Книга Ива Хилпиша «Python для финансовых расчетов» (2-е издание, 2021) посвящена применению языка программирования Python в финансовой индустрии, с акцентом на разработку приложений, управляемых данными, и систем алгоритмической торговли.
Центральная идея книги заключается в демонстрации того, как экосистема Python, включая библиотеки NumPy, pandas, Matplotlib и другие, формирует технологический фундамент для современных финансовых вычислений. Хилпиш подчеркивает, что Python стал стандартом де-факто в финансовой аналитике благодаря понятному синтаксису, простоте интеграции с языками C/C++ и наличию мощных математических библиотек, что позволяет эффективно решать задачи обработки больших объемов данных, визуализации и моделирования финансовых процессов.
Книга решает проблему подготовки разработчиков и финансовых аналитиков к использованию Python для создания сложных финансовых приложений. Автор акцентирует внимание на необходимости освоения инструментов для интерактивного анализа данных, управления рисками и оценки финансовых инструментов, таких как опционы. Текст ориентирован на практическое применение, что делает книгу не только теоретическим руководством, но и практическим инструментом для изучения и реализации финансовых алгоритмов.
Рис. 1: Обложка книги Обзор книги «Python для финансовых расчетов»(2021, 2-е издание, И. Хилпиш)
Ключевые аспекты
- Обработка финансовых временных рядов: Автор подробно описывает использование библиотеки pandas для анализа временных рядов, включая методы обработки данных, такие как расчет скользящих средних и прогнозирование волатильности;
- Объектно-ориентированное программирование (ООП): Хилпиш объясняет, как применять ООП для структурирования финансовых приложений, подчеркивая его роль в создании масштабируемых и поддерживаемых систем, например, для оценки опционов;
- Визуализация данных: Книга демонстрирует использование библиотеки Matplotlib для построения графиков, таких как линейные графики курса валют или визуализация волатильности, что помогает аналитикам интерпретировать сложные финансовые данные;
- Производительность Python: Хилпиш обсуждает методы оптимизации кода, включая интеграцию с C/C++ и использование библиотек Numba, Jit для повышения скорости вычислений, что особенно важно для задач, требующих обработки больших объемов данных;
- Математические инструменты и стохастические методы: Автор описывает применение библиотек, таких как SciPy, для реализации стохастических моделей, например, модели Блэка-Шоулза для ценообразования опционов;
- Финансовая инженерия и алгоритмическая торговля: Книга охватывает разработку систем алгоритмической торговли, включая модели управления рисками и оценки производных финансовых инструментов.
Полезность
Что хорошо раскрыто:
- Множество примеров с кодом: Хилпиш удачно сочетает теорию и практику, предоставляя готовые программные решения в формате Jupyter Notebook, что позволяет читателям сразу применять знания на реальных примерах, таких как анализ временных рядов или оценка опционов;
- Построчное объяснение кода: Книга подробно описывает использование библиотек NumPy, pandas и Matplotlib, с четкими примерами их применения для финансовых задач, таких как визуализация данных и обработка временных рядов, что делает ее доступной даже для начинающих;
- Реализация алгоритмов на реальных биржевых данных. Что помогает читателям понять контекст применения Python в инвестиционном анализе.
Что раскрыто плохо:
- Ограниченное внимание к машинному обучению: Хотя книга упоминает алгоритмы машинного обучения, их рассмотрение поверхностное, без глубокого анализа современных методов, таких как глубокое обучение, хотя они сегодня широко применяются в финансах;
- Много сложных формул без объяснения: Несмотря на акцент на основы Python, некоторые разделы, например, про стохастические методы и анализ опционов, могут быть сложными для читателей без финансового образования и должной математической подготовки;
- Отсутствие глубокого анализа ошибок: Книга не уделяет достаточно внимания обсуждению потенциальных ошибок в финансовых моделях или ограничений используемых библиотек, что могло бы повысить ее практическую ценность для профессионалов.
Вердикт
Книга Ива Хилпиша «Python для финансовых расчетов» представляет собой ценный ресурс для разработчиков и финансовых аналитиков, стремящихся освоить Python для создания современных финансовых приложений.
Хилпиш успешно демонстрирует, как Python стал стандартом в финансовой индустрии, подкрепляя это примерами из реальной практики (автор — практикующий квант, владеющий своим трейдинговым бизнесом). Особенно полезны разделы, посвященные библиотекам NumPy и pandas, которые подробно объясняют их применение в финансовых вычислениях, делая книгу доступной как для новичков, так и для опытных специалистов.
Тем не менее, книга имеет недостатки, которые ограничивают ее универсальность. Поверхностное рассмотрение методов машинного обучения и недостаток подробных объяснений для сложных математических концепций могут затруднить восприятие для начинающих или тех, кто ищет передовые подходы. Книга особенно ценна для профессионалов в инвестиционных банках и хедж-фондах, где Python активно используется для управления рисками и трейдинга, а также для студентов финансовых дисциплин, желающих освоить современные вычислительные методы.