Les langages de programmation émergents à apprendre pour décrocher un job tech en finance
La plupart des langages de programmations utilisés dans la finance commencent à dater. Certains systèmes anciens tournent toujours sous COBOL, qui a une bonne soixantaine d’années. C++ a 35 ans et repose sur C, encore plus vieux. C#, R et Java ont tous plus de vingt ans. Les millenials employés dans la finance utilisent probablement des langages de programmation plus âgés qu’eux.
Il n’en reste pas moins que les deux dernières décennies ont vu de nombreux développements autour des langages de programmation. Conséquence logique, de nombreux langages récents sont apparus, qui tirent avantage des dernières tendances technologiques. Bon nombre d’entre eux consistent d’ailleurs aussi à corriger les faiblesses des langages existants. Si vous visez un poste technologique en banque, certains commencent à se faire remarquer.
Les langages utilisés en calcul distribué
Le calcul distribué est une tendance majeure, en services cloud, machines virtuelles ou grappes de serveurs. Mais les langages traditionnels n’ont pas été conçus pour coder sur un grand nombre de machines ou pour accéder à de multiples volumes de données.
Erlang est un langage assez ancien, conçu spécialement pour les systèmes distribués. Il tolère les pannes et permet le hot swapping – nécessaire en cas de panne du serveur de trading, quand le backup doit être récupéré en quelques secondes. Il reste cependant actuel grâce à l’apparition d’Elixir, un nouveau langage compilé pour être exécuté sur la machine virtuelle d’Erlang. Elixir est mieux conçu pour traiter les larges volumes de données générés par la finance moderne.
Rust répond également à des exigences de sécurité et s’avère particulièrement efficace en programmation concurrente. Les utilisateurs de C++ n’auront aucun mal à l’utiliser.
Go aussi a été conçu pour être un ‘C++ amélioré’, qui plus est créé par nul autre que Google. Comme on peut s’y attendre compte tenu de ses origines, Go excelle dans les grands réseaux tels que les fermes de serveurs au service du premier moteur de recherche au monde. Par comparaison, gérer les fermes de serveurs des plus grandes banques est un jeu d’enfant.
Les langages utilisés en big data et analyse des données
Les énormes volumes de données utilisés dans les applications financières actuelles ne font pas bon ménage avec les langages les plus anciens. Apache Spark est un framework conçu spécialement pour le travail en big data. Il est écrit en Scala, lui-même créé pour être un ‘Java plus sympa’ et gagne en popularité auprès des risk managers.
kdb+ est une autre base de données couramment utilisée par les traders haute fréquence en raison de sa capacité unique à traiter très rapidement d’énormes volumes de données de prix. Le langage q est utilisé pour extraire les données de kdb+ et les analyser afin de trouver de nouvelles stratégies de trading ultra rentables.
Julia n’a que 8 ans mais commence à faire son trou dans la finance grâce à un projet de mise en œuvre de séries d’analyses chronologiques présentes dans la bibliothèque Panda de Python (dans laquelle j’ai été plus ou moins impliqué). BlackRock et Aviva sont deux des acteurs majeurs utilisant Julia.
Les langages pour les applications mobiles et web
La finance ne se résumant pas qu’au trading et à la gestion du risque, de nombreux développeurs du secteur travaillent sur des applications clients comme les applis mobiles et sites internet.
Tous les grands noms de la tech ont développé leur propre langage dans cet espace. Typescript est un sur-ensemble du souvent décrié Java Script, créé par Microsoft. Kotlin n’a pas été à l’origine développé par Google, qui l’a pourtant adopté en 2019 comme son langage de prédilection pour les applications Android. Dart, le langage-maison de Google, est utile dans le développement d’applications tournant sur des plateformes multiples. Swift est le langage officiel pour les applis d’Apple sous iOS.
Enfin, Facebook a créé Hack. Au sens strict du terme, ce n’est pas à proprement parler un langage indépendant mais un dialecte de PHP. Cependant, son nom plutôt provocant m’a empêché de l’exclure de la liste, même si la probabilité est minime qu’il soit un jour adopté par les directeurs informatiques très soupçonneux des banques.
Conclusion
Ces langages deviennent de plus en plus populaires dans la banque. Rust a terminé premier d’une récente étude dans laquelle les nouveaux venus ont réalisés des scores importants. Il faudra pourtant attendre encore un peu avant de voir ces nouveaux langages détrôner ceux déjà bien installés dans la finance. Opérer des changement dans les grandes structures monolithiques est souvent difficile et coûteux. Néanmoins, si vous pouvez commencer à les apprendre rapidement, vous aurez toutes les cartes en main le moment venu. Et si votre carrière en finance bat de l’aile, vous pourrez toujours vous tourner vers Google ou Facebook.
Robert Carver est un ancien responsable fixed income du fonds quantitatif AHL et auteur de ‘Leverage Trading’, ‘Systematic Trading’ et ‘Smart Porf0lios’. Depuis qu’il a appris à coder à l’âge sept ans, il a appris plus de 30 langages de programmation, oubliés pour la plupart. Il a 16 ans de plus que Python.
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