Mastering Financial Engineering: От моделирования на Python к интерактивным приложениям

Пошаговое руководство по созданию профессиональных финансовых моделей и их развертыванию с помощью Python и Streamlit

Финансовый инжиниринг включает в себя сложные вычисления и моделирование для анализа и решения финансовых проблем. Независимо от того, являетесь ли вы студентом или начинающим специалистом в области финансов, очень важно не только понимать концепции, но и профессионально представлять свою работу. В этой статье мы рассмотрим, как с помощью Python превратить простой код моделирования цены опциона Монте-Карло в развернутое приложение. Это не только улучшит ваше понимание, но и поможет эффективно донести финансовые концепции с помощью визуализаций и пользовательских приложений.

Вот предварительный вариант приложения, которое вы сможете создать к концу этого урока:

Следуйте инструкциям, приведенным в репозитории GitHub для этого проекта.

1. Организуйте рабочее пространство

Шаг 1.1: Создание выделенной папки

Начните с создания специальной папки для вашего проекта по финансовой инженерии. Организация работы в структурированном виде необходима для эффективной разработки.

Шаг 1.2: Инициализация папки локально

Откройте терминал и перейдите в папку проекта. Создайте среду Python и установите все необходимые пакеты. Хорошей практикой является создание виртуальной среды для изоляции зависимостей проекта. Это гарантирует, что пакеты, предназначенные для конкретного проекта, не будут мешать работе общесистемных пакетов. Это можно сделать с помощью программы venv:

python -m venv myenv
source myenv/bin/activate
pip install package1 package2

Шаг 1.3: Написание кода ценового моделирования

Напишите в этой папке код моделирования цены опциона Монте-Карло. Начните с создания файла monte_carlo_sim.py . Вы можете написать код самостоятельно или скопировать его из моего репозитория GitHub.

2. Создание приложения Streamlit

Шаг 2.1: Создание простого приложения Streamlit

Streamlit – это отличный инструмент для создания веб-приложений, управляемых данными, с минимальным количеством кода. Вы можете визуализировать входные параметры и конечный результат финансовой модели, превратив свой код в приложение Streamlit. Примеры кода можно найти в моем репозитории GitHub или обратиться к моей предыдущей статье о создании простых приложений Streamlit.

Шаг 2.2: Проверка на месте

Прежде чем приступить к работе, убедитесь, что приложение Streamlit работает так, как ожидается, запустив его локально:

streamlit run app.py

3. Подготовка к развертыванию

Шаг 3.1: Создание виртуальной среды

Для развертывания важно создать виртуальную среду и файл requirements.txt для управления зависимостями проекта. Для этого воспользуйтесь следующими командами:

pip freeze > requirements.txt

После выполнения этого действия в вашем каталоге должен появиться новый файл.

Шаг 3.2: Создание файла .gitignoreFile

Чтобы избежать размещения ненужных файлов в репозитории системы контроля версий, создайте файл .gitignore и укажите в нем файлы или каталоги, которые должны быть исключены. Обычно это .pyc, pycache и myenv/ для папки виртуального окружения.

Ваш файл .gitignore для данного проекта должен выглядеть следующим образом:

После этого шага можно деактивировать виртуальную среду в терминале.

deactivate

4. Контроль версий и развертывание

Шаг 4.1: Настройка репозитория GitHub

Перейдите в свою учетную запись GitHub и создайте новый репозиторий для своего проекта. Следуйте инструкциям, предоставленным GitHub.

Шаг 4.2: Размещение файлов на GitHub

Переместите файлы из локальной папки в репозиторий GitHub с помощью следующих команд:

git init
git add .
git commit -m "Initial commit"
git branch -M main
git remote add origin <repository_url>
git push -u origin main

Шаг 4.3: Авторизация развертывания Streamlit

Чтобы развернуть приложение с помощью Streamlit, необходимо авторизовать учетную запись GitHub в Streamlit Deployment Service.

Шаг 4.4: Развертывание приложения

После авторизации создайте новое приложение Streamlit, используя существующий репозиторий GitHub, который вы только что создали. Streamlit проведет вас через весь процесс развертывания.

По завершении этого шага у вас должно получиться развернутое приложение, которое можно распространять по ссылке. Здесь вы можете посмотреть приложение, которое я развернул, используя код, предоставленный в репозитории GitHub.

5. Документирование и обмен информацией

Шаг 5.1: Написание исчерпывающего файла Read Me

Хорошо документированный файл README очень важен. Объясните цель вашего проекта, как запустить приложение локально и предоставьте все необходимые инструкции для конечных пользователей.

Шаг 5.2: Поделитесь своей работой

Наконец, поделитесь своей работой со всем миром. Укажите ссылки на репозиторий GitHub и развернутое приложение. Вы также можете рассказать о своем проекте на таких платформах, как LinkedIn, или на соответствующих форумах, чтобы продемонстрировать свои навыки финансового инженера.

Следуя этим шагам, вы сможете не только улучшить свои проекты в области финансовой инженерии, но и представить их в профессиональном и доступном виде. Это поможет вам выделиться в финансовой сфере и сделать свою работу более значимой. Удачи вам на пути финансового инжиниринга!