為下一代定價庫選擇程式語言
如果我要開始開發定價庫，哪種程式語言最適合滿足以下需求：
- 使用 GPU 或任何其他支持硬體的技術實現高度可並行化的定價模型；
- 合理的維護成本；
- 為下一代寬客（今天的學生）做好準備。
最少是一個重要的因素。脫離學術環境，博士生還懂C++程式嗎？
沒有一種明確的程式語言可用於此。
正如Attack68所說，一個主要用 Python 編寫的庫，同時利用 Python 用 C 編寫的快速庫將是一個不錯的選擇，原因如下：
- 同樣，正如評論所述，有一個龐大的 Python 程序員社區，以及支持所提到的各個庫（numpy、scipy 等）的社區。
- Python 是一種非常流行的程式語言，很多人都會使用它。
同樣，沒有一種確定的語言是編寫利用 GPU 硬體或任何其他硬體的庫的最佳選擇。
使用 GPU 或任何其他支持硬體的技術實現高度可並行化的定價模型；
就 GPU 而言，我會研究Nvidia CUDA 庫，它支持 C、C++、Python、Fortran 和 MatLab。也有Java、R和C#的綁定。
使用 Nvidia CUDA，您可以建構基於 GPU 的定價庫，為此我個人會使用 C++，但 CUDA 支持 C 和 Python，如上所述。
但是，這裡要注意的另一件事（以及問題中未包含的內容）是一個非常重要的細節：誰將使用該庫，他們將使用它做什麼以及該庫如何將自己與已經非常流行的、有據可查的和社區驅動的量化金融圖書館？流行的開源QuantLib有一個 Python 版本，提供大量支持，任何已經習慣並使用QuantLib for Python 的人都不太可能切換。
…博士生還知道如何用 C++ 程式嗎？
是的，他們當然會。有幾種方法可以找到它，包括簡單的網際網路搜尋。例如，讓我們訪問Caltech Department of Computing & Mathematical Sciences的網站。在加州理工學院獲得 CS 學位的主要部分是 C/C++ 教育，例如，您可以查看CS11的課程目錄。您會看到他們不僅有 C++，而且還有高級 C++。這有點無關緊要，但是鑑於您關於 C++ 是否仍在著名的技術大學教授的聲明，我認為這是必要的。
我會選擇的兩種語言是 C++ 和 Python，而後者利用 Python 的快速 Fortran 庫。