Kantitatif finans için Python araç seti

• GS Quant, kantitatif işlem stratejileri ve risk yönetimi çözümlerinin geliştirilmesini hızlandırmak için kullanılan bir Python araç setidir
• Goldman Sachs'ın quant geliştiricileri tarafından oluşturulur ve sürdürülür; türev analizi ile işlem stratejisi geliştirmeyi destekler
• Türev yapılandırma, işlem ve risk yönetiminde kullanılabilir; ayrıca veri analizi için bir istatistik paketi koleksiyonu olarak da kullanılabilir
• API erişimi için client id ve secret gerekir; bunlar Goldman Sachs'ın kurumsal müşterilerine sağlanır
• Kullanıcılar pip install gs-quant ile kurulum yapabilir; ek belgeler ve örnekler Goldman Sachs Developer üzerinden sunulur

---

GS Quant'a genel bakış

• GS Quant, kantitatif finans için bir Python araç setidir
• Dünya çapında bir risk transfer platformu üzerinde geliştirilmiştir ve küresel piyasalardaki 25 yıllık deneyime dayanır
• Amacı, kantitatif işlem stratejileri ve risk yönetimi çözümleri geliştirme sürecini hızlandırmaktır

Geliştiren ekip ve kullanım alanı

• GS Quant, Goldman Sachs'ın quant geliştiricileri tarafından oluşturulur ve sürdürülür
• Başlıca kullanım alanları şunlardır
  • İşlem stratejisi geliştirme
  • Türev analizi
  • Türev yapılandırma
  • İşlem
  • Risk yönetimi
• Veri analizi uygulamaları için bir istatistik paketi seti olarak da kullanılabilir

API erişim koşulları

• API'yi kullanmak için client id ve secret gerekir
• Bu kimlik bilgileri Goldman Sachs'ın kurumsal müşterilerine sağlanır
• Ayrıntılar için satış temsilcinizle veya Marquee Sales ile iletişime geçmeniz gerekir

Gereksinimler ve kurulum

• Gereksinimler

  • Python 3.9 ve üzeri

    • PIP paket yöneticisine erişim
    • Kurulum komutu aşağıdaki gibidir

pip install gs-quant

Belgeler ve destek

• Ek bilgiler Goldman Sachs Developer üzerinden sunulmaktadır
• Örnekler, kılavuzlar ve eğitimler de Goldman Sachs Developer içindeki ilgili klasörlerde bulunabilir
• Soru, görüş ve geri bildirimlerinizi [e-mail] adresine gönderebilirsiniz

[GN⁺]

Hacker News yorumları

• Bu alandaki iyi bilinen projelerden biri olan OpenBB'ye de bakmaya değer: https://github.com/OpenBB-finance/OpenBBTerminal
  Veri sağlayıcılarının çoğu ücretsiz API anahtarı ister; çünkü bu onların pazara giriş stratejisidir (GTM). Hesap oluşturmanızı sağlarlar, ücretsiz bir API anahtarı verirler ve zaman içinde ücretli sürüme geçmenizi umarlar.
  Ya da yfinance gibi “ücretsiz veri” kullanabilirsiniz, ancak bunlar web sitelerinden finansal verileri aktif biçimde kazıyan projelere dayanır. Kazıma tarafındaki API bakımcıları ile veriye sahip şirket arasındaki çıkarlar örtüşmediğinden, ana bakımcının sürekli güncelleme yapması gereken durumlar sık görülür.
  Bu arada ben GitHub'daki OpenBB projesini oluşturan başlıca geliştiriciyim.

  • Diğer veri sağlayıcılarının pazara giriş stratejisine değinmişken, OpenBB'nin pazara giriş stratejisinin ne olduğunu da söyleyebilir misin?
  • Bu ikilemden çıkmanın bir yolu var mı?
    Ayrıca Birleşik Krallık verileri için iyi bir API olup olmadığını da merak ediyorum.

• Buradan elde edilebilecek tek fayda en fazla tasarım referansı olur.
  Gerçekte faydalı şeylere erişim ise GS'ye özel veri API'sinin arkasında: https://developer.gs.com/docs/gsquant/authentication/gs-sess...

  • Gerçek örneklerin olmaması beni epey şaşırttı. Birkaç video bağlantısı var ama gerçekten videoyu durdurup kodu satır satır elle mi kopyalamam gerekiyor?
  • O tasarımı nasıl incelemek gerekir? Mesela sınıf diyagramı üretmek gibi mi?

• Oldukça temel bir seviyede görünüyor. Esasen finansta sık kullanılan veri yapısı sınıfları koleksiyonuna yakın; lisans düzeyindeki nesne yönelimli programlama dersinin dönem sonu projesinde beklenecek türden.

  • Kötü haber ama, gerçekte karşılaşacağınız kodların çoğu gerçekten bu seviyede.
  • Bunu özellikle bilim insanları veya matematikçiler tarafından yazılmış alana özgü kütüphanelerde çok görüyorum. Profesyonel mühendis olmayan birinin, profesyonel mühendis kalitesinde kod yazması nadirdir.
    Ya da bunun istisnası, yıllar boyunca mühendislerin yoğun ilgisini çekmiş aşırı popüler kütüphanelerdir.

• Araç takımı ücretsiz olabilir, ama veri çok pahalıdır.

• GS hâlâ kendi dili olan Slang'i mi kullanıyor, yoksa kademeli olarak Python tarafına mı geçti?

  • Hâlâ çok yoğun kullanılıyor. SecDB'yi çalıştırıyor ve aslında piyasa tarafının tamamının sinir sistemi gibi bir şey.
    Python ve diğerlerine de kesinlikle açıklar, ayrıca Slang'i 21. yüzyıla uygun şekilde entegre etmeye yönelik teknolojiler de var; ama bunun tamamen ortadan kalkacağını hayal etmek zor olan türden bir sistem.

• Bunu sadece yerden yere vurmak yerine, nasıl ortaya çıktığını ve içeride gerçekten ne için kullanıldığını duymak daha ilginç olurdu.
  Dışarıdan bakınca tuhaf görünse de yakından inceleyince mantıklı gerekçeleri olan örnekler gördüm. Şirketlerde, içeriden bakıldığında anlamlı olan kültürler ve öncelikler vardır; dışarıdan ise garip görünebilirler.

• Kütüphanenin adını vampire-squid koymamış olmaları muazzam bir kaçırılmış fırsat.
  Sadece README'ye bakınca, bunun dışarıda faydalı biçimde kullanılmasından çok, GS'nin ne yaptığını geliştiricilere göstermeye yönelik bir tanıtım materyali gibi duruyor.

• gs-quant/gs_quant/timeseries/statistics.py içinde bulaşıcı hastalık yayılımı için SIR compartment modeli sınıfı ve SEIR modelinin neden bulunduğunu merak ediyorum: https://en.wikipedia.org/wiki/Compartmental_models_in_epidem...

• Goldman Sachs ile ilgili hiçbir şeye on metrelik sırıkla bile dokunmak istemem.
  https://en.wikipedia.org/wiki/Sergey_Aleynikov

• Bir yıl önce quant kütüphanelerine bakmıştım ama buna rastlamamıştım. Quant kütüphanesi, özellikle de volatiliteyle ilgili kütüphane yayımlamış başka büyük şirketler var mı?