Интересное что-то – Telegram
Интересное что-то
517 subscribers
2.71K photos
252 videos
138 files
4.51K links
Материалы и мысли, понадерганные отовсюду
Блог: https://news.1rj.ru/str/asisakov_channel
Чат: https://news.1rj.ru/str/youknowds_chat
Download Telegram
Forwarded from Dmitry K
Посоветовали вот плейлист по тематике сисдиза (его уже кидали в чате, но пусть будет еще раз, с описанием).
https://www.youtube.com/channel/UC-Z7T0lAq_xECevIz8E5R5w

> Ещё классные видео есть на Youtube у Mark Richards. Это один из авторов Fundamentals of Software Architecture (книга непростая, но крутая, планирую ее в бумажном варианте тоже заказать себе).
> Формат такой: берётся какой-нибудь вопрос типа ACID vs BASE, request/reply VS messaging и относительно подробно разбирается. Марк очень здорово объясняет
Forwarded from Bear Market
Про OpenSource и финансы

Вообще, финансы, конечно, индустрия наименее расположенная к опенсорс технологиям. Причем какой ее разрез не возьми.

Если говорить про банковские или розничные продукты - основной риск на 100 процентов лежит в плоскости безопасности. Невозможно себе представить, что кто-то будет готов брать на себя угрозу потенциальных взломов клиентских счетов или собственных депозитариев, упростив и ускорив себе разработку. .

С трейдингом, казалось бы, тоже очевидно. Если у тебя есть “edge” - преимущество над остальными, как только ты его отдаешь в опенсорс, оно тут же и потеряется.

И все же. Из нашего опыта, люди очень редко смотрят на одни и те же данные одинаково. Так что даже дата (самое, казалось бы, ценное) не святой грааль. Еще более открытой областью для коллаборации являются инструменты исследования этих данных. Ниже список полезных для quant finance библиотек. Пользуйтесь и делитесь с квантами.

Github quantitative finance repos

Goldman Sachs
https://github.com/goldmansachs

OpenBB-finance/OpenBBTerminal: Investment Research for Everyone, Anywhere.
https://github.com/OpenBB-finance/OpenBBTerminal

enthought/pyql: Cython QuantLib wrappers
https://github.com/enthought/pyql

vollib/vollib: Fundamentally a swig/python wrapper around Peter Jaeckel's lets_be_rational. lets_be_rational focuses exclusively on Black76, while Vollib extends this to add support for Black-Scholes and Black-Scholes-Merton.
https://github.com/vollib/vollib

jsmidt/QuantPy: A framework for quantitative finance In python.
https://github.com/jsmidt/QuantPy

alpha-miner/Finance-Python: python tools for Finance with the functionality of indicator calculation, business day calculation and so on.
https://github.com/alpha-miner/Finance-Python

pmorissette/ffn: ffn - a financial function library for Python
https://github.com/pmorissette/ffn

GriffinAustin/pynance: Lightweight Python library for assembling and analyzing financial data
https://github.com/GriffinAustin/pynance

ynouri/pysabr: SABR model Python implementation
https://github.com/ynouri/pysabr

domokane/FinancePy: A Python Finance Library that focuses on the pricing and risk-management of Financial Derivatives, including fixed-income, equity, FX and credit derivatives.
https://github.com/domokane/FinancePy

goldmansachs/gs-quant: Python toolkit for quantitative finance
https://github.com/goldmansachs/gs-quant

federicomariamassari/willowtree: Robust and flexible Python implementation of the willow tree lattice for derivatives pricing.
https://github.com/federicomariamassari/willowtree

federicomariamassari/financial-engineering: Applications of Monte Carlo methods to financial engineering projects, in Python.
https://github.com/federicomariamassari/financial-engineering

dbrojas/optlib: A library for financial options pricing written in Python.
https://github.com/dbrojas/optlib

google/tf-quant-finance: High-performance TensorFlow library for quantitative finance.
https://github.com/google/tf-quant-finance

RomanMichaelPaolucci/Q-Fin: A Python library for mathematical finance
https://github.com/RomanMichaelPaolucci/Q-Fin

quantsbin/Quantsbin: Quantitative Finance tools
https://github.com/quantsbin/Quantsbin

bbcho/finoptions-dev
https://github.com/bbcho/finoptions-dev
#causal
Бесплатная книжка по Каузал инференс в питоне
https://matheusfacure.github.io/python-causality-handbook/landing-page.html
Forwarded from DevFM
Зачем WSGI в Python?

На картинке изображён путь пользовательского http-запроса до его обработчика на питоне.

Но между ними располагаются вебсервер Nginx, WSGI-сервер Gunicorn и веб-фреймворк Django. И как это всё работает?

На видео WSGI for Web Developers Ryan Wilson-Perkin за 25 минут расскажет о всех элементах картинки, поднимет PEP3333 и покажет небольшую реализацию WSGI на сокетах.

#python #youtube
#courses
Ссылки и подборки с поступашек
Forwarded from Мягкие Sкилы
Company values и как их готовить
В рамках карьерной консультации я помогал кандидату подготовиться к раундам интервью в одной из европейских компаний.

У компании достаточно хороший процесс, всё в меру формализовано. Кандидата очень тактично ведёт корпоративный рекрутер. И среди прочего рекрутер указал необходимость ознакомиться с ценностями компании.

Вот о них сегодня и поговорим.

https://teletype.in/@your_soft_skillzz/company-values
Forwarded from ДНСЙ 🫀
подарочек от Давида 😊
Forwarded from Data-comics
Команда datacamp делится читшитом на тему датавиза.
Почитать подробности и посмотреть в качестве получше можно по ссылке.

В целом, все кто Storytelling with data читал, ничего нового не увидят. Но компактная подача может кому-то пригодится. 😁👌

https://www.datacamp.com/cheat-sheet/data-storytelling-and-communication-cheat-sheet
#quant
Лекции для квантов по вычислительным финансам