Aspalditik kalkulu-orriak erabili ditugu informazioa gordetzeko. Finantza-merkatuko enpresa baten barruan, egunero hainbat analisi egiten dira arlo ezberdinetako datuak erabiliz eta arloko profesional askok oraindik ez dakite zein indartsua den finantzarako Python hizkuntzak.
Analisi bakoitzerako kalkulu-orri bat dago C Mailako Zerrenda Exekutiboa datu ezberdinekin, kontsulta-denbora handituz, akatsak egiteko edo informazio garrantzitsua falta besterik ez egiteko aukerak. Zorionez, teknologia iritsi da gauzak errazteko eta janaria eskatzeko modua, gure burua garraiatzeko modua hobetu du, eta munduko beste aldean dagoen norbaitekin komunikatzeko aukera ere eman digu instant batean.
Erosotasun teknologiko horrek guztiak
Egunero sortzen den informazio eta datuen bolumena handitu besterik ez du egin. IDCk kaleratu berri duen inkesta batek dio datuen ekoizpena bi urtean behin bikoiztu egiten dela, eta aurreikuspena da 2020an 350 zettabyte datu sortuko direla, edo 35 bilioi gigabyte.
Ondorioz, enpresa asko irtenbide digitaletara migratzen ari dira eta finantza eta fintech enpresek ez dute ihes egin. Horretarako, tresna berriak ere behar zituzten, ohiko kalkulu-orrietatik bestelako irtenbide bat, datu-itsaso honetan nabigatzen eta olatu onenetan nabigatzen lagun dezakeen tresna. Eta irtenbide hori Python da.
Finantzarako Python: irtenbide fantastikoa
Finantzarako Python hizkuntza oso garrantzitsua izan da eta horren froga da finantza-erakundeetan eta fintech-etan gehien erabiltzen den hizkuntza bat dela eta datu-zientzialarientzako aliatu bikaina dela . Tresna honen bidez, kalkulu-orriek egiten duten guztia eta askoz, askoz gehiago egin dezakezu!
Python Guido Van Rossum-ek sortutako goi-mailako hizkuntza bat da. 1991n kaleratu zen jendaurrean eta bere sinpletasunagatik eta IG Goldmine: Uvolnění síly exportérů IG s naším korunovačním klenotem … irakurgarritasunagatik ezaguna da ( gehiago jakin nahi baduzue, horretaz hitz egiten duen argitalpen bat dugu ).
Finantza-sektorean, Python oso erabilgarria da
Zeregin kritikoak automatizatzen laguntzen cmb directory baitu, hala nola datu-bilketa, analisia eta emaitza erabilgarriak sortzen. Finantza kuantitatiboetan oso erabilia da: finantza-datu multzo handiak prozesatzen eta aztertzen dituzten irtenbideak. Python-en sintaxia erraza da eta garapen-abiadura handitzen du, erakundeei behar duten softwarea azkar eraikitzen edo produktu berriak abiarazten laguntzen die.
Hizkuntza hau hainbat jardueratarako erabil daiteke , konplexutasun maila ezberdinekin.
Gehiago jakiteko….
Hemen 3 aplikazio adibide hautatu ditugu, zertaz ari garen hobeto uler dezazun.
Burtsaren azterketa Python-en
IKASI ORAIN PYTHON PROGRAMATZEN
Inbertsioen arloan, datuen azterketa oinarrizkoa da. Eta gaitasun hori dutenak aurrera ateratzen dira. Adibide honetan, Yahoo Finance liburutegiko datuetara sartzen gara, egunero eguneratzen dena eta burtsa nagusietako indizeen historia jasotzen duena. Adibide honetan, Bovespa indizearen historia ekartzen ari gara.
Orain informazioa daukagula, inprima dezagun grafiko bat historia ikusteko “Itxi” zutabean oinarrituta:
Beste informazio garrantzitsu bat indize honen egun txarrenak eta onenak zeintzuk izan ziren ulertzen saiatzea da, irteera eta sarrera balioak alderatuz. Jarraian iBovesparen historiako 10 egun txarrenak ikusiko ditugu:
Beste enpresa batzuetan akzioak badituzu, aldatu indizearen kodea
Bezeroen segmentazioa
Finantza arloaren zati garrantzitsu bat enpresaren datu-baseko ereduak eta informazio garrantzitsua identifikatzea da. Grafikoak oinarrizkoak dira orain. Hala ere, tresna tradizionalak erabiliz bistaratze hauek sortzeko zailtasunak esan nahi du denbora asko igarotzen duzula grafikoak sortzen eta denbora gutxi analisirako. Baina finantzarako python-ekin, segundo gutxitan grafiko konplexuak sor ditzakezu.
