Für Recruiter
Pandas ist gut, aber reicht nicht aus.

Welche Python-Packages du beherrschen musst, um bei einem Hedgefonds zu arbeiten

Wie bereits häufiger berichtet, haben Hedgefonds eine große Vorliebe für Leute, die in Python programmieren können. Python hat sich von einer führenden Sprache für Web-Frameworks zur führenden Sprache für Data Scientists entwickelt. Und Hedgefonds beziehen einen Großteil ihres Alpha aus Daten.

Nur wenige kennen sich besser mit Data Science in Hedgefonds aus als Jeff Reback, Managing Director beim Quant Hedge Fund Two Sigma. Reback, der Informatik am MIT studiert hat, arbeitet seit 2017 bei Two Sigma und ist Experte für Big Data und elektronisches Trading. Und es gibt eines, was Reback besser kennt als alles andere: Pandas, die Open-Source-Python-Library, die verwendet wird für Datenstrukturen und die Manipulation von numerischen Tabellen. Reback ist Mr. Pandas: Er leitet das Projekt seit 2013.

Im Rahmen eines Webinars präsentierte Reback vor ein paar Monaten das untenstehende Schaubild, das das massive Wachstum von Pandas unter den Python-Bibliotheken seit seiner Übernahme darstellt. Basierend auf Fragen, die auf Stack overlow gestellt wurden, zeigt es die Vorrangstellung von Panda bei Data Packages quer durch alle Branchen – nicht nur in der Finanzwelt.

Allerdings hat sich das Wachstum von Panda seit 2020 abgeflacht. Und das liegt daran, dass Pandas zwar toll, aber nicht makellos ist. Es ist sehr einfach zu debuggen und zu testen, aber es ist nicht mehr so toll, wenn man mehr als 10 Gigabyte Daten hat. Bei 10 Gigabyte und mehr ist Pandas weniger effizient und hat Speicherbeschränkungen.

An diesem Punkt wechselt Two Sigma laut Reback nahtlos zu etwas anderem: Zu Ibis, einem weiteres Open-Source-Python-Paket, das für sehr große Datensätze entwickelt wurde. Ibis ist nicht in der obigen Tabelle enthalten. Wie Pandas wurde auch Ibis von Wes McKinney entwickelt, einem ehemaligen Quant Researcher beim Hedgefonds AQR. McKinney selbst hat 2017 sämtliche Schwächen von Panda und die Gründe für die Entwicklung von Ibis detailliert beschrieben.

Heutzutage muss man also nicht nur Pandas beherrschen. Man muss Pandas und Ibis drauf haben. Reback sagt, dass Two Sigma ein Tech-Stack namens „Bamboo“ aufgebaut habe, der im Kern Pandas für kleinere Datensätze verwendet und Ibis nutzt, um seinen Code in Apache Spark für größere Datensätze zu übersetzen. „Das macht echt Spaß, man schreibt den Code einmal, testet ihn, bringt ihn zum Laufen und skaliert ihn dann einwandfrei“, so Reback.

Momentan ist Pandas bei weitem die meistgenutzte der beiden Bibliotheken: Sie hat 35.000 Sterne auf Github – Ibis hat lediglich 2.000. Aber da sich die Daten immer weiter vermehren, ist Ibis die Zukunft. Data Scientists, die bei Hedgefonds arbeiten wollen, müssen beide beherrschen.

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Photo by Debbie Molle on Unsplash

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AUTORSarah Butcher Globale Redaktionsleiterin mit Sitz
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