量的金融向けPythonツールキット

 (github.com/goldmansachs)
2 ポイント 投稿者 GN⁺ 2024-06-30 | 1件のコメント | WhatsAppで共有
  • GS Quantは、クオンツ取引戦略とリスク管理ソリューションの開発を加速するためのPythonツールキット
  • Goldman Sachsのクオンツ開発者が作成・保守しており、デリバティブ分析と取引戦略開発を支援
  • デリバティブのストラクチャリング、トレーディング、リスク管理に活用でき、データ分析用の統計パッケージ群としても利用可能
  • APIへのアクセスにはclient idとsecretが必要で、これはGoldman Sachsの機関投資家顧客に提供される
  • ユーザーはpip install gs-quantでインストールでき、追加ドキュメントやサンプルはGoldman Sachs Developerで提供されている

GS Quant 概要

  • GS Quantは量的金融向けのPythonツールキット
  • 世界的なリスク移転プラットフォーム上に構築されており、グローバル市場での25年の経験を基に作られている
  • 目的は、クオンツ取引戦略とリスク管理ソリューションの開発を迅速化すること

開発主体と活用範囲

  • Goldman Sachsのクオンツ開発者がGS Quantを作成・保守している
  • 主な活用領域は次のとおり
    • 取引戦略の開発
    • デリバティブ分析
    • デリバティブのストラクチャリング
    • トレーディング
    • リスク管理
  • データ分析アプリケーション向けの統計パッケージセットとしても利用できる

APIアクセス条件

  • APIを利用するにはclient idとsecretが必要
  • 該当する認証情報はGoldman Sachsの機関投資家顧客に提供される
  • 詳細は営業担当者またはMarquee Salesを通じて確認する必要がある

要件とインストール

  • 要件

    • Python 3.9以上

      • PIPパッケージマネージャーへのアクセス
      • インストールコマンドは以下のとおり
pip install gs-quant

ドキュメントとサポート

  • 追加情報はGoldman Sachs Developerで提供されている
  • サンプル、ガイド、チュートリアルもGoldman Sachs Developerの関連フォルダで確認できる
  • 質問、意見、フィードバックはgs-quant@gs.comへ送ることができる

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1件のコメント

 
GN⁺ 2024-06-30
Hacker News のコメント

  • この分野でよく知られているプロジェクトの一つ、OpenBBも見る価値があります: https://github.com/OpenBB-finance/OpenBBTerminal
    ほとんどのデータプロバイダーは無料の API キーを要求しますが、それが GTM（Go-To-Market）戦略だからです。アカウントを作らせて無料の API キーを渡し、時間がたつにつれて有料化を期待する仕組みです。
    あるいは yfinance のような「無料データ」を使うこともできますが、こうしたものは Web サイトから金融データを積極的にスクレイピングするプロジェクトに依存しています。スクレイピング側の API メンテナーとデータを持つ会社の利害が一致しないため、メインメンテナーが継続的に更新しなければならないことが多いです。
    ちなみに私は GitHub の OpenBB プロジェクトを作った主要開発者です

    • 他のデータプロバイダーの市場参入戦略に触れたので、OpenBB の市場参入戦略が何かも教えてもらえますか？
    • このジレンマから抜け出す方法はありますか？
      それと、英国データ向けに良い API があるかも気になります。

  • ここから得られる唯一の効用は、設計の参考程度です。
    実際に有用なものにアクセスするには、GS 専用のデータ API の背後にあります: https://developer.gs.com/docs/gsquant/authentication/gs-sess...

    • 実例がないのにはかなり驚きました。動画リンクがいくつかありますが、本当に動画を一時停止しながらコードを 1 行ずつ手で書き写せということなのでしょうか？
    • その設計はどう学べばいいのでしょうか？ クラス図を生成する、といった感じですか？

  • かなり基本的なレベルに見えます。実質的には金融でよく使うデータ構造クラスの集まりに近く、学部のオブジェクト指向プログラミング科目の期末プロジェクトで期待される程度です。

    • 悪い知らせですが、実際に遭遇するコードの大半はその程度の水準です。
    • 科学者や数学者などが作ったドメイン特化ライブラリでは、こういうものをよく見ます。専門エンジニアではない人が、専門エンジニア品質のコードを書くことはまれです。
      あるいは、何年にもわたってエンジニアから多くの注目を集めてきた、非常に人気のあるライブラリの場合ですね。

  • ツール群は無料かもしれませんが、データは非常に高価です。

  • GS は今でも独自言語の Slang を使っているのでしょうか、それとも Python 側へ段階的に移行したのでしょうか？

    • 今でも非常によく使われています。SecDB を動かしており、実質的に市場部門全体の神経系のような存在です。
      Python などにも確かに開かれていて、Slang を 21 世紀に合わせて統合しようとする技術もありますが、完全に消えるとは想像しにくい種類のシステムです。

  • ただけなすよりも、これがどのように生まれ、社内で実際に何に使われているのかを聞くほうが面白そうです。
    一見すると奇妙でも、詳しく見てみると合理的な理由があった事例を見たことがあります。会社には内部の人間の視点では筋が通る文化や優先順位があり、外からは奇妙に見えることがあります。

  • ライブラリ名を vampire-squid にしなかったのは、ものすごい機会損失です。
    README だけを見ると、外部で有用に使ってもらうためというより、GS が何をしているのかを開発者に見せる広告物に近く見えます。

  • なぜ gs-quant/gs_quant/timeseries/statistics.py に感染症伝播用の SIR コンパートメントモデル クラスと SEIR モデルが入っているのか気になります: https://en.wikipedia.org/wiki/Compartmental_models_in_epidem...

  • Goldman Sachs 関連のものには、10 フィートの棒でも触れたくありません。
    https://en.wikipedia.org/wiki/Sergey_Aleynikov

  • 1 年前にクオンツライブラリを探していましたが、これは見かけませんでした。他の大手企業で、クオンツライブラリ、特にボラティリティ関連ライブラリを公開しているところは他にもありますか？