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Tipos de lenguajes de programación utilizados para la optimización en finanzas

Actualmente estoy realizando cursos de posgrado en finanzas, y deseo seguir una carrera en finanzas - en particular $\textbf{optimization in finance}$ . Hasta la fecha, sólo me han enseñado el lenguaje de programación GAMS (algunos modelos se pueden encontrar en: https://www.gams.com/latest/finlib_ml/libhtml/index.html ).

He buscado ¿Qué lenguajes de programación son los más utilizados en las finanzas cuantitativas? pero no ha encontrado ningún otro lenguaje de programación que resuelva problemas de optimización en finanzas. ¿Existen otros programas posibles que pueda coger y que sigan siendo relevantes en el sector?

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Creo que esta pregunta se cerrará por estar fuera de tema, pero por si sirve de algo, la mayoría de esto se hace en lenguajes de programación de propósito general en la industria. Por lo que he visto en términos de mi trabajo y de los anuncios de trabajo estos serán R, python, C ++ y java. En algunos lugares también se utiliza Haskell o Scala y he oído hablar de lugares que utilizan Matlab. Todos ellos son tan buenos para resolver problemas de optimización como el programador.

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Yo aprendería R y C++ si intentara llegar a donde estoy ahora.

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@MD-Tech ¡Gracias por el aviso! Buscaré las documentaciones de los idiomas que has recomendado :)

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James Thorpe Puntos 221

Creo que depende del tamaño de tu organización/equipo, ya que para organizaciones más pequeñas necesitarías manipular tus variables y datos de entrada mucho más que las grandes, y por lo tanto necesitarías algo más ágil como Python. A nivel más empresarial, que generalmente tienen tablas de datos y equipos/herramientas predefinidas, los equipos preferirían que trabajaras con C++ o Java como programador, con el raro C#

Prefiero trabajar con Python que, aunque no es el lenguaje más rápido, es el más portable y permite una manipulación/preprocesamiento/recuperación más dinámica, y la mayoría de los problemas de optimización matemática bien definidos se han implementado con las API de Python. Además, Jupyter Notebooks permite una codificación muy visual e iterativa para el trabajo analítico.

Sin embargo, sería difícil encontrar escenarios específicos de optimización y probablemente requeriría que usted implementara esa lógica. Por ejemplo, puede ejecutar una serie de optimizaciones de varianza media configurando los solucionadores CVXOPT ( http://cvxopt.org/userguide/index.html ) en Python, como la creación de una cartera cubierta, pero no encontrará optimizaciones de "cobertura selectiva" fácilmente disponibles (y gratuitas), preimplementadas fuera de GAMS.

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¡Gracias por un desglose tan claro! Exploraré los idiomas mencionados uno por uno, y también los probaré. :)

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