1、对于已经用 C 语言编写的代码(如 NumPy 和 TensorFlow)2、I/O-bound 代码3、多线程代码4、及算法效率低下的代码
同时,团队还创建了一个GitHub org,包含几个 repos:
https://GitHub.com/faster-cpython/
Van Rossum说道,基于Python工具的用户可以从这些变化中受益。从理论上讲,这可能包括像小摩(JPMorgan)、美国银行这样的投行,它们在风险定价系统中大量使用Python语言(尽管小摩在Python2向Python3方面切换已经很晚了)。同时,还包括使用Python进行数据分析的金融公司。
Van Rossum没有评论这些变化对Python金融用户可能产生的影响。然而,考虑到C++比Python快100倍以上,它不太可能让Python在短期内适用于交易系统。
今年,Jeffrey Ryan结束竞业期,他并没有去外界传闻的Point72,而是成立了一家量化咨询公司,名为:Quant at Large。其主要工作是帮助独立投资者和基金管理者掌握量化交易的所有相关知识,从软件、算法到数据pipelines、分析工具、Alpha研究、计算资源、风险和性能工具等,啥都有!
目前还不清楚Jeffrey Ryan是否会承担Quant at Large的所有工作,但目前看来他是唯一的员工。正如Jeffrey Ryan在他简历中写的,他在量化金融领域工作了20年。他于2013年加入Citadel量化策略部门,当时该基金刚刚起步。在此期间,他帮助团队构建了围绕“数据处理、Alpha验证、风险管理和高性能计算”等工具。