Hướng dẫn how is python useful in finance? - python hữu ích như thế nào trong tài chính?

Common in applications that range from risk management to cryptocurrencies, Python has become one of the most popular programming languages for Fintech Companies. Its simplicity and robust modeling capabilities make it an excellent tool for researchers, analysts, and traders.

Python has been used with success by companies like Stripe, Robinhood or Zopa.

According to the HackerRank 2018 Developer Skills Report, Python was among the top three most popular languages in financial services. In 2020 Python still appears to be one of the most wanted languages in the bank industry.

eFinancialCareers showed that during the last two years the number of finance-related jobs mentioning Python has almost tripled, growing from 270 to more than 800. Organisations like Citigroup now offer Python coding classes to banking analysts and traders as a part of their continuing education program.

“We’re moving more quickly into this world” – Lee Waite, the CEO of Citigroup Holdings CEO, said in an interview. “At least an understanding of coding seems to be valuable”.
Python continues to remain one of the most demanded programming languages in the bank industry - eFinancialCareers reports.

Read on to find out more about how finance organizations and fintechs are using Python to create cutting-edge solutions that impact the entire financial services sector.

What makes Python such a great technology for fintech and finance projects?

Several features of Python make it a great pick for finance and fintech. Here are the most significant ones:

It's simple and flexible

Python is easy to write and deploy, making it a perfect candidate for handling financial services applications that most of the time are incredibly complex.
Python's syntax is simple and boosts the development speed, helping organizations to quickly build the software they need or bring new products to market.
At the same time, it reduces the potential error rate which is critical when developing products for a heavily-regulated industry like finance.

It allows building an MVP quickly

The financial services sector needs to be more agile and responsive to customer demands, offering personalized experiences and extra services that add value. That's why finance organizations and fintechs need a technology which is flexible and scalable – and that's exactly what Python offers. Using Python in combination with frameworks such as Django, developers can quickly get an idea off the ground and create a solid MVP to enable finding a product/market fit quickly.
After validating the MVP, businesses can easily change parts of the code or add new ones to create a flawless product.

One example of successfully following the MVP approach could be the Clearminds platform which was developed using Python and Django. Now they offer financial advice and investment tools.

It bridges economics and data science

Languages such as Matlab or R are less widespread among economists who most often use Python to make their calculations. That why's Python rules the finance scene with its simplicity and practicality in creating algorithms and formulas – it's just much easier to integrate the work of economists into Python-based platforms.
Tools like scipy, numpy or matplotlib allow one to perform sophisticated financial calculations and display the results in a very approachable manner.

It has a rich ecosystem of libraries and tools

With Python, developers don't need to build their tools from scratch, saving organizations a lot of time and money on development projects.
Moreover, fintech products usually require integrations with third parties, and Python libraries make that easier as well. Python's development speed enhanced with its collection of tools and libraries builds a competitive advantage for organizations that aim to address the changing consumer needs by releasing products quickly.
Integrating with third parties like Truelayer (which offers OpenBanking APIs access) or Stripe is really straightforward.

It's popular

Python is surrounded by a vibrant community of passionate developers who contribute to open-source projects, build practical tools, and organize countless events to share knowledge about the best practices of Python development. There is the Python Weekly newsletter or the PySlackers Slack channel. For official community information, one can visit the Python.org community section. Not to mention sites dedicated to learning Python and sharing Python knowledge like RealPython or DjangoGirls which also have their own communities.
If it comes to open-source projects, almost every Python framework is maintained by the open source community - it’s possible to help with the development of Django, Flask, OpenCV and many more.
Python is evolving as a programming language and gaining more popularity every year. All that makes it easier to source and hire talented Python developers who add value to fintech or finance projects. Organizations that invest in solutions made with Python can be sure that their technology is stable and not going to become obsolete anytime soon.

Python có ích trong một loạt các ứng dụng. Dưới đây là cách sử dụng phổ biến nhất của ngôn ngữ trong ngành dịch vụ tài chính.

Công cụ phân tích

Python được sử dụng rộng rãi trong tài chính định lượng - các giải pháp xử lý và phân tích các bộ dữ liệu lớn, dữ liệu tài chính lớn. Các thư viện như gấu trúc đơn giản hóa quá trình trực quan hóa dữ liệu và cho phép thực hiện các tính toán thống kê tinh vi. Nhờ các thư viện như Scikit hoặc Pybrain, các giải pháp dựa trên Python được trang bị các thuật toán học máy mạnh mẽ cho phép phân tích dự đoán rất có giá trị đối với tất cả các nhà cung cấp dịch vụ tài chính.
Thanks to libraries such as Scikit or PyBrain, Python-based solutions are equipped with powerful machine learning algorithms that enable predictive analytics which are very valuable to all financial services providers.

Ví dụ về các sản phẩm như vậy: Iwoca, Holvi.Iwoca, Holvi.

Phần mềm ngân hàng

Các tổ chức tài chính xây dựng các giải pháp thanh toán và nền tảng ngân hàng trực tuyến với Python. Venmo là một ví dụ tuyệt vời về một nền tảng ngân hàng di động đã phát triển thành một mạng xã hội chính thức. Nhờ tính đơn giản và linh hoạt của nó, Python có ích vì phát triển phần mềm ATM giúp tăng cường xử lý thanh toán.Venmo is an excellent example of a mobile banking platform that has grown into a full-fledged social network.
Thanks to its simplicity and flexibility, Python comes in handy for developing ATM software that enhances payment processing.

Ví dụ về các sản phẩm như vậy: Venmo, sọc, zopa, khẳng định, RobinhoodVenmo, Stripe, Zopa, Affirm, Robinhood

Tiền điện tử

Mỗi doanh nghiệp bán tiền điện tử cần các công cụ để thực hiện phân tích dữ liệu thị trường tiền điện tử để có được thông tin chi tiết và dự đoán. Hệ sinh thái Khoa học Dữ liệu Python gọi là Anaconda giúp các nhà phát triển lấy giá tiền điện tử và phân tích nó hoặc trực quan hóa dữ liệu tài chính. Đó là lý do tại sao hầu hết các ứng dụng web liên quan đến phân tích tiền điện tử đều tận dụng Python.
The Python data science ecosystem called Anaconda helps developers to retrieve cryptocurrency pricing and analyze it or visualize financial data. That's why most web applications that deal with cryptocurrency analysis take advantage of Python.

Ví dụ về các sản phẩm như vậy: Dash, Enigma, Zeronet, Koinim, Crypto-SignalDash, enigma, ZeroNet, koinim, crypto-signal

Xây dựng chiến lược giao dịch chứng khoán với Python

Thị trường chứng khoán tạo ra một lượng lớn dữ liệu tài chính đòi hỏi nhiều phân tích. Và đó là nơi Python cũng giúp đỡ. Các nhà phát triển có thể sử dụng nó để tạo ra các giải pháp xác định các chiến lược giao dịch chứng khoán tốt nhất và cung cấp những hiểu biết phân tích có thể thực hiện được, dự đoán về tình trạng của các thị trường cụ thể. Các trường hợp sử dụng bao gồm giao dịch thuật toán trong các sản phẩm fintech,algorithmic trading in fintech products,

Ví dụ về các sản phẩm như vậy: Quantopian, Quantconnect, Zipline, Backtrader, IBPYQuantopian, Quantconnect, Zipline, Backtrader, IBPy

Wrap Up: Python, một công nghệ tối ưu cho tài chính

Ngành tài chính là một thách thức. Các tổ chức muốn cạnh tranh trên thị trường cần phát triển các sản phẩm an toàn, chức năng và tuân thủ đầy đủ các quy định của tiểu bang và quốc tế.

• Chú ý đến chi tiết cũng rất quan trọng bởi vì các giải pháp này hầu như luôn bao gồm các tích hợp với các tổ chức tài chính, dịch vụ và các kết nối API ngân hàng cần chạy trơn tru.
• Cú pháp lập trình rõ ràng của Python và hệ sinh thái tuyệt vời của các công cụ làm cho nó trở thành một trong những công nghệ tốt nhất để xử lý quá trình phát triển của bất kỳ dịch vụ tài chính nào.
• Báo cáo kỹ năng phát triển HackerRank 2018 chỉ ra rằng Python là nhà phát triển ngôn ngữ thứ hai sẽ học tiếp theo. Báo cáo tương tự cho năm 2019 nói rằng Python đã giảm xuống vị trí thứ ba, nhưng vẫn chỉ cách xa vị trí thứ hai 0,31%. Điều đó có nghĩa là hệ sinh thái của Python sẽ tiếp tục phát triển, cung cấp cho các tổ chức truy cập vào số lượng chuyên gia ngày càng tăng, những người sẽ tích hợp ngôn ngữ vào lĩnh vực dịch vụ tài chính và fintech.HackerRank 2018 Developer Skills Report indicates that Python is the second language developers are going to learn next. The same report for 2019 states that Python has dropped to third position, but is still only 0.31% away from second place. That means Python's ecosystem will continue to grow, offering organisations access to an increasing number of experts who will integrate the language further into the area of financial services and fintech.

Python có tốt cho chuyên ngành tài chính không?

Tôi nên học gì ở Python để tài chính?

Làm thế nào python được sử dụng trong tài chính và fintech?

Python có được sử dụng trong mô hình tài chính không?