Toolkit de Python para finanzas cuantitativas

Introducción a GS Quant

GS Quant es un toolkit de Python para finanzas cuantitativas, creado sobre una de las plataformas de transferencia de riesgo más potentes del mundo. Está diseñado para acelerar el desarrollo de estrategias de trading cuantitativo y soluciones de gestión de riesgo, con base en más de 25 años de experiencia en los mercados globales. Desarrollado y mantenido por los desarrolladores cuantitativos (quants) de Goldman Sachs, permite el desarrollo de estrategias de trading y el análisis de derivados. GS Quant puede utilizarse como un paquete estadístico para estructuración de derivados, trading y gestión de riesgo, así como para aplicaciones de análisis de datos. Para más información, consulta Goldman Sachs Developer.

Requisitos

• Python 3.6 o superior
• Acceso al gestor de paquetes PIP

Instalación

pip install gs-quant

Ejemplos

Los ejemplos, guías y tutoriales pueden consultarse en la carpeta correspondiente y en Goldman Sachs Developer.

Contribuciones

Se recomienda contribuir. Para más detalles, consulta CONTRIBUTING.

Ayuda

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Opinión de GN⁺

• GS Quant es un toolkit creado con base en la amplia experiencia y capacidad tecnológica de Goldman Sachs, y resulta muy útil para el análisis financiero cuantitativo.
• Está especializado en estructuración de derivados y gestión de riesgo, por lo que será de gran ayuda para profesionales del sector financiero.
• Al estar desarrollado sobre Python, tiene una alta accesibilidad para quienes ya usan este lenguaje.
• Otros proyectos de código abierto con funciones similares incluyen QuantLib y Zipline.
• Al adoptar una nueva tecnología o proyecto open source, es importante considerar el nivel de soporte de la comunidad y la frecuencia de las actualizaciones.

[GN⁺]

Comentarios de Hacker News

• El proyecto OpenBB es una herramienta para analizar datos financieros.

  • La mayoría de los proveedores de datos requieren una clave de API gratuita, con la expectativa de que el usuario cree una cuenta y eventualmente se cambie a un servicio de pago.
  • Los "datos gratuitos" dependen de proyectos que hacen scraping de datos financieros desde sitios web, lo que obliga a los mantenedores a actualizarlos con frecuencia.
  • Aclara que es el principal creador del proyecto OpenBB.

• Hay acceso a datos útiles mediante una API de datos específica de GS.

  • Está compuesta por clases de estructuras de datos comunes usadas en finanzas.
  • La herramienta puede ser gratuita, pero los datos son muy caros.
  • Se pregunta por qué gs-quant/gs_quant/timeseries/statistics.py incluye clases de modelos SIR y SEIR para la propagación de epidemias.

• Se pregunta si GS todavía usa el lenguaje Slang o si ya se cambió a Python.

  • Le da lástima que no le hayan puesto a la biblioteca el nombre "vampire-squid".
  • Al ver el README, parece más una promoción de lo que hace GS para desarrolladores que algo dirigido al mundo exterior.

• Quiere saber más sobre el origen del proyecto y para qué se usa internamente.

  • La cultura de la empresa y las prioridades internas pueden parecer razonables por dentro, pero extrañas desde afuera.
  • Se pregunta para qué se usan los modelos epidemiológicos en finanzas cuantitativas.

• Le parece interesante que el "Python de banco" se haya publicado como código abierto.