Компания Технологический Центр Дойче Банка временно не ведёт блог на Хабре
Привет! Обычно в блоге мы рассказываем о технологиях и финансовой математике. Но кажется, 20 лет - повод поговорить о самом Техцентре, а именно - о его сотрудниках.
Я собрала истории пяти своих коллег. Каждый из них всерьез занимается чем-то, помимо работы (пишет книги, бегает марафоны, преподает). С каждым мы поговорили об увлечениях, достижениях и причинах оставаться в Техцентре.
В предыдущей статье я описал векторные языки и их ключевые отличия от обычных языков. На коротких примерах я постарался показать, как эти особенности позволяют реализовывать алгоритмы необычным образом, кратко и с высоким уровнем абстракции. В силу своей векторной природы такие языки идеально присоблены для обработки больших данных и в качестве доказательства в этой статье я полностью реализую на векторном языке простой SQL интерпретатор. А чтобы продемонстрировать, что программист на векторном языке может писать на векторном языке на любом языке, я реализую тот же самый интерпретатор на Rust. Преимущества векторного подхода столь велики, что даже интерпретатор в интерпретаторе сможет обработать select с группировкой таблицы в 100 миллионов строк за полминуты.
В комментариях к нашему видео про опционы достаточно быстро возник вопрос "За чей счёт этот банкет?".
Если мы говорим про биржевой рынок, то можно сказать что в каждой относительно удачной покупке есть второй участник сделки, который совершил относительно неудачную продажу. И на этом вопрос о том "за чей счёт" можно считать закрытым.
Но вполне реальной является ситуация когда одна сторона покупает или продает опцион в надежде получить прибыль от реализовавшегося курса базового актива, а другая сторона занимается динамическим управлением риска (что именно это означает мы поговорим ниже).
Мы увидим, что обе стороны одной и той же сделки могут оказаться в плюсе. Такие сделки весьма типична для вне биржевого (OTC) рынка. Происходит это за счёт специальной работы по динамического управлению рисками, которую берет на себя одна из сторон сделки.
Меня зовут Алексей Ахметшин. Я математик. В этом посте мы поговорим о различных задачах оптимизации, с которыми встречается инвестиционный банк, про функцию полезности и стохастический коэффициент дисконтирования. А также о корреляции рисков и избыточную доходность.
Это третья часть рассказа про опционы, где мы поговорим про биномиальную модель, риск-нейтральную меру и разберёмся, как рассчитать цену опциона.
Паулюс Поттер. Медвежья охота. 1649 г. Государственный музей, Амстердам.
Пауль де Вос. Бык, поверженный собаками. 1638–1640 гг. Музей Прадо, Мадрид.
Эдвард Мэтью Ворд. Пузырь Компании Южных морей. 1847 г. Галерея Тейт, Лондон.
Векторные языки мало известны широкому кругу программистов и занимают узкую нишу обработки данных в финансах, статистике и прикладной математике. Хотя сам векторный подход (или, точнее, программирование с помощью массивов) распространен гораздо шире, чем может показаться. Он реализован в известных библиотеках (NumPy), популярном языке статистиков R, математических пакетах (MATLAB), даже в современных языках программирования (Julia). Однако, возможность умножить матрицу на вектор простым выражением (A*v) – это всего лишь вершина айсберга возможностей, которыми обладают полноценные векторные языки. При том, что эти языки не так сильно отличаются от обычных, как может показаться на первый взгляд, они заставляют программиста мыслить совершенно в других категориях и реализовывать алгоритмы способами, которые никогда не придут в голову человеку, привыкшему к Java или даже Haskell. Их характерной чертой, например, является выворачивание наизнанку циклов – вместо того, чтобы спускаться по вложенным циклам вниз к простым значениям и там использовать их в функциях, вы оперируете сложными объектами целиком, давая указания языку, какие именно части этих объектов и как именно вы хотите использовать и так много раз в одном выражении. В этой статье я хочу познакомить вас с этим оригинальным подходом к реализации алгоритмов.
Всем привет! В своей статье я поделюсь опытом разработки одного из финансовых приложений на Java в ТехЦентре Дойче Банка, расскажу про стек технологий, который мы используем, и каких результатов достигаем
Всем привет! В интернете довольно много статей, связанных с Declarative Jenkins pipeline, и совсем немного о Jenkins Scripting Pipeline, хотелось бы восполнить этот пробел.
Привет, хабр!
Я думаю, что зачастую вы видели задачи, которые могли бы быть с легкостью решены, если генерировать и выполнять код сразу в рантайме. Этот подход может облегчить жизнь, когда есть желание оптимизировать место с помощью кодогенерации. Однако из-за того, что вы поставляете библиотеку, готовый код станет вам известен только при запуске приложения (чтобы процедура сборки не усложнялась).
В этой статье я хочу показать способ генерировать код в процессе выполнения программы, а потом сразу же запускать его. По сути, мы будем использовать компилятор Kotlin для jsr233.
В качестве задачи можно взять относительно популярную вещь — мы сделаем некоторое подобие AOP для разбора ответов от базы данных. Таким образом, программист сможет разметить атрибутами свой код, а мы сгенерим и скомпилируем рабочий оптимизированный код сразу в runtime. Однако на самом деле, область применения подобной тактики намного шире: можно делать программируемую конфигурацию, можно оптимизировать существующий код (за счет замены условий на заранее подсчитанные значения, которые уже не изменятся). Ну и, конечно же, можно избежать копипаста даже в тех случаях, когда выразительности языка недостаточно, чтобы выделить обобщенный кусок кода.
Весь код доступен на GitHub, для запуска необходима Java 11. В статье я привожу сокращенные варианты кода, без логов, диагностики и т.д.
