Python算法交易

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第

1

章

金融行业采用

Python

的一个主要障碍是，默认的

Python

版本

CPython

是一种解释

性的高级语言。通常，数字算法和金融算法是基于（嵌套的）循环结构来实现的，

尤其是财务算法。在编译时，像

C

或

C++

这样的低级语言在执行此类循环方面非

常快，

Python

基于解释而非编译，在这些任务上通常非常慢。最终，事实也证明，

对于许多现实世界中的金融应用场景，例如期权定价或风险管理，纯

Python

确实太

慢了。

1.1.1 Python

与伪代码

尽管

Python

从未专门针对科学界和金融界，但这些领域的许多人仍然喜欢它语法的

优美和简洁。近年来，在解释（金融）算法的同时提出一些伪代码作为实现其适当

技术实施的中间步骤通常被认为是一个好的传统。许多人觉得，有了

Python

，就不

再需要伪代码步骤。事实证明，大部分情况下确实如此。

例如，考虑几何布朗运动的欧拉离散化，如式（

1-1

）所示。

式 1-1：几何布朗运动的欧拉离散化

2 For details, see Hilpisch (2018, ch. 12).

relies on interpretation instead of compilation, is generally quite slow at doing so. As

a consequence, pure Python proved too slow for many real-world financial applica‐

tions, such as option pricing ...