Python es un lenguaje de programación interpretado, dinámico y multiplataforma que, además de ser sencillo y legible por tratarse de un lenguaje de alto nivel, soporta hasta cierto grado distintos paradigmas tales como programación orientada a objetos, programación imperativa y programación funcional, entre otros. Es por esto que, empresas de todo el mundo, están comenzando a aprovechar cada vez más sus atributos no solo dentro de las áreas convencionales como desarrollo web o automatización de procesos, sino ahora también en áreas más alejadas como el sector financiero.

Ventajas

Una de sus principales ventajas es que, dada su gran popularidad, cada vez más personas se integran a la comunidad de Python y crean librerías de código abierto, es decir, extractos de código creados para realizar alguna función en específico como cálculos o análisis financieros y que, al ser públicos, ya no deben ser reescritos por cada usuario que desee realizar dicho algoritmo, sino pueden simplemente ser llamados a través de la librería.

Otra ventaja derivada de su popularidad es la facilidad de aprendizaje no sólo por tener una sintaxis y estructura sencillas, sino por la infinidad de recursos que facilitan el que programadores y no programadores puedan comprenderlo con rapidez y ponerlo en práctica en su vida diaria.

Otra ventaja derivada de su popularidad es la facilidad de aprendizaje no sólo por tener una sintaxis y estructura sencillas, sino por la infinidad de recursos que facilitan el que programadores y no programadores puedan comprenderlo con rapidez y ponerlo en práctica en su vida diaria.

Conforme más empresas van implementando Python como un requisito para sus trabajadores, más aplicaciones se encuentran para distintas ramas de las finanzas. Por ejemplo, inicialmente ganó posicionamiento al ser utilizado por economistas que vieron potencial en su uso debido al gran impacto que estaba teniendo en data science y visualización de datos, sin embargo, actualmente es empleado en prácticamente todas las áreas de la industria financiera, con ejemplos destacados como risk management, por los gestores de distintos tipos de riesgo de las entidades financieras; mesas de operaciones de trading y equipos de quants; análisis e incluso creación de cryptocurrencies; digital banking, dada su relación con la inteligencia artificial; cybersecurity, en la detección de malware, análisis de amenazas y penetration tests.

Para cualquier financiero o aspirante a cargos en el sector, un curso de Programación con Python para Finanzas es una inversión necesaria.