Кількісне інвестування (Quantitative Investing) сьогодні стало свого роду необхідністю, і на це є вагомі причини. Моє власне дослідження ще у 2009 році показало, що кількісні фонди (тоді їх називали систематичними) перевершували традиційні дискреційні фонди.
Сьогодні більшість хедж-фондів можуть і не очікувати від нових аналітиків глибоких знань усіх алгоритмів. Вони можуть навіть не вимагати досконалих математичних знань, хоча багато аналітиків і так їх мають. Але є базові речі, які обов’язково повинні знати майбутні аналітики в кількісних хедж-фондах. Однією з таких є знайомство з програмуванням на Python.
Мені пощастило викладати курс про те, як стати квант-аналітиком за допомогою Python, у Магістерській програмі з фінансової інженерії Корнельського університету протягом 4 років (я також викладав інші курси там загалом 8 років). Це уривок з моїх нотаток для курсу. Сподіваюся, ви знайдете це корисним!
Ваша перша програма на Python
Для тих, хто ніколи не програмував на Python: не хвилюйтеся. Я припускаю, що більшість читачів цих нотаток уже працювали з Python. Але якщо ні, ось покроковий вступ.
Мабуть, найпростіший спосіб почати програмувати на Python — це Google Colab, який на момент написання цих нотаток був повністю безкоштовним. Щоб отримати доступ до Google Colab, перейдіть за посиланням https://colab.research.google.com/. Ви побачите екран, показаний на Рисунку 1. Вам потрібно буде натиснути на “New Notebook”, а потім на “+ Code”. Рисунки 2 і 3 пропонують покрокові інструкції. Це доволі простий процес. Тепер ви готові написати свою першу програму на Python.
Вхідний екран Google Colab
Створення нового нотатника
Додавання коду до вашої першої програми на Python
Тож тепер напишемо вашу першу програму на Python. Ми напишемо:
print(“Hello“)
Після цього натисніть кнопку відтворення (play). Тепер ваша програма повинна запуститися, і ось результат, який вона створить:
Hello
Ось наскільки просто написати свою першу програму на Python. Вам не потрібно нічого встановлювати. Абсолютно нічого більше робити не потрібно. Сподіваюся, ви знайдете це прийнятним рівнем складності.
Вітаю! Тепер ви можете кодувати на Python. Якщо у вашому резюме досі не було Python, тепер ви можете його додати, адже ви навчилися цьому.
Крута річ у Colab полягає в тому, що він дозволяє зберігати весь код на одній сторінці. Ви можете додавати друзів, щоб ділитися кодом і співпрацювати. Ви також можете додавати нотатки та навіть друкувати свою роботу у форматі PDF, що може бути дуже зручно. Крім того, ви можете зберігати це середовище у Google Drive.
Можливо, найкраща особливість Google Colab — це вбудована можливість запускати складні інструменти машинного навчання (Machine Learning) та штучного інтелекту (AI). Наприклад, ви можете запускати просунуті моделі нейронних мереж, використовуючи безкоштовні бібліотеки TensorFlow на потужних кластерах GPU — масивах комп’ютерної пам’яті, які всі знаходяться у Google Colab. Придбати власні GPU, звісно, можливо, але це може бути дорого.
Отже, Google Colab може бути чудовим місцем для початку. У Корнельському університеті ми активно використовуємо цю платформу протягом курсу. Є й інші платформи, які також пропонують інтегровані сервіси Python, деякі з них навіть постачаються з фінансовими даними та безпосередньо пов’язані з брокерами для виконання угод. Яку б платформу ви не обрали, початок і експерименти, ймовірно, приведуть вас до статусу квант-аналітика. Починайте вже сьогодні!
Перекладено з: Learning to Quant with Python