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          Python 量化金融都需要用到哪些庫?最全匯總!

          共 13434字,需瀏覽 27分鐘

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          2021-12-10 09:25


          大家好,我是安果!
          今天分享一篇 Python 量化金融最全匯總,推薦大家收藏!

          本文匯總了定量金融的大量三方庫,按功能進(jìn)行分類,覆蓋數(shù)值運算,衍生品定價,回溯檢驗,風(fēng)險管理,數(shù)據(jù)爬取,可視化等多個子領(lǐng)域,供每個Python程序員參考。

          不要重復(fù)造輪子,明確要解決的問題,然后尋找相應(yīng)的工具。很多著名的包如 Numpy,Pandas,Seaborn,backtrader 等已經(jīng)被證明高度有效,即便沒有找到符合應(yīng)用場景的包,類似的工具也能夠為創(chuàng)建自己的解決方案提供參考。

          內(nèi)容來源于Github項目《Awesome Quant》,由Wilson Freitas創(chuàng)作 

          項目鏈接:Awesome Quant[1]

          科學(xué)運算和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

          • numpy[2] - 進(jìn)行數(shù)值運算的基礎(chǔ)包,scipy和numpy令Python進(jìn)行有效的矩陣運算成為可能
          • scipy[3] - 科學(xué)計算生態(tài)系統(tǒng),廣泛應(yīng)用于數(shù)學(xué),物理學(xué)和工程學(xué)等自然科學(xué)領(lǐng)域
          • pandas[4] - 提供了高性能的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)分析工具
          • quantdsl[5] - 金融/交易領(lǐng)域進(jìn)行定量分析的領(lǐng)域特定語言
          • statistics[6] - 進(jìn)行基礎(chǔ)統(tǒng)計運算
          • sympy[7] - 專門用于符號數(shù)學(xué)
          • pymc3[8] - 用Python實現(xiàn)概率編程,貝葉斯建模,用Theano實現(xiàn)概率機器學(xué)習(xí)

          金融工具和定價

          • PyQL[9] - Quantlib的Python接口
          • pyfin[10] - 期權(quán)定價
          • vollib[11] - 計算期權(quán)價格,隱含波動率和希臘值
          • QuantPy[12] - 定量金融分析
          • Finance-Python[13] - 定量金融分析
          • ffn[14] - 拓展Pandas,提供一系列函數(shù)進(jìn)行基礎(chǔ)的量化分析
          • pynance[15] - 獲取股票和衍生品市場的數(shù)據(jù),分析和可視化
          • hasura/base-python-dash[16] - 快速入門部署Dash應(yīng)用,Dash基于Flask,Plotly.js和React.js,允許用戶用純Python快速搭建強大的數(shù)據(jù)科學(xué)網(wǎng)頁App
          • hasura/base-python-bokeh[17] - 如何用Bokeh實現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化
          • pysabr[18] - 用Python實現(xiàn)SABR模型

          技術(shù)指標(biāo)

          • pandas_talib[19] - 整合Pandas和Talib,用pandas計算技術(shù)指標(biāo)
          • finta[20] - 用Pandas計算常見的技術(shù)指標(biāo)
          • Tulipy[21] - 技術(shù)指標(biāo)庫(tulipindicators的Python綁定)

          量化交易/回溯檢驗

          • TA-Lib[22] - 計算技術(shù)指標(biāo),跟Numpy深度整合
          • trade[23] - 用于開發(fā)金融應(yīng)用的基礎(chǔ)包
          • zipline[24] - 強大的回溯檢驗框架,被很多量化交易平臺作為底層技術(shù),包括Qauntopian, 聚寬等
          • QuantSoftware Toolkit[25] - 創(chuàng)建和管理投資組合
          • quantitative[26] - 定量金融的基礎(chǔ)工具,回溯檢驗
          • analyzer[27] - 接收實時報價并回溯檢驗
          • bt[28] - 回溯檢驗框架,比Zipline更靈活
          • backtrader[29] - 回溯檢驗框架,支持實盤交易,過去幾年快速崛起,已成為最流行的量化工具之一
          • pythalesians[30] - 回溯檢驗框架
          • pybacktest[31] - 向量化回溯檢驗框架,向量化允許進(jìn)行快速的回溯,但檢驗精度不高
          • pyalgotrade[32] - 回溯檢驗框架
          • tradingWithPython[33] - 提供一系列函數(shù)和自定義類來管理量化交易
          • Pandas TA[34] - 拓展Pandas,包含115種技術(shù)指標(biāo),快速創(chuàng)建交易策略
          • ta[35] - 用Pandas計算技術(shù)指標(biāo)
          • algobroker[36] - 算法交易的部署引擎
          • pysentosa[37] - sentosa交易系統(tǒng)的Python接口
          • finmarketpy[38] - 分析市場數(shù)據(jù),支持簡單回溯檢驗
          • binary-martingale[39] - 自動化交易程序,用馬丁格爾策略交易二元期權(quán)
          • fooltrader[40] - 利用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行量化分析,包含回溯檢驗
          • zvt[41] - 提供統(tǒng)一和靈活的方式來獲取數(shù)據(jù),計算因子,選股,回溯檢驗和實盤交易
          • pylivetrader[42] - 兼容zipline的實時交易庫
          • pipeline-live[43] - zipline擴展庫,用于實盤交易
          • zipline-extensions[44] - Zipline擴展,適配QuantRocket
          • moonshot[45] - 向量化回溯檢驗和交易引擎
          • PyPortfolioOpt[46] - 金融投資組合優(yōu)化,包括創(chuàng)建有效邊界和其它高級算法
          • riskparity.py[47] - 用TensorFlow設(shè)計風(fēng)險平價投資組合
          • mlfinlab[48] - 《金融機器學(xué)習(xí)應(yīng)用》一書的實現(xiàn)
          • pyqstrat[49] - 快速地回測交易策略
          • pinkfish[50] - 證券分析
          • aat[51] - 異步算法交易引擎
          • Backtesting.py[52] - 回溯檢驗框架
          • catalyst[53] - 回溯檢驗框架,專門用于數(shù)字貨幣市場
          • quantstats[54] - 投資組合分析
          • qtpylib[55] - 回溯檢驗框架,支持實盤交易
          • freqtrade[56] - 開源數(shù)字貨幣交易機器人
          • algorithmic-trading-with-python[57] - 《Python算法交易》一書的源碼和數(shù)據(jù)
          • DeepDow[58] - 用深度學(xué)習(xí)優(yōu)化投資組合

          風(fēng)險分析

          • pyfolio[59] - 計算投資組合和交易策略的業(yè)績指標(biāo)
          • empyrical[60] - 計算常用的風(fēng)險和業(yè)績指標(biāo)
          • fecon235[61] - 金融計量經(jīng)濟工具包,包括leptokurtotic風(fēng)險高斯混合模型,自適應(yīng)Boltzmann投資組合
          • finance[62] - 計算金融風(fēng)險
          • qfrm[63] - 定量金融風(fēng)險管理
          • visualize-wealth[64] - 構(gòu)建投資組合和定量分析
          • VisualPortfolio[65] - 可視化投資組合表現(xiàn)

          因子分析

          • alphalens[66] - 分析預(yù)測性因子的表現(xiàn)

          時間序列

          • ARCH[67] - Python實現(xiàn)ARCH模型
          • statsmodels[68] - 計量經(jīng)濟模型庫,用于創(chuàng)建回歸模型,統(tǒng)計檢驗,時序模型
          • dynts[69] - 操縱和分析時間序列
          • PyFlux[70] - 時間序列模型和因果推斷
          • tsfresh[71] - 從時間序列中提取有意義的特征
          • hasura/quandl-metabase[72] - 可視化Quandl的時間序列數(shù)據(jù)集

          日歷

          • trading_calendars[73] - 股票交易所財經(jīng)日歷
          • bizdays[74] - 工作日計算和效用工具
          • pandas_market_calendars[75] - 拓展Pandas,股票交易所財經(jīng)日歷

          數(shù)據(jù)源

          • findatapy[76] - 獲取彭博終端,Quandl和雅虎財經(jīng)的數(shù)據(jù)
          • googlefinance[77] - 從谷歌財經(jīng)獲取實時股票價格
          • yahoo-finance[78] - 從雅虎財經(jīng)下載股票報價,歷史價格,產(chǎn)品信息和財務(wù)報表
          • pandas-datareader[79] - 從多個數(shù)據(jù)源獲取經(jīng)濟/金融時間序列,包括谷歌財經(jīng),雅虎財經(jīng),圣路易斯聯(lián)儲(FRED),OECD, Fama/French,世界銀行,歐元區(qū)統(tǒng)計局等,是Pandas生態(tài)系統(tǒng)的重要組成
          • pandas-finance[80] - 提供高級接口下載和分析金融時間序列
          • pyhoofinance[81] - 從雅虎財經(jīng)批量獲取股票數(shù)據(jù)
          • yfinanceapi[82] - 從雅虎財經(jīng)獲取數(shù)據(jù)
          • yql-finance[83] - 從雅虎財經(jīng)獲取數(shù)據(jù)
          • ystockquote[84] - 從雅虎財經(jīng)獲取實時報價
          • wallstreet[85] - 實時股票和期權(quán)報價
          • stock_extractor[86] - 從網(wǎng)絡(luò)上爬取股票信息
          • Stockex[87] - 從雅虎財經(jīng)獲取數(shù)據(jù)
          • finsymbols[88] - 獲取全美證券交易所,紐約證券交易所和納斯達(dá)克上市公司的詳細(xì)數(shù)據(jù)
          • inquisitor[89] - 從Econdb獲取經(jīng)濟數(shù)據(jù),Econdb是全球經(jīng)濟指標(biāo)聚合器
          • chinesestockapi[90] - 獲取A股數(shù)據(jù)
          • exchange[91] - 獲取最新的匯率報價
          • ticks[92] - 命令行程序,獲取股票報價
          • pybbg[93] - 彭博終端COM的Python接口
          • ccy[94] - 獲取外匯數(shù)據(jù)
          • tushare[95] - 獲取中國股票,基金,債券和期貨市場的歷史數(shù)據(jù)
          • jsm[96] - 獲取日本股票市場的歷史數(shù)據(jù)
          • cn_stock_src[97] - 從不同數(shù)據(jù)源獲取中國的股票數(shù)據(jù)
          • coinmarketcap[98] - 從coinmarketcap獲取數(shù)字貨幣數(shù)據(jù)
          • after-hours[99] - 獲取美股盤前和盤后的市場價格
          • bronto-python[100] - 整合Bronto API接
          • pytdx[101] - 獲取中國國內(nèi)股票的實時報價
          • pdblp[102] - 整合Pandas和彭博終端的公共接口
          • tiingo[103] - 從Tiingo平臺獲取股票日K線和實時報價/新聞流
          • IEX[104] - 從IEX交易所獲取股票的實時報價和歷史數(shù)據(jù)
          • alpaca-trade-api[105] - 從Alpaca平臺獲取股票實時報價和歷史數(shù)據(jù),并提供交易接口交易美股
          • metatrader5[106] - 集成Python和MQL5交易平臺,適合外匯交易
          • akshare[107] - 獲取中國股票,基金,債券和宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)
          • yahooquery[108] - 從雅虎財經(jīng)獲取數(shù)據(jù)
          • investpy[109] - 從英為財經(jīng)(Investing.com)獲取數(shù)據(jù)
          • yliveticker[110] - 從雅虎財經(jīng)通過Websocket獲取實時報價

          Excel集成

          • xlwings[111] - 深度整合Python和Excel
          • openpyxl[112] - 讀取/寫入Excel 2007 xlsx/xlsm文件
          • xlrd[113] - 從Excel電子表格提取數(shù)據(jù)
          • xlsxwriter[114] - 將數(shù)據(jù)寫入Excel電子表格
          • xlwt[115] - 創(chuàng)建跨平臺和向后兼容的電子表格
          • DataNitro[116] - 深度整合Python和Excel,可免費試用,商業(yè)付費軟件
          • xlloop[117] - 創(chuàng)建Excel用戶自定義函數(shù)
          • expy[118] - Excel插件,允許用戶從電子表格中執(zhí)行Python代碼和定義自定義函數(shù)
          • pyxll[119] - Excel插件,從Excel中執(zhí)行Python代碼

          可視化

          • Matplotlib[120] - Python數(shù)據(jù)可視化的基礎(chǔ)包,從二維圖表到三維圖表
          • Seaborn[121] - 基于Matplotlib,快速創(chuàng)建美觀的統(tǒng)計圖表
          • Plotly[122] - 創(chuàng)建動態(tài)和交互式的圖表
          • Altair[123] - 統(tǒng)計可視化工具,同時支持靜態(tài)和交互式圖表
          • D-Tale[124] - 可視化Pandas數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

          地址鏈接

          [1] 

          Awesome Quant: https//github.com/wilsonfreitas/awesome-quant

          [2] 

          numpy: https//www.numpy.org/

          [3] 

          scipy: https//www.scipy.org/

          [4] 

          pandas: https//pandas.pydata.org/

          [5] 

          quantdsl: https//github.com/johnbywater/quantdsl

          [6] 

          statistics: https//docs.python.org/3/library/statistics.html

          [7] 

          sympy: https//www.sympy.org/

          [8] 

          pymc3: https//docs.pymc.io/

          [9] 

          PyQL: https//github.com/enthought/pyql

          [10] 

          pyfin: https//github.com/opendoor-labs/pyfin

          [11] 

          vollib: https//github.com/vollib/vollib

          [12] 

          QuantPy: https//github.com/jsmidt/QuantPy

          [13] 

          Finance-Python: https//github.com/alpha-miner/Finance-Python

          [14] 

          ffn: https//github.com/pmorissette/ffn

          [15] 

          pynance: https//pynance.net/

          [16] 

          hasura/base-python-dash: https//platform.hasura.io/hub/projects/hasura/base-python-dash

          [17] 

          hasura/base-python-bokeh: https//platform.hasura.io/hub/projects/hasura/base-python-bokeh

          [18] 

          pysabr: https//github.com/ynouri/pysabr

          [19] 

          pandas_talib: https//github.com/femtotrader/pandas_talib

          [20] 

          finta: https//github.com/peerchemist/finta

          [21] 

          Tulipy: https//github.com/cirla/tulipy

          [22] 

          TA-Lib: https//ta-lib.org/

          [23] 

          trade: https//github.com/rochars/trade

          [24] 

          zipline: https//www.zipline.io/

          [25] 

          QuantSoftware Toolkit: https//github.com/QuantSoftware/QuantSoftwareToolkit

          [26] 

          quantitative: https//github.com/jeffrey-liang/quantitative

          [27] 

          analyzer: https//github.com/llazzaro/analyzer

          [28] 

          bt: https//github.com/pmorissette/bt

          [29] 

          backtrader: https//github.com/backtrader/backtrader

          [30] 

          pythalesians: https//github.com/thalesians/pythalesians

          [31] 

          pybacktest: https//github.com/ematvey/pybacktest

          [32] 

          pyalgotrade: https//github.com/gbeced/pyalgotrade

          [33] 

          tradingWithPython: https//pypi.org/project/tradingWithPython/

          [34] 

          Pandas TA: https//github.com/twopirllc/pandas-ta

          [35] 

          ta: https//github.com/bukosabino/ta

          [36] 

          algobroker: https//github.com/joequant/algobroker

          [37] 

          pysentosa: https//pypi.org/project/pysentosa/

          [38] 

          finmarketpy: https//github.com/cuemacro/finmarketpy

          [39] 

          binary-martingale: https//github.com/metaperl/binary-martingale

          [40] 

          fooltrader: https//github.com/foolcage/fooltrader

          [41] 

          zvt: https//github.com/zvtvz/zvt

          [42] 

          pylivetrader: https//github.com/alpacahq/pylivetrader

          [43] 

          pipeline-live: https//github.com/alpacahq/pipeline-live

          [44] 

          zipline-extensions: https//github.com/quantrocket-llc/zipline-extensions

          [45] 

          moonshot: https//github.com/quantrocket-llc/moonshot

          [46] 

          PyPortfolioOpt: https//github.com/robertmartin8/PyPortfolioOpt

          [47] 

          riskparity.py: https//github.com/dppalomar/riskparity.py

          [48] 

          mlfinlab: https//github.com/hudson-and-thames/mlfinlab

          [49] 

          pyqstrat: https//github.com/abbass2/pyqstrat

          [50] 

          pinkfish: https//github.com/fja05680/pinkfish

          [51] 

          aat: https//github.com/timkpaine/aat

          [52] 

          Backtesting.py: https//kernc.github.io/backtesting.py/

          [53] 

          catalyst: https//github.com/enigmampc/catalyst

          [54] 

          quantstats: https//github.com/ranaroussi/quantstats

          [55] 

          qtpylib: https//github.com/ranaroussi/qtpylib

          [56] 

          freqtrade: https//github.com/freqtrade/freqtrade

          [57] 

          algorithmic-trading-with-python: https//github.com/chrisconlan/algorithmic-trading-with-python

          [58] 

          DeepDow: https//github.com/jankrepl/deepdow

          [59] 

          pyfolio: https//github.com/quantopian/pyfolio

          [60] 

          empyrical: https//github.com/quantopian/empyrical

          [61] 

          fecon235: https//github.com/rsvp/fecon235

          [62] 

          finance: https//pypi.org/project/finance/

          [63] 

          qfrm: https//pypi.org/project/qfrm/

          [64] 

          visualize-wealth: https//github.com/benjaminmgross/visualize-wealth

          [65] 

          VisualPortfolio: https//github.com/wegamekinglc/VisualPortfolio

          [66] 

          alphalens: https//github.com/quantopian/alphalens

          [67] 

          ARCH: https//github.com/bashtage/arch

          [68] 

          statsmodels: https://link.zhihu.com/?target=http%3A//statsmodels.sourceforge.net/

          [69] 

          dynts: https//github.com/quantmind/dynts

          [70] 

          PyFlux: https//github.com/RJT1990/pyflux

          [71] 

          tsfresh: https//github.com/blue-yonder/tsfresh

          [72] 

          hasura/quandl-metabase: https//platform.hasura.io/hub/projects/anirudhm/quandl-metabase-time-series

          [73] 

          trading_calendars: https//github.com/quantopian/trading_calendars

          [74] 

          bizdays: https//github.com/wilsonfreitas/python-bizdays

          [75] 

          pandas_market_calendars: https//github.com/rsheftel/pandas_market_calendars

          [76] 

          findatapy: https//github.com/cuemacro/findatapy

          [77] 

          googlefinance: https//github.com/hongtaocai/googlefinance

          [78] 

          yahoo-finance: https//github.com/lukaszbanasiak/yahoo-finance

          [79] 

          pandas-datareader: https//github.com/pydata/pandas-datareader

          [80] 

          pandas-finance: https//github.com/davidastephens/pandas-finance

          [81] 

          pyhoofinance: https//github.com/innes213/pyhoofinance

          [82] 

          yfinanceapi: https//github.com/Karthik005/yfinanceapi

          [83] 

          yql-finance: https//github.com/slawek87/yql-finance

          [84] 

          ystockquote: https//github.com/cgoldberg/ystockquote

          [85] 

          wallstreet: https//github.com/mcdallas/wallstreet

          [86] 

          stock_extractor: https//github.com/ZachLiuGIS/stock_extractor

          [87] 

          Stockex: https//github.com/cttn/Stockex

          [88] 

          finsymbols: https//github.com/skillachie/finsymbols

          [89] 

          inquisitor: https//github.com/econdb/inquisitor

          [90] 

          chinesestockapi: https//pypi.org/project/chinesestockapi/

          [91] 

          exchange: https//github.com/akarat/exchange

          [92] 

          ticks: https//github.com/jamescnowell/ticks

          [93] 

          pybbg: https//github.com/bpsmith/pybbg

          [94] 

          ccy: https//github.com/lsbardel/ccy

          [95] 

          tushare: https//pypi.org/project/tushare/

          [96] 

          jsm: https//pypi.org/project/jsm/

          [97] 

          cn_stock_src: https//github.com/jealous/cn_stock_src

          [98] 

          coinmarketcap: https//github.com/barnumbirr/coinmarketcap

          [99] 

          after-hours: https//github.com/datawrestler/after-hours

          [100] 

          bronto-python: https//pypi.org/project/bronto-python/

          [101] 

          pytdx: https//github.com/rainx/pytdx

          [102] 

          pdblp: https//github.com/matthewgilbert/pdblp

          [103] 

          tiingo: https//github.com/hydrosquall/tiingo-python

          [104] 

          IEX: https//github.com/addisonlynch/iexfinance

          [105] 

          alpaca-trade-api: https//github.com/alpacahq/alpaca-trade-api-python

          [106] 

          metatrader5: https//pypi.org/project/MetaTrader5/

          [107] 

          akshare: https//github.com/jindaxiang/akshare

          [108] 

          yahooquery: https//github.com/dpguthrie/yahooquery

          [109] 

          investpy: https//github.com/alvarobartt/investpy

          [110] 

          yliveticker: https//github.com/yahoofinancelive/yliveticker

          [111] 

          xlwings: https//www.xlwings.org/

          [112] 

          openpyxl: https//openpyxl.readthedocs.io/en/latest/

          [113] 

          xlrd: https//github.com/python-excel/xlrd

          [114] 

          xlsxwriter: https//xlsxwriter.readthedocs.io/

          [115] 

          xlwt: https//github.com/python-excel/xlwt

          [116] 

          DataNitro: https//datanitro.com/

          [117] 

          xlloop: https://link.zhihu.com/?target=http%3A//xlloop.sourceforge.net/

          [118] 

          expy: https://link.zhihu.com/?target=http%3A//www.bnikolic.co.uk/expy/expy.html

          [119] 

          pyxll: https//www.pyxll.com/

          [120] 

          Matplotlib: https//matplotlib.org/tutorials/index.html

          [121] 

          Seaborn: https//seaborn.pydata.org/

          [122] 

          Plotly: https//plotly.com/python/

          [123] 

          Altair: https//altair-viz.github.io/index.html

          [124] 

          D-Tale: https//github.com/man-group/dtale

          來源:網(wǎng)絡(luò)
          編輯:【數(shù)據(jù)STUDIO】云朵君
          ?僅做學(xué)術(shù)分享,若有侵權(quán),清聯(lián)系刪除!



          另外,大家如果對某些量化策略感興趣,希望能夠被盡快復(fù)現(xiàn)寫成筆記的!

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