¿Se utiliza ahora Python con más frecuencia en ingeniería financiera?

Para diferentes posiciones cuantitativas, el software utilizado es muy diferente.

Si está creando modelos de precios, puede utilizar matlab con mayor frecuencia debido a su lenguaje simple y sus excelentes paquetes de expansión. Es más adecuado para valorar derivados que no requieren tiempo.

Si realiza operaciones de alta frecuencia, C es el más utilizado porque es rápido. Hay muchas empresas de alta frecuencia que escriben sus propios paquetes subyacentes y gastan mucha mano de obra y recursos materiales para mantenerlos.

Si estás escribiendo un modelo de beneficios, elegirás más R. Hay muchos paquetes de modelos estadísticos de vanguardia en R. Muy potente para análisis estadístico y procesamiento de series temporales. Pero el paquete de extensión no es tan estable como matlab.

Para Python, es más bien una necesidad de programación integral. Ya sea captura de paquetes de red, análisis estadístico o análisis numérico, existen soluciones bastante buenas. Sin embargo, en el ámbito profesional sigue siendo más débil que los lenguajes mencionados anteriormente.

De hecho, diferentes empresas financieras tienen diferentes tradiciones de uso del lenguaje. A algunas les gusta C, a otras les gusta C# y a otras les gusta Java. Pero una empresa madura necesita ofrecer un buen soporte para estos idiomas. Después de todo, un buen comerciante es muy raro. ¿Deberíamos rechazar talentos que puedan hacerlo rico sólo porque usa diferentes idiomas?

De hecho, el software es sólo un soporte y el pensamiento es el núcleo. Donde trabajo, todo el mundo usa VBA. Al operar, Excel llena la pantalla. A quién le importa qué idioma uses, siempre y cuando funcione.