بازار جفت ارزها که معمولاً به عنوان فارکس شناخته می شود، یک بازار جهانی شلوغ برای تجارت ارز است. در این محیط پر سرعت، معامله گران و تحلیلگران برای تصمیم گیری آگاهانه به شدت به داده ها متکی هستند. پایتون به دلیل تطبیق پذیری و کتابخانه های مختلف، گزینه ای محبوب برای مدیریت داده های مالی بوده است. در حالی که pandas و NumPy کتابخانه‌هایی برای تجزیه و تحلیل داده‌ها بوده‌اند، کتابخانه‌های جایگزینی وجود دارند که می‌توانند برای کار با داده‌های فارکس نیز مفید باشند. در این مقاله به بررسی برخی از این کتابخانه های کمتر شناخته شده و ویژگی های منحصر به فرد آن ها می پردازیم.
Vaex
Vaex یک کتابخانه DataFrame سریع و با حافظه کارآمد است که برای مجموعه داده های بزرگ طراحی شده است. برخلافVaex, pandas می‌تواند میلیاردها ردیف را به راحتی مدیریت کند، که آن را برای پردازش مجموعه داده‌های عظیم فارکس ایده‌آل می‌کند.Vaex از مکانیزم ‘lazy evaluation’ استفاده می کند، که به آن اجازه می دهد تا عملیات را بدون بارگیری کل مجموعه داده در حافظه اجرا کند. این ویژگی مصرف حافظه را به میزان قابل توجهی کاهش می دهد و منجر به افزایش عملکرد می شود.
یکی از نقاط قوت Vaex در توانایی آن در پردازش موثر عبارات نهفته است. برای تجزیه و تحلیل داده های فارکس، که در آن محاسبات شامل چندین ستون است، Vaex می تواند مزیت سرعت قابل توجهی نسبت به کتابخانه های سنتی داشته باشد.
به طور خلاصه، pandas برای مجموعه داده‌های کوچک‌تری که می‌توانند در RAM قرار بگیرند عالی است و مجموعه‌ای جامع از ویژگی‌های آنالیز داده‌ها را ارائه می‌دهد. از سوی دیگر، Vaex برای مدیریت مجموعه داده های بزرگ طراحی شده است و از پردازش خارج از هسته برای عملکرد برتر در وظایف کلان داده استفاده می کند. انتخاب بین این دو به اندازه مجموعه داده و الزامات خاص پروژه بستگی دارد.
DasK
Dask یک کتابخانه محاسباتی موازی انعطاف پذیر است که قابلیت های موازی پیشرفته و زمان بندی کار را ارائه می دهد. این قابلیت ها به کاربران امکان می دهد تا داده ها را به صورت توزیع شده در چندین هسته یا حتی خوشه ها پردازش کنندکه آن را به ابزاری قدرتمند برای مدیریت تجزیه و تحلیل داده های فارکس در مقیاس بزرگ تبدیل می کند.
برای معامله گران و تحلیلگرانی که با مجموعه داده های گسترده کار می کنند، Daskانتقال یکپارچه از pandas را ارائه می دهد. این می تواند به طور مؤثری محاسباتی را که روی مجموعه داده هایی که بیش از ظرفیت حافظه سیستم هستند، مدیریت انجام دهد. علاوه بر این، معماری Dask برای تکمیل کتابخانه‌های موجود مانند Pandas ، NumPy، و Scikit-learn طراحی شده است.
Polars
Polars یک کتابخانه تحلیل داده است که به گونه ای ساخته شده است که سریع، کارآمد از نظر حافظه و استفاده از آن آسان باشد. دارای ساختار DataFrame مشابه pandas است که آن را به یک انتخاب طبیعی برای کسانی که با pandas آشنا هستند تبدیل می کند. با این حال، مزیت عملکرد Polars هنگام برخورد با مجموعه داده های بزرگتر آشکار می شود.
قابلیت‌های پردازش موازی آن از چند رشته‌ای برای تسریع محاسبات استفاده می‌کند و به ویژه برای وظایف داده‌های فارکس قابل موازی‌سازی مناسب است. Polars همچنین از منابع و فرمت های مختلف داده از جمله CSV، Arrow و Parket پشتیبانی می کند.
Polars از چند رشته برای انجام عملیات به صورت موازی استفاده می کند و از CPU های چند هسته ای مدرن بهره می برد. این موازی سازی به طور قابل توجهی وظایف پردازش داده را تسریع می کند و آن را برای عملیات محاسباتی فشرده روی داده های فارکس مناسب می کند.
Modin
یک کتابخانه پایتون منبع باز است که روشی آسان و کارآمد برای سرعت بخشیدن به پردازش داده ها با استفاده از موازی سازی ارائه می دهد. این به طور خاص به عنوان جایگزینی برای pandas ، اما با عملکرد بهبود یافته برای مجموعه داده های بزرگ طراحی شده است. Modin این افزایش عملکرد را با استفاده از پردازش موازی به دست می آورد و به آن اجازه می دهد تا از چندین هسته CPU برای انجام محاسبات به طور همزمان استفاده کند.
کاربران به راحتی می توانند با تغییر تنها یک خط کد، از پانداها به Modin سوئیچ کنند و آن را برای کسانی که قبلاً با pandas آشنا هستند، تبدیل به یک انتقال آسان کند.
نتیجه
در حالی که pandas و NumPy پایه و اساس تجزیه و تحلیل داده ها در پایتون بوده اند، دنیای تجزیه و تحلیل داده های فارکس فرصت های زیادی را برای کاوش و استفاده از کتابخانه های جایگزین ارائه می دهد. Vaex، Dask، Polars و Modin از جمله گزینه‌های قدرتمندی هستند که می‌توانند نیازهای خاص تجزیه و تحلیل داده‌های فارکس را برآورده کنند، به‌ویژه زمانی که با مجموعه داده‌های مقیاس بزرگ سروکار داریم.
هر یک از این کتابخانه‌ها نقاط قوت منحصر به فردی را دارند، از مدیریت کارآمد داده‌ها تا قابلیت‌های پردازش موازی. معامله گران و تحلیلگران با ادغام این گزینه ها در کار خود، می توانند فرصت های جدیدی را ایجاد کنند و مزیت رقابتی را در بازار فارکس پویا که مبتنی بر داده است، کسب کنند.
