파이썬을 활용한 금융 분석(2판) : 파이썬의 기초부터 금융공학, 머신러닝, 퀀트 분석, 매매 시스템 구현까지

368

3

부

금융 데이터 과학

In [113]: %timeit simulate_tree_nb(500)

559μs±46.1μsperloop(mean±std.dev.of7runs,1000loopseach)

10.3.4

Cython

이전과 마찬가지로

Cython

을 사용하여 속도를 향상하려면 코드를 고쳐야 한다. 다음 버전은

주로 정적 자료형 선언을 사용하고 일반 파이썬 임포트에 비해 성능이 좋은 다른 임포트를 한

것이다.

In [114]: %%cython -a

import numpy as np

cimport cython

from libc.math cimport exp, sqrt

cdef float S0 = 36.

cdef float T = 1.0

cdef float r = 0.06

cdef float sigma = 0.2

def simulate_tree_cy(int M):

cdef int z, t, i

cdef float dt, u, d

cdef float[:, :] S = np.zeros((M + 1, M + 1),

dtype=np.float32)

➊

dt = T / M

u = exp(sigma * sqrt(dt))

d = 1 / u

S[0, 0] = S0

z = 1

for t in range(1, M + 1): ...