Quantitative Finance के लिए Python टूलकिट

 (github.com/goldmansachs)
2 पॉइंट द्वारा GN⁺ 2024-06-30 | 1 टिप्पणियां | WhatsApp पर शेयर करें
  • GS Quant quantitative trading strategies और risk management solutions के विकास को तेज़ करने के लिए एक Python toolkit है
  • इसे Goldman Sachs के quant developers ने बनाया और maintain किया है, और यह derivatives analysis और trading strategy development को support करता है
  • इसका उपयोग derivatives structuring, trading और risk management में किया जा सकता है, और इसे data analysis के लिए statistical packages के संग्रह के रूप में भी इस्तेमाल किया जा सकता है
  • API access के लिए client id और secret की जरूरत होती है, जो Goldman Sachs के institutional clients को दिए जाते हैं
  • उपयोगकर्ता इसे pip install gs-quant से install कर सकते हैं, और अतिरिक्त documentation और examples Goldman Sachs Developer पर उपलब्ध हैं

GS Quant का overview

  • GS Quant quantitative finance के लिए एक Python toolkit है
  • यह एक global risk transfer platform पर बनाया गया है, और global markets में 25 वर्षों के अनुभव पर आधारित है
  • इसका उद्देश्य quantitative trading strategies और risk management solutions के विकास को तेज़ करना है

Developer और उपयोग का दायरा

  • Goldman Sachs के quant developers GS Quant को बनाते और maintain करते हैं
  • इसके मुख्य उपयोग क्षेत्र ये हैं
    • Trading strategy development
    • Derivatives analysis
    • Derivatives structuring
    • Trading
    • Risk management
  • इसे data analysis applications के लिए statistical packages के सेट के रूप में भी इस्तेमाल किया जा सकता है

API access की शर्तें

  • API का उपयोग करने के लिए client id और secret की जरूरत होती है
  • ये credentials Goldman Sachs के institutional clients को दिए जाते हैं
  • अधिक जानकारी sales representative या Marquee Sales के जरिए देखनी होगी

Requirements और installation

  • Requirements

    • Python 3.9 या उससे ऊपर

      • PIP package manager access
      • installation command यह है
pip install gs-quant

Documentation और support

  • अतिरिक्त जानकारी Goldman Sachs Developer पर उपलब्ध है
  • Examples, guides और tutorials भी Goldman Sachs Developer के संबंधित folders में देखे जा सकते हैं
  • सवाल, राय और feedback gs-quant@gs.com पर भेजे जा सकते हैं

संबंधित पढ़ाई

1 टिप्पणियां

 
GN⁺ 2024-06-30
Hacker News की राय

  • इस क्षेत्र के जाने-माने प्रोजेक्ट्स में से एक OpenBB भी देखने लायक है: https://github.com/OpenBB-finance/OpenBBTerminal
    ज़्यादातर data providers मुफ्त API key मांगते हैं, क्योंकि वही उनका go-to-market (GTM) strategy होता है। वे आपसे account बनवाते हैं, मुफ्त API key देते हैं, और फिर समय के साथ आपको paid plan में convert करने की उम्मीद रखते हैं
    या फिर आप yfinance जैसे “free data” का इस्तेमाल कर सकते हैं, लेकिन ऐसे tools उन projects पर निर्भर करते हैं जो websites से financial data को aggressively scrape करते हैं। Scraping-side API maintainers और data रखने वाली companies के हित एक जैसे नहीं होते, इसलिए अक्सर मुख्य maintainer को लगातार updates करते रहना पड़ता है
    संदर्भ के लिए, मैं GitHub पर OpenBB प्रोजेक्ट बनाने वाले मुख्य developers में से एक हूँ

    • आपने दूसरे data providers की go-to-market strategy की बात की, तो क्या OpenBB की market entry strategy क्या है, यह भी बता सकते हैं?
    • क्या इस दुविधा से निकलने का कोई तरीका है?
      और मैं यह भी जानना चाहूँगा कि UK data के लिए कोई अच्छा API है या नहीं

  • यहाँ से मिलने वाला एकमात्र उपयोग शायद design reference भर है
    वास्तव में उपयोगी चीज़ों तक पहुँच GS के private data API के पीछे है: https://developer.gs.com/docs/gsquant/authentication/gs-sess...

    • असली examples न होना काफ़ी हैरान करने वाला था। कुछ video links हैं, लेकिन क्या सच में वीडियो pause करके code की हर line हाथ से कॉपी करनी होगी?
    • उसके design का अध्ययन कैसे किया जाए? जैसे class diagram generate करके?

  • यह काफ़ी बुनियादी स्तर का लगता है। असल में यह finance में आम तौर पर इस्तेमाल होने वाली data structure classes के संग्रह जैसा है, और लगभग वैसा ही है जैसा किसी undergraduate object-oriented programming course के final project से उम्मीद की जाए

    • बुरी ख़बर यह है कि वास्तव में मिलने वाला ज़्यादातर code इसी स्तर का होता है
    • domain-specific libraries में, जिन्हें scientists या mathematicians वगैरह ने बनाया हो, यह चीज़ बहुत दिखती है। जो लोग professional engineers नहीं हैं, वे professional engineer quality का code कम ही लिखते हैं
      या फिर वह लाइब्रेरी बहुत ज़्यादा लोकप्रिय हो और वर्षों तक engineers का काफ़ी ध्यान मिला हो

  • toolkit भले मुफ्त हो, लेकिन data बहुत महँगा है

  • क्या GS अभी भी अपनी खुद की language Slang इस्तेमाल करता है, या धीरे-धीरे Python की तरफ़ migrate कर गया है?

    • अब भी बहुत इस्तेमाल होती है। यह SecDB को चलाती है, जो लगभग पूरे markets division की nervous system जैसी है
      Python वगैरह के लिए यह निश्चित रूप से खुला है, और Slang को 21वीं सदी के हिसाब से integrate करने की technology भी है, लेकिन यह ऐसा system है जिसके पूरी तरह गायब हो जाने की कल्पना करना मुश्किल है

  • बस इसे नीचा दिखाने के बजाय, यह कैसे बना और अंदरूनी तौर पर वास्तव में किस काम में आता है, यह सुनना ज़्यादा दिलचस्प होगा
    मैंने ऐसे मामले देखे हैं जो ऊपर से अजीब लगते थे, लेकिन गहराई से देखने पर उनके पीछे वाजिब कारण थे। Companies की अपनी culture और priorities होती हैं जो अंदर से समझ में आती हैं, लेकिन बाहर से अजीब दिख सकती हैं

  • लाइब्रेरी का नाम vampire-squid न रखना बहुत बड़ा खोया हुआ मौका था
    सिर्फ README देखकर लगता है कि यह बाहर उपयोगी तौर पर इस्तेमाल होने वाली चीज़ से ज़्यादा, developers को GS क्या करता है यह दिखाने वाली marketing material है

  • मुझे जिज्ञासा है कि gs-quant/gs_quant/timeseries/statistics.py में infectious disease spread के लिए SIR compartment model class और SEIR model क्यों हैं: https://en.wikipedia.org/wiki/Compartmental_models_in_epidem...

  • Goldman Sachs से जुड़ी किसी भी चीज़ को मैं 10-foot pole से भी छूना नहीं चाहूँगा
    https://en.wikipedia.org/wiki/Sergey_Aleynikov

  • एक साल पहले मैंने quant libraries ढूँढी थीं, लेकिन यह नहीं दिखी। क्या दूसरी बड़ी companies में से किसी ने quant libraries, खासकर volatility-related libraries, public की हैं?