Python für Finanzen, 2. Auflage

Vorwort

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Heutzutage ist Python zweifelsohne eine der wichtigsten strategischen Technologieplattformen in der Finanzbranche. Als ich 2013 mit dem Schreiben der ersten Ausgabe dieses Buches begann, hatte ich noch viele Gespräche und Präsentationen, in denen ich unermüdlich für die Wettbewerbsvorteile von Python im Finanzwesen gegenüber anderen Sprachen und Plattformen argumentierte. Ende 2018 stellt sich diese Frage nicht mehr: Finanzinstitute auf der ganzen Welt versuchen jetzt einfach, Python und sein leistungsfähiges Ökosystem aus Datenanalyse-, Visualisierungs- und Machine-Learning-Paketen bestmöglich zu nutzen.

Über den Finanzbereich hinaus ist Python auch oft die Sprache der Wahl in einführenden Programmierkursen, z. B. in Informatikprogrammen. Neben der gut lesbaren Syntax und dem multiparadigmatischen Ansatz ist ein wichtiger Grund dafür, dass Python auch in den Bereichen künstliche Intelligenz (AI), maschinelles Lernen (ML) und Deep Learning (DL) zu einer erstklassigen Sprache geworden ist. Viele der beliebtesten Pakete und Bibliotheken in diesen Bereichen sind entweder direkt in Python geschrieben (wie scikit-learn für ML) oder verfügen über Python-Wrapper (wie TensorFlow für DL).

Das Finanzwesen selbst tritt in eine neue Ära ein, und zwei wichtige Kräfte treiben diese Entwicklung voran. Die erste ist der programmatische Zugang zu praktisch allen verfügbaren Finanzdaten - in der Regel geschieht dies in Echtzeit und führt zu einer datengesteuerten Finanzwirtschaft. Vor Jahrzehnten basierten die meisten Handels- und Investitionsentscheidungen auf dem, was Händler/innen und Portfoliomanager/innen in der Zeitung lesen oder in persönlichen Gesprächen erfahren konnten. Dann kamen Terminals auf, die den Händlern und Portfoliomanagern über Computer und elektronische Kommunikation Finanzdaten in Echtzeit auf den Tisch brachten. Heute können Einzelpersonen (oder Teams) nicht mehr mit den riesigen Mengen an Finanzdaten Schritt halten, die in einer einzigen Minute generiert werden. Nur Maschinen mit ihrer immer höheren Verarbeitungsgeschwindigkeit und Rechenleistung können mit der Menge und Geschwindigkeit der Finanzdaten mithalten. Das bedeutet unter anderem, dass der größte Teil des weltweiten Aktienhandelsvolumens heute von Algorithmen und Computern und nicht von menschlichen Händlern gesteuert wird.

Die zweite wichtige Kraft ist die zunehmende Bedeutung von KI im Finanzwesen. Immer mehr Finanzinstitute versuchen, ML- und DL-Algorithmen zu nutzen, um ihre Abläufe und ihre Handels- und Anlageergebnisse zu verbessern. Anfang 2018 wurde das erste Buch zum Thema "maschinelles Lernen im Finanzbereich" veröffentlicht, was diesen Trend unterstreicht. Zweifelsohne werden weitere folgen. Dies führt zu dem, was man als " AI-first finance" bezeichnen könnte, bei dem flexible, parametrisierbare ML- und DL-Algorithmen die traditionelle Finanztheorie ersetzen - eine Theorie, die zwar elegant ist, aber in der neuen Ära der datengesteuerten, AI-first finance nicht mehr sehr nützlich.

Python ist die richtige Programmiersprache und das richtige Ökosystem, um die Herausforderungen des Finanzzeitalters zu meistern. Obwohl dieses Buch grundlegende ML-Algorithmen für unüberwachtes und überwachtes Lernen (sowie z. B. tiefe neuronale Netze) behandelt, liegt der Schwerpunkt auf den Datenverarbeitungs- und Analysefähigkeiten von Python. Um der Bedeutung von KI im Finanzwesen - jetzt und in Zukunft - voll gerecht zu werden, ist ein weiteres Buch in dieser Länge notwendig. Die meisten KI-, ML- und DL-Techniken erfordern jedoch so große Datenmengen, dass die Beherrschung der datengesteuerten Finanzwirtschaft ohnehin an erster Stelle stehen sollte.

Diese zweite Ausgabe von Python for Finance ist eher ein Upgrade als ein Update. Sie fügt zum Beispiel einen kompletten Teil(Teil IV) über den algorithmischen Handel hinzu. Dieses Thema ist in letzter Zeit in der Finanzbranche sehr wichtig geworden und ist auch bei Kleinanlegern sehr beliebt. Außerdem wurde ein einführender Teil(Teil II) hinzugefügt, in dem grundlegende Themen der Python-Programmierung und Datenanalyse vorgestellt werden, bevor sie in den späteren Teilen des Buches angewendet werden. Auf der anderen Seite wurden einige Kapitel aus der ersten Ausgabe komplett gestrichen. So wurde zum Beispiel das Kapitel über Webtechniken und -pakete (wie Flask) gestrichen, weil es heute mehr engagierte und zielgerichtete Bücher zu diesen Themen gibt.

Für die zweite Ausgabe habe ich versucht, noch mehr finanzbezogene Themen abzudecken und mich auf Python-Techniken zu konzentrieren, die für Financial Data Science, algorithmischen Handel und Computational Finance besonders nützlich sind. Wie schon in der ersten Auflage ist der Ansatz ein praktischer: Implementierung und Veranschaulichung haben Vorrang vor theoretischen Details und ich konzentriere mich eher auf das große Ganze als auf die geheimnisvollsten Parametrierungsoptionen einer bestimmten Klasse, Methode oder Funktion.

Nachdem wir den grundlegenden Ansatz für die zweite Ausgabe beschrieben haben, ist es wichtig zu betonen, dass dieses Buch weder eine Einführung in die Python-Programmierung noch in die Finanzwirtschaft im Allgemeinen ist. Für beides gibt es eine große Anzahl hervorragender Ressourcen. Dieses Buch ist an der Schnittstelle dieser beiden spannenden Bereiche angesiedelt und setzt voraus, dass der Leser über ein gewisses Maß an Kenntnissen in der Programmierung (nicht unbedingt in Python) und im Finanzwesen verfügt. Diese Leser/innen lernen, wie sie Python und sein Ökosystem auf den Finanzbereich anwenden können.

Die Jupyter Notebooks und Codes zu diesem Buch können über unsere Quant-Plattform aufgerufen und ausgeführt werden. Du kannst dich kostenlos anmelden unter http://py4fi.pqp.io.

Mein Unternehmen (The Python Quants) und ich selbst stellen viele weitere Ressourcen zur Verfügung, um Python für Finanzdatenwissenschaft, künstliche Intelligenz, algorithmischen Handel und Finanzberechnungen zu beherrschen. Du kannst mit einem Besuch der folgenden Seiten beginnen:

• Unsere Unternehmenswebsite

• Meine private Website

• Unsere Website für Python-Bücher

• Unsere Online-Schulungs-Website

• Die Website des Zertifikatsprogramms

Von allen Angeboten, die wir in den letzten Jahren entwickelt haben, bin ich am meisten stolz auf unser Zertifikatsprogramm in Python für den algorithmischen Handel. Es umfasst über 150 Stunden Live- und aufgezeichneten Unterricht, über 1.200 Seiten Dokumentation, über 5.000 Zeilen Python-Code und über 50 Jupyter Notebooks. Das Programm wird mehrmals im Jahr angeboten und wir aktualisieren und verbessern es mit jedem Jahrgang. Das Online-Programm ist das erste seiner Art, bei dem die erfolgreichen Teilnehmer/innen ein offizielles Hochschulzertifikat in Zusammenarbeit mit der htw saar University of Applied Sciences erhalten.

Außerdem habe ich vor kurzem The AI Machine gegründet, ein neues Projekt und Unternehmen, das den Einsatz von automatisierten, algorithmischen Handelsstrategien standardisieren soll. Mit diesem Projekt wollen wir systematisch und skalierbar umsetzen, was wir im Laufe der Jahre auf diesem Gebiet gelehrt haben, um die vielen Möglichkeiten im Bereich des algorithmischen Handels zu nutzen. Dank Python und datengetriebener und KI-gestützter Finanzwirtschaft ist dieses Projekt heutzutage selbst für ein kleineres Team wie das unsere möglich.

Das Vorwort für die erste Ausgabe schloss ich mit den folgenden Worten:

Ich bin wirklich begeistert, dass sich Python als wichtige Technologie in der Finanzbranche etabliert hat. Ich bin mir auch sicher, dass es dort in Zukunft eine noch wichtigere Rolle spielen wird, z. B. in Bereichen wie Derivate und Risikoanalyse oder High Performance Computing. Ich hoffe, dass dieses Buch Fachleuten, Forschern und Studierenden dabei hilft, Python optimal zu nutzen, um die Herausforderungen dieses faszinierenden Bereichs zu meistern.

Als ich diese Zeilen im Jahr 2014 schrieb, konnte ich nicht ahnen, wie wichtig Python im Finanzwesen werden würde. Im Jahr 2018 bin ich umso glücklicher, dass meine Erwartungen und Hoffnungen so weit übertroffen worden sind. Vielleicht hat die erste Auflage des Buches einen kleinen Teil dazu beigetragen. Auf jeden Fall ist ein großes Dankeschön an all die unermüdlichen Open-Source-Entwickler da draußen angebracht, ohne die die Erfolgsgeschichte von Python nicht hätte geschrieben werden können.

In diesem Buch verwendete Konventionen

In diesem Buch werden die folgenden typografischen Konventionen verwendet:

Kursiv

Weist auf neue Begriffe, URLs und E-Mail-Adressen hin.

Constant width

Wird für Programmlistings sowie innerhalb von Absätzen verwendet, um auf Softwarepakete, Programmiersprachen, Dateierweiterungen, Dateinamen, Programmelemente wie Variablen- oder Funktionsnamen, Datenbanken, Datentypen, Umgebungsvariablen, Anweisungen und Schlüsselwörter hinzuweisen.

Constant width italic

Zeigt Text an, der durch vom Benutzer eingegebene Werte oder durch kontextabhängige Werte ersetzt werden soll.

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Code-Beispiele verwenden

Zusätzliches Material von (insbesondere Jupyter-Notebooks und Python-Skripte/Module) kann unter http://py4fi.pqp.io heruntergeladen und genutzt werden .

Dieses Buch soll dir helfen, deine Arbeit zu erledigen. Wenn in diesem Buch Beispielcode angeboten wird, darfst du ihn in deinen Programmen und deiner Dokumentation verwenden. Du musst uns nicht um Erlaubnis fragen, es sei denn, du reproduzierst einen großen Teil des Codes. Wenn du zum Beispiel ein Programm schreibst, das mehrere Teile des Codes aus diesem Buch verwendet, brauchst du keine Erlaubnis. Wenn du eine CD-ROM mit Beispielen aus den O'Reilly-Büchern verkaufst oder verteilst, ist eine Genehmigung erforderlich. Die Beantwortung einer Frage mit einem Zitat aus diesem Buch und einem Beispielcode erfordert keine Genehmigung. Wenn du einen großen Teil des Beispielcodes aus diesem Buch in die Dokumentation deines Produkts aufnimmst, ist eine Erlaubnis erforderlich.

Wir begrüßen die Angabe von , verlangen sie aber nicht. Eine Quellenangabe umfasst normalerweise den Titel, den Autor, den Verlag und die ISBN. Zum Beispiel: "Python for Finance, 2. Auflage, von Yves Hilpisch (O'Reilly). Copyright 2019 Yves Hilpisch, 978-1-492-02433-0."

Wenn du der Meinung bist, dass deine Verwendung von Codebeispielen nicht unter die Fair-Use-Regelung oder die oben genannte Erlaubnis fällt, kannst du uns gerne unter [e-mail] kontaktieren .

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Wir haben eine Webseite für dieses Buch, auf der wir Errata, Beispiele und zusätzliche Informationen auflisten. Du kannst diese Seite unter http://bit.ly/python-finance-2e aufrufen .

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Danksagungen

Ich möchte all jenen danken, die dazu beigetragen haben, dass dieses Buch Wirklichkeit geworden ist - insbesondere dem Team von O'Reilly, das mein Manuskript in vielerlei Hinsicht verbessert hat. Ich möchte mich bei den technischen Gutachtern Hugh Brown und Jake VanderPlas bedanken. Das Buch hat von ihrem wertvollen Feedback und ihren vielen Vorschlägen profitiert. Alle verbleibenden Fehler sind natürlich meine.

Michael Schwed, mit dem ich seit mehr als zehn Jahren eng zusammenarbeite, gebührt ein besonderes Dankeschön. Im Laufe der Jahre habe ich in unzähligen Bereichen von seiner Arbeit, seiner Unterstützung und seinem Python-Know-how profitiert.

Ich möchte auch Jason Ramchandani und Jorge Santos von Refinitiv (ehemals Thomson Reuters) für ihre kontinuierliche Unterstützung nicht nur meiner Arbeit, sondern auch der Open-Source-Community im Allgemeinen danken.

Wie schon bei der ersten Auflage hat auch die zweite Auflage dieses Buches enorm von den Dutzenden von "Python für Finanzen"-Vorträgen profitiert, die ich im Laufe der Jahre gehalten habe, sowie von den Hunderten von Stunden "Python für Finanzen"-Schulungen. In vielen Fällen hat das Feedback der Teilnehmerinnen und Teilnehmer dazu beigetragen, meine Schulungsunterlagen zu verbessern, die dann oft als Kapitel oder Abschnitte in dieses Buch eingeflossen sind.

Für das Schreiben der ersten Ausgabe habe ich etwa ein Jahr gebraucht. Das Schreiben und Aktualisieren der zweiten Ausgabe hat ebenfalls etwa ein Jahr gedauert, also etwas länger, als ich erwartet hatte. Das liegt vor allem daran, dass das Thema selbst mich reise- und geschäftsmäßig sehr beschäftigt, wofür ich sehr dankbar bin.

Das Schreiben von Büchern erfordert viele Stunden in der Einsamkeit und diese Stunden können nicht mit der Familie verbracht werden. Deshalb danke ich Sandra, Lilli, Henry, Adolf, Petra und Heinz für all ihr Verständnis und ihre Unterstützung - nicht nur beim Schreiben dieses Buches.

Die zweite Ausgabe dieses Buches widme ich, wie schon die erste, meiner lieben, starken und mitfühlenden Frau Sandra. Sie hat mir über die Jahre hinweg gezeigt, worum es bei der Familie wirklich geht. Vielen Dank!

Yves

Saarland, November 2018