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量化金融研究语言

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我正在开发一个解释型量化金融库，主要用于快速原型设计股票衍生品。我没有使用过这样的语言（我听说过高盛的Slang，但从未见过）。

这些语言有哪些功能，它们是否具有与金融市场相对应的独特特性？

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主要的编程语言是R或K。但如果你是一个优秀的量化分析师，你应该能够使用几乎任何编程语言来完成工作。 - Matthieu N.
Matlab也很常见。你正在处理什么类型的输入数据[即刻度数据]？它是同质的吗？你想让它做什么？ - Foo Bah
@Foo Bah：我大部分做的工作都是关于股票、利率和衍生品的日终数据。 - John Smith
想要了解更多关于高盛俚语的人可以阅读以下链接：https://news.efinancialcareers.com/uk-en/274853/secdb-goldman-sachs-slang - B--rian
3个回答
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你是否考虑过使用Python？有许多成熟的库可用于统计分析、数据获取和清洗。以下是其中几个:

Numpy         - N-dim array objects
Scipy         - library of statistical and optimisation tools
statsmodels   - statistical modeling
Pandas        - data structures for time series, cross-sectional, or any other form of “labeled” data
matplotlib    - MATLAB-like plotting tools
PyTables      - hierarchical database package designed to efficiently manage very large amounts of data
CVXOPT        - convex optimization routines

我个人在Python中实现了一些相当复杂的衍生品定价模型，包括跳跃扩散Vasicek利率栅格、许多随机过程，甚至还成功地编写了遗传优化器。

我的其中一位教授是芝加哥对冲基金研究主管（数学博士），他专门使用Python。

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更多关于此的内容请参考这篇博客文章：“SEC和Python”。 - tnotstar
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也许每个公司都有自己的东西，但网上有一些可用的材料（主要是关于DSL-s的）: 至于您自己的语言（以及库/运行时！）-不了解您的要求就没有太多可说的（仅列出几个我开始考虑时立即想到的）：
  • 谁将使用它-销售员、交易员、量化分析师或所有人
  • 如何使用它-仅定价预定义块和/或解决优化问题。这将导致能够定义工作流程。
  • 与基础架构的交互及其抽象级别
  • 可扩展性（达到何种程度）
  • 实时计算或模拟
  • I/O支持
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MLFi文章《合成合同：金融工程的冒险》被Andrey Taptunov引用，可以在以下链接中找到：https://www.cs.tufts.edu/~nr/cs257/archive/simon-peyton-jones/contracts.pdf - FFF
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大多数语言/工具都提供了表示和分析时间序列的结构[例如时间序列回归和交叉相关等]

"独特"的特点指的是访问速度、查询便捷性或表达能力。

K非常快，语言非常简洁

Matlab非常具有表现力，允许您使用整个工具箱集并扩展Java

但最终取决于您想要做什么。

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