¿Qué herramientas podemos usar para Finanzas Computacionales?

Las finanzas computacionales son una disciplina financiera emergente que utiliza técnicas avanzadas del procesamiento de datos para analizar grandes volúmenes de información económica y empresarial en tiempo real, lo cual permite a las compañías tomar decisiones más informadas sobre su gestión financiera. En el campo tecnológico hay varias herramientas que se utilizan ampliamente por los profesionales para realizar análisis financieros computacionales de manera eficiente y precisa, aquí mencionamos algunas:
1) Python – Es un lenguaje de programación generalmente usado en el desarrollo web y la inteligencia artificial. También se utiliza ampliamente como herramienta para realizar análisis financieros computacionales debido a su potente biblioteca NumPy que permite trabajos matemáticos avanzados, así también cuenta con varias librerías especializadas en finanza computacional tales como pandas y matplotlib.
2) R – Es un lenguaje de programación similar al anterior pero específico para el análisis estadístico y la visualización gráfica del mismo; se utiliza ampliamente por los profesionales financieros debido a su potente biblioteca económica que incluye funciones avanzadas en tiempo real.
3) MATLAB – Es un lenguaje de programación especializado para el análisis matemático y la simulación; se utiliza ampliamente por los profesionales financieros debido a su potente biblioteca económica que incluye funciones avanzadas en tiempo real.
4) Tableau –Es una herramienta de visualización gráfica especializada para el análisis y la presentación del datos; se utiliza ampliamente por los profesionales financieros debido a su potente biblioteca económica que incluye funciones avanzadas en tiempo real.
5) SQL – Es un lenguaje de consulta estructurada utilizado generalmente para el manejo y la exploración del datos; se utiliza ampliamente por los profesionales financieros debido a su potente biblioteca económica que incluye funciones avanzadas en tiempo real.
6) SAS – Es un lenguaje de programación especializado para análisis estadístico y procesamiento de información, también cuenta con una poderosa herramienta gráfica; se utiliza ampliamente por los profesionales financieros debido a su potente biblioteca económica que incluye funciones avanzadas en tiempo real.
7) Apache Hadoop – Es un sistema distribuido para el almacenamiento y la procesación de grandes volúmenes de datos; se utiliza ampliamente por los profesionales financieros debido a su potente biblioteca económica que incluye funciones avanzadas en tiempo real.
8) Apache Spark –Es una plataforma abierta para el análisis y la procesación del big data, también cuenta con un lenguaje de programación especializado; se utiliza ampliamente por los profesionales financieros debido a su potente biblioteca económica que incluye funciones avanzadas en tiempo real.
9) TensorFlow – Es una plataforma abierta para la inteligencia artificial y el procesamiento de imágenes; se utiliza ampliamente por los profesionales financieros debido a su potente biblioteca económica que incluye funciones avanzadas en tiempo real.
10) Amazon Web Services (AWS)- Es una plataforma cloud computing para la almacenaje, el procesamiento y las aplicaciones web; se utiliza ampliamente por los profesionales financieros debido a su potente biblioteca económica que incluye funciones avanzadas en tiempo real.
En resumen estas herramientas son muy útiles e importantes para aquellos trabajando con finanza computacional, ya sea como analistas de datos o desarrolladores de software; cada una tiene sus propias ventajas y desventajas dependiendo del proyecto que se esté realizado.