多數語言/工具提供了用於表示和分析時間序列的結構[例如,時間序列迴歸和互相關的東西]

「獨特」功能是指訪問速度,易於查詢或表達性。

K是特別快,有一個非常簡潔的語言

Matlab是很有表現力,讓您使用整套的工具箱,並用java

但它實際上取決於當天的端延伸關於你想要做什麼。

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你有沒有想過的Python?有許多成熟的庫可用於統計分析,數據採集和清理。僅舉幾例:

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 

我親自實施一些非常複雜的衍生品在Python普林模型,包括跳擴散瓦塞克利率格子,許多隨機過程,甚至設法寫一個基因優化。

我的一位教授是芝加哥對衝基金的研究主管(數學博士),他獨家使用Python。