Python – оправданы ли перспективы? - KVERNER

Python быстро становится самым популярным языком программирования в мире, а его универсальность и простота использования позволили ему добиться широкого распространения в сфере финансов, став многофункциональным инструментом для количественных аналитиков и других финансовых технологов.

Наука о данных стала широко распространена во всем финансовом секторе, и Python почти всегда являлся её частью уравнения. Можно утверждать, что симбиоз науки о данных и Python привел к значительному росту анализа данных в области финансов, начиная от обнаружения мошенничества и анализа рынка и рисков, с принятием решений в области инвестиций. Однако, как и при любой технологической тенденции, важно понимать ограничения и риски, прежде чем прыгать на подножку.

Итак, почему вокруг Python так много шума? Он действительно оправдывает свои надежды? И что еще более важно, какие риски следует учитывать при работе с этим популярным языком программирования?

Почему Python стал настолько популярным?

Универсальный и простой в использовании.

Простота использования Python не случайна. Разочарованный недостатками других языков программирования, в конце 1989 года Гвидо ван Россум решил создать тот, который будет легко читаться и иметь максимальную гибкость. Синтаксис Python настолько прост в изучении, что даже те, кто никогда не писали код, могут следовать логике. Это позволяет пользователям писать код быстрее и с меньшим количеством ошибок.

Обширная экосистема с мощными библиотеками.

Python имеет обширный набор библиотек, которые могут сэкономить время и сократить цикл разработки. Библиотеки математики и статистики, такие как NumPy и SciPy, очень хорошо подходят для финансовой аналитики, и когда пользователи добавляют инструменты, такие как Jupyter для интерактивной разработки, Pandas для управления кадрами данных и Plotly для пользовательского интерфейса (UI) и визуализации, Python становится очень мощным инструментом. В частности, Jupyter становится очень продуктивной средой для совместной работы и обмена идеями между командами на веб-платформе.

Эта экосистема является значительным фактором в огромных организациях, повышающих производительность, с Python. Стандартные библиотеки и инструменты позволяют quants сосредоточиться на создании конкурентного преимущества, вместо того чтобы тратить ресурсы на новые базовые функции.

Усиление совместной работы. Эффективность и производительность.

Большой пул ресурсов, доступных для тех, кто использует Python, упрощает и ускоряет работу, а это значит, что многие могут создавать собственные пользовательские аналитические материалы и создавать отчеты без необходимости проходить внутреннюю команду разработчиков или ждать следующего выпуска программного обеспечения. Эта скорость в настройке функциональности повышает гибкость в бизнесе, а также может использоваться для быстрого прототипа новых рабочих процессов и отчетов без необходимости дорогостоящих проектов разработки.

Простота использования и настройки означают, что ряд ролей в организациях использует Python, а не другие языки программирования, поэтому не только традиционные разработчики имеют право голоса в процессе разработки. С Python могут участвовать участники, трейдеры и портфельные менеджеры. Это приводит к расширению сотрудничества и позволяет быстро уменьшать сроки разработки, экономя время и финансовые затраты.

Риски с Python

Хотя есть много веских причин использовать Python, но так же у него есть ограничения. Даже некоторые из преимуществ могут привести к рискам, если их не будут тщательно контролировать.

Легко двигаться, но трудно масштабировать.

Поскольку Python настолько прост в использовании, люди часто создают приложения, не имея при этом надлежащего плана для управления ключевыми областями. Однако без правильных планов, технологий и рамок существует риск того, что проект Python рухнет под собственным весом. Например, при использовании Python в большой организации может быть сложно поддерживать контроль над кодом, различными версиями данных и моделей и у которых есть доступ к приложениям.

Пусть покупатель будет бдителен

Также стоит иметь в виду, что библиотеки, доступные с Python, имеют открытый исходный код, и пользователи должны быть осторожны, какие из них они используют. В отличие от коммерческого программного обеспечения, которое может быть дорогостоящим — централизованное управление кодом или поддержка отсутствует, поэтому важно, чтобы пользователи выбирали библиотеки, поддерживаемые надежным сообществом пользователей. В области науки о данных NumPy и SciPy являются примерами надежных библиотек, и есть много других таких библиотек. Такие библиотеки проверены, высоко оценены и широко используются.

Обновления

К сожалению, отсутствие контроля при реализации кода Python может привести к использованию различных используемых библиотек и функций. Это может представлять проблемы при обновлении, что приводит к сбоям в работе кода и последующим сбоям системы. Например, проблемы могут возникать при использовании Python 2 по сравнению с Python 3 в разных частях организации, а затем могут возникать и при обновлении части своего технологического стека, когда он несовместим со старыми версиями.

Когда обновление не выполняется должным образом, это может привести к простою и дополнительным расходам. Однако этот риск можно смягчить благодаря наличию мощных процессов и средств контроля над выпуском нового кода и управления обновлениями.

Скорость и надежность

Существует общее представление о том, что Python не такой быстрый с точки зрения скорости выполнения, как скомпилированные языки, такие как C ++. Как правило, Python не будет использоваться для тех же задач, что и C ++; он лучше всего используется для интеграции, расширения фреймворков, где скорость не имеет первостепенной важности. Точно так же неотъемлемая гибкость и открытость Python можно считать менее надежной.

Ключевым моментом здесь является то, что Python легко используется в сочетании с другими языками, поэтому в случаях, когда пользователям нужно использовать более структурированный язык, они все равно могут использовать Python для расширения своих усилий в области развития. Это можно сделать эффективно, если у пользователей есть надежный стек технологий и фреймворк, который позволит им сохранить преимущества использования C ++ для критического кода, а также скриптировать его, используя гибкость Python.

Рекомендации по использованию Python

Одна из опасностей внедрения новых технологий — это не полное понимание того, где лежат потенциальные риски, а использование Python во внутренней структуре ничем неотличается. Существенно важно подумать о том, где используется Python и как он развертывается во избежание определённых рисков. Вот несколько ключевых предложений по смягчению этих рисков:

• Внедрите элементы управления, что бы любой написанный код мог использовать проверенные библиотеки и последовательно использовался во всей организации.
• Внимательно контролируйте обновления, чтобы обеспечить бесперебойную работу рабочих процессов при выпуске.
• Используйте Python для расширения и улучшения больших систем, а не для создания систем с нуля. Это может уменьшить цену за ошибку и снизить общий риск.
• Чтобы максимизировать сотрудничество, убедитесь, что любые усилия в области развития, такие как выплаты, методы отчетности и сценарии, централизованы и доступны во всей организации, а не на машинах сотрудников.

Заключение

Python быстро развивается, следовательно, имеет огромные преимущества в сотрудничестве и экономии времени. С этой точки зрения это очень экономически выгодно. Python позволяет компаниям быть более динамичными и гибкими, устраняя необходимость долго ждать, поскольку разработчики создают новый пользовательский интерфейс или вендоры создают рабочий процесс. Тем не менее, существует компромисс между надежностью внутренних систем и гибкостью использования Python. Открытые и бесплатные библиотеки имеют очевидные преимущества, но могут представлять риски, если версии не контролируются, а обновления не обрабатываются должным образом.

Использование Python может помочь разработчикам и трейдерам легко создавать пользовательские приложения, отчеты и анализы, которые способствуют более эффективному решению в области инвестиций и рискам. Поэтому стоит инвестировать в системы, которые позволяют использовать Python для расширяемости и настройки, а также обеспечивают централизованное моделирование. Этот подход позволит свободным quants и разработчикам увязнуть в простом обслуживании инфраструктуры и дать им больше времени, чтобы сосредоточиться на повышении ценности их бизнеса.

Источник: www.kverner.ru

Комментарии: