„Richtig eingesetzt, ist Python nicht langsamer als C++“

Wie schreibt man Code schnell und effektiv? Das ist keine Frage der Programmiersprache, sondern hängt ab von Programmier-Konzepten und Libraries.

C++ ist vermutlich eine der „reinsten“ objekt-orientierten Programmiersprachen, die heute von Quants verwendet werden. Konzepte wie „multiple inheritance“ können unglaublich mächtig sein. Ich habe allerdings erlebt, dass C++ auch als prozedurale Programmiersprache verwendet wird und das ist nicht wirklich sinnvoll.

Python ist beileibe keine tolle Prototyping-Programmiersprache. Die Stärke von Python liegt in seinen umfangreichen und starken Libraries, die für numerische und statistische Berechnungen genutzt werden. Ich kann beispielsweise eine VaR-Zeitreihe in einer einzigen Linie generieren.

Man kann mit Python (genau wie mit C++) aber auch Grausamkeiten anrichten – Programmierer mit einem IT-Hintergrund lamentieren immer wieder über Matrizen anstelle von vektorisierten Funktionen. Richtig eingesetzt ist es allerdings nicht wesentlich langsamer als C++.

Keine Programmiersprache ist ohne Risiken. Bei Python ist es das Fehlen einer starken Typisierung, während C++ die einzigartige Fähigkeit hat, Speicherlecks zu produzieren.

Für mich zeichnet sich Python dadurch aus, dass ich während des gesamten quantitativen Prozesses, vom Research bis hin zur Produktion dieselbe Sprache verwenden kann. Wenn ich ein paar erstklassige C++-Quants zur Hand habe, toll! Wenn ich aber die Wahl habe zwischen dem Risiko einer schwachen Typisierung und IT-Leuten, die völlig ahnungslos Modelle in C++ umcodieren, würde ich mich jederzeit für ersteres entscheiden.

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