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Python est-il un bon choix pour la finance ?

La finance est un monde complexe, maintenant plus que jamais. Vous avez une blockchain, des centaines de crypto-monnaies, des NFT, un trading facile avec Robinhood et des applications similaires, et bien plus encore. C'est un monde fou et complexe avec beaucoup de données. Les blogueurs financiers l'appellent le marché le plus fou de tous les temps. Comment pouvez-vous donner un sens à tout cela ?

Vous apprenez, vous restez au fait des tendances et vous trouvez des outils aussi puissants que possible. Et en finance, Python est l'un des meilleurs outils pour les spécialistes de la finance, ainsi que pour les développeurs qui créent des logiciels de finance. Nous le savons, car nous construisons tout le temps des projets fintech avec Python. Mais la création de logiciels personnalisés n'est pas la seule façon d'utiliser Python, comme vous le verrez à la fin de cet article.

Si vous n'êtes pas un expert chevronné de Python, vous vous demandez peut-être ce qui rend Python si formidable pour la finance. Il y a quelques aspects clés :

  • c'est mature et sécurisé ,
  • il est idéal pour les opérations complexes sur de grandes quantités de données ,
  • la syntaxe vous permet de traduire rapidement les exigences de l'entreprise en code.

Explorons ce que tout cela signifie.

Python est mature et sécurisé

Dans un secteur comme la finance, les logiciels doivent :

  • répondre à des exigences strictes en matière d'architecture, de qualité et de sécurité ;
  • respecter les lois et réglementations internationales et locales ;
  • offrir une expérience utilisateur fiable et digne de confiance.

Sorti pour la première fois en 1991, Python a été progressivement amélioré et optimisé depuis 30 ans. C'est une technologie mature. L'avantage des technologies matures est que les développeurs savent exactement où elles pourraient échouer. Il est plus facile de prédéterminer les points faibles d'un logiciel et de les corriger avant qu'ils ne deviennent un problème . Comme le disent les médecins, mieux vaut prévenir que guérir.

La finance est une question de risque. Le risque est là lorsque vous investissez dans la cryptographie, achetez une assurance, gérez votre patrimoine (ou le patrimoine de centaines d'investisseurs dans un fonds), même lorsque vous épargnez pour votre retraite. Tout le monde a une tolérance au risque différente. Mais lorsqu'il s'agit de logiciels, personne ne tolère les logiciels dont l'utilisation est risquée .

En finance, vous avez une chance de créer un logiciel sécurisé et sûr à utiliser. Si quelqu'un perd de l'argent à cause d'un bogue dans votre programme, vous êtes fini. Une réputation ternie dans la finance sera très difficile, voire impossible à reconquérir. Imaginez si PayPal ou votre banque actuelle vous perdait de l'argent à cause d'un bogue dans son système. Vous ne reviendrez jamais vers eux !

Lorsque vous utilisez Python dans la finance, vous réduisez le risque de problèmes de sécurité . Comme l'indique le site Web officiel de Python :

"La Python Software Foundation et la communauté des développeurs Python prennent très au sérieux les failles de sécurité. Une équipe de réponse de sécurité Python a été formée pour trier toutes les vulnérabilités signalées et recommander des contre-mesures appropriées."

Ainsi, Python est sécurisé grâce à sa maturité, mais aussi grâce à un vaste groupe de développeurs qui montent activement la garde, prêts à résoudre les problèmes de sécurité signalés.

Il y a un autre avantage notable qui découle de la maturité de Python :la disponibilité des développeurs. Au cours des dernières années, la popularité de Python n'a cessé de croître et il s'est maintenu dans le top 5 des langages de l'indice TIOBE de popularité des langages de programmation. Inutile de dire qu'il est plus facile de trouver des développeurs expérimentés lorsqu'un langage est populaire.

OK, je termine. C'est très bien - vous pensez peut-être - mais Python n'est pas le seul langage de programmation mature que vous pouvez utiliser pour créer des applications sécurisées. C'est vrai, il existe de nombreux langages utilisés par les sociétés financières, souvent aux côtés de Python.

Cependant, Python a deux autres avantages de son côté. Explorons !

Python est parfait pour les opérations complexes sur de grandes quantités de données

Python a une riche formation académique. Il a été un favori pour de nombreux chercheurs et scientifiques de tous les domaines, pas seulement de l'informatique.

C'est grâce à l'excellente syntaxe lisible par l'homme de Python (nous en parlerons au point suivant), mais aussi parce qu'il est parfait pour effectuer des calculs complexes avec beaucoup de données. Si vous avez besoin d'une preuve, il devrait suffire de savoir que Python est le langage principal de la majorité des développeurs d'apprentissage automatique et d'IA. Et ces développeurs gèrent des quantités insensées de données.

Qu'est-ce qui rend Python si bon pour les données et les calculs scientifiques ? Le parcours académique que j'ai mentionné ci-dessus en est une grande partie. Parce que c'est le langage de programmation préféré des scientifiques depuis si longtemps, Python a un vaste écosystème de packages qui sont spécialement conçus pour le traitement de données et les calculs avec de grandes quantités de données .

Exemple simple :Matplotlib. Il s'agit d'une bibliothèque riche pour créer des visualisations de données. Et nous savons tous à quel point le secteur de la finance adore les graphiques !

Avec Matplotlib, créer des graphiques interactifs est facile. Cela montre bien pourquoi la finance et Python sont un mariage parfait.

Passons maintenant au troisième aspect expliquant pourquoi Python est bon pour la finance :la syntaxe.

La syntaxe Python traduit rapidement les exigences métier en code

Bon, cette rubrique est un peu bizarre, la syntaxe Python ne fait rien par elle-même.

Ce que j'essaie de dire, c'est que la syntaxe est si bonne que même les chercheurs qui ne sont pas des programmeurs professionnels peuvent faire des calculs complexes. Pour les programmeurs professionnels, Python facilite un peu la conception de la logique métier par rapport à d'autres langages de programmation populaires.

Il y a deux choses qui contribuent à cela :

  • Python est construit autour de l'idée de trouver une bonne façon de résoudre un problème et de s'y tenir. Cela signifie que les programmeurs n'ont pas à réinventer la roue à chaque fois.
  • La syntaxe de Python est similaire à l'anglais. Il utilise des mots là où d'autres langues pourraient utiliser des symboles. Grâce à cela, le code Python est facilement lisible même avec une connaissance minimale du langage.

Pour visualiser cela, regardons le programme "Hello World" le plus basique en Python et C.

"Hello World" en Python :

print("Bonjour le monde")



"Hello World" en C :

#include
int main() {
printf("Bonjour, le monde !");
renvoie 0 ;
}

Voyez-vous ce que je veux dire quand je dis que Python est similaire à l'anglais ? Alors que C en comparaison ressemble à des hiéroglyphes pour un œil non averti.

(ne pas dénigrer C, car c'est un beau langage, et l'implémentation principale de Python utilise en fait C pour traduire Python en instructions que les machines doivent exécuter)

Grâce à tout ce qui précède, l'utilisation de Python dans votre projet peut raccourcir votre délai de mise sur le marché. La finance est une question d'itérations rapides et d'exigences complexes, et la syntaxe de Python crée un pont solide entre ce dont l'entreprise a besoin et ce que les développeurs construisent réellement.

Exemples d'utilisation de Python pour la finance

Tout d'abord, faisons un peu de démythification. Vous avez peut-être vu des articles indiquant que Stripe utilise Python, mais il est vraiment difficile de trouver des données pour étayer cette affirmation. Le blog d'ingénierie officiel de Stripe mentionne à peine Python. Un développeur Stripe (j'ai vérifié son Linkedin, semble légitime) a écrit sur Quora qu'ils utilisent principalement Ruby, JavaScript, Scala et Go, et très rarement ils ajouteront un script Python ici et là.

Je n'ai pas pu m'empêcher d'éclaircir ça. Venons-en maintenant au fait et examinons quelques sociétés financières qui utilisent Python.

L'un d'eux est Robinhood. Le même Robinhood qui était au centre de l'une des histoires les plus fascinantes de Wall Street de notre époque, la débâcle $GME / WallStreetBets. La plate-forme de Robinhood pour démocratiser le trading est construite en Python, comme le confirment StackShare et leurs offres d'emploi ouvertes.

Un autre exemple est Revolut, la plateforme bancaire numérique innovante du Royaume-Uni. Les développeurs de Revolut utilisent Python, comme le confirment StackShare et les offres d'emploi ouvertes.

Mais ce n'est qu'un aspect de la façon dont Python peut être utilisé en finance. L'autre côté est constitué de spécialistes non développeurs utilisant Python pour augmenter la productivité quotidienne . Il existe de nombreux cours qui aident les spécialistes de la finance à se familiariser avec Python, et les gens du secteur conseillent souvent aux autres d'apprendre Python.

De nombreux professionnels apprennent Python pour automatiser leur travail, gérer et visualiser les données et effectuer les calculs requis par leur travail. S'ils ne le faisaient pas, nous n'aurions pas de livres populaires comme "Automate the Boring Stuff with Python", spécifiquement destinés aux non-développeurs. Pour les spécialistes de la finance, cela est particulièrement utile, étant donné à quel point leur travail repose sur les mathématiques, les statistiques et les données.

Conclusion &pronostic

J'espère que cet article vous a aidé à voir exactement pourquoi Python est si utile pour la finance.

C'est une technologie mature, avec un excellent ensemble d'outils pour les calculs complexes et la gestion de grandes quantités de données, et une syntaxe très accessible, lisible et de type anglais.

Ce n'est pas seulement utile pour les développeurs, mais aussi pour les spécialistes non programmeurs qui souhaitent automatiser et optimiser leur travail quotidien.

La finance est particulièrement mûre pour les perturbations avec les technologies ML et AI, nous pourrions donc faire une supposition folle et dire que peut-être qu'un jour, les spécialistes de la finance auront besoin de connaître Python pour travailler dans l'industrie ?

Après tout, Python continuera très probablement à gagner en popularité, étant donné que l'apprentissage automatique et l'IA évoluent encore et que cette évolution est presque entièrement pilotée par Python.

À mesure que le ML et l'IA évoluent, ils prendront en charge de plus en plus de processus métier, ce qui créera probablement une demande encore plus importante de développeurs Python pour gérer les données, maintenir les algorithmes et s'occuper des modèles, en particulier dans la finance.

… mais peut-être que c'est une supposition trop folle. Le temps nous le dira. Ce que nous savons avec certitude en ce moment, c'est que Python est une technologie très précieuse avec un large éventail d'utilisations dans le monde de la finance.

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