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我正在开发一个解释型量化金融库，主要用于股票衍生品的快速原型设计。我没有任何使用此类语言的经验（我听说过 Goldman-Sach 的俚语，但从未见过）。

在这些语言中可以找到什么样的功能，它们是否有一些与金融市场相对应的独特功能？

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你有没有考虑过 Python？有很多成熟的库可以用于统计分析、数据采集和清洗。仅举几例：

Numpy         - N-dim array objects
Scipy         - library of statistical and optimisation tools
statsmodels   - statistical modeling
Pandas        - data structures for time series, cross-sectional, or any other form of “labeled” data
matplotlib    - MATLAB-like plotting tools
PyTables      - hierarchical database package designed to efficiently manage very large amounts of data
CVXOPT        - convex optimization routines

我个人在 python 中实现了一些非常复杂的导数 pring 模型，包括跳跃扩散 Vasicek 利率格，许多随机过程，甚至设法编写了一个遗传优化器。

我的一位教授是芝加哥一家专门使用 Python 的对冲基金的研究主管（数学博士）。

于 2011-07-24T14:12:39.333 回答
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也许，每个公司都有自己的东西，但是网上有一些资料（主要是关于 DSL-s）：

至于您自己的语言（和库/运行时！） - 在不了解您的要求的情况下没有太多要说的（仅举几例，当我开始考虑它时，我立即想到了）：

  • 谁将使用它 - 销售或交易员或量化或所有
  • 它将如何使用 - 只是预定义块的定价和/或解决优化问题。它将导致定义工作流程的能力。
  • 与底层基础设施及其抽象级别的交互
  • 可扩展性（到什么程度）
  • 实时计算或模拟
  • 输入/输出支持
于 2011-01-30T07:00:14.473 回答
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大多数语言/工具提供用于表示和分析时间序列的结构[例如时间序列回归和互相关的东西]

“独特”特征指的是访问速度、查询的容易程度或表达能力。

K 速度特别快，语言非常简洁

matlab 非常有表现力，允许你使用整套工具箱并用 java 扩展

但归根结底，这实际上取决于您到底想做什么。

于 2011-01-30T04:23:02.977 回答