Python könnte 5-mal schneller werden – was bedeutet das für die Finanzbranche?

Python ist eine der meistverbreiteten Programmiersprachen in der Finanzwelt, wird aber eher in bestimmten Teilbereichen wie der Datenanalyse und nicht als eigentliche „Market Making Software“ verwendet. Grund ist, dass die Programmiersprache zu den „interpreted languages“ zählt und wegen ihres höheren Abstraktionslevels langsamer ist als Alternativen wie C++ oder Java.

Der Python-Erfinder Guido Van Rossum will das allerdings ändern. Auf dem „Python Language Summit“ sagte Van Rossum vor Kurzem, dass er die Geschwindigkeit von Python mit der Version 3.11, die im Oktober 2022 veröffentlicht werden soll, verdoppeln wolle. In den nächsten vier Jahren soll sich, so seine Absicht, die Geschwindigkeit von Python verfünffachen.

Die Präsentation von Van Rossum, die auf Github zu finden ist, zeigt auf, wie er das erreichen will – durch einen Adaptative Bytecode Interpreter, durch ein optimiertes Frame Stack und ein „Zero Overhead“ Exception Handling. Wenn sich durch diese Änderungen die Geschwindigkeit von Python verdoppeln lasse, so Van Rossum, könnte die Programmiersprache in Zukunft durch weitere Änderungen wie ein stabiles ABI (Application Binary Interface) oder Machine Code Generation sogar noch schneller werden.

User von Python-basierten Tools könnten von diesen Änderungen profitieren, so Van Rossum. Theoretisch könnte dies auf Banken wie J.P. Morgan und Bank of America zutreffen, die in ihren Risk-Pricing-Systemen große Python-Nutzer sind – auch wenn J. P. Morgan Python 2 erst vor Kurzem hinter sich gelassen hat – sowie auf andere Unternehmen in der Finanzbranche, die die Programmiersprache für Zwecke der Datenanalyse nutzen.

Van Rossum äußert sich nicht dazu, wie sich diese Änderungen für Python-User im Finanzbereich auswirken könnten. Angesichts der Tatsache, dass C++ mehr als 100-mal schneller ist als Python, ist es unwahrscheinlich, dass Python sich in absehbarer Zeit für den Einsatz in Trading-Systemen eignen wird.

Jeffrey Ryan, einst der erste Quant Analyst bei Citadel und mittlerweile als Quant Freelancer tätig, sagt, dass Python aufgrund seiner „Performance Penalty“ normalerweise dann eingesetzt wird, wenn Geschwindigkeit keine Rolle spielt und es darum geht, das Programmieren einfach zu machen.

Eine Verdoppelung der Geschwindigkeit von Python würde im Finanzwesen keinen großen Unterschied machen, sagt Ryan. „Der meiste rechenintensive Code, der von Python verwendet wird, ist intern bereits C (oder C++/Fortran) – blas/lapack/numpy/tensorflow, usw.“, erklärt er. „Wenn es auf absolute Performance ankommt, würden Sie es wahrscheinlich in C/++ schreiben und dann in Python verpacken, so wie Libraries es tun.“

Auch wenn Python ab 2022 schneller werden sollte, vermutet Ryan, dass Banken und andere Anwender in der Finanzwelt die neue Iteration möglicherweise nur langsam annehmen. „Der Umstieg von 2.X auf 3.X ist vielen noch schmerzhaft in Erinnerung – da gibt es noch keine Bereitschaft, das direkt noch mal mitzumachen. Wenn überhaupt, führt es dazu, dass der Einsatz von Python insgesamt überdacht wird und man möglicherweise auf neuere Programmiersprachen wie Julia oder Golang umsteigt“, mutmaßt er.

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