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Python在定量金融领域的应用非常广泛,从衍生品定价到量化交易,Python社区提供了大量解决问题的工具。
本文汇总了定量金融的大量三方库,按功能进行分类,覆盖数值运算,衍生品定价,回溯检验,风险管理,数据爬取,可视化等多个子领域,供每个Python程序员参考。
不要重复造轮子,明确要解决的问题,然后寻找相应的工具。很多著名的包如Numpy,Pandas,Seaborn,backtrader等已经被证明高度有效,即便没有找到符合应用场景的包,类似的工具也能够为创建自己的解决方案提供参考。
内容来源于Github项目《Awesome Quant》,由Wilson Freitas创作,项目链接:Awesome Quant
scipy - 科学计算生态系统,广泛应用于数学,物理学和工程学等自然科学领域
pandas - 提供了高性能的数据结构和数据分析工具
quantdsl - 金融/交易领域进行定量分析的领域特定语言
statistics - 进行基础统计运算
sympy - 专门用于符号数学
pymc3 - 用Python实现概率编程,贝叶斯建模,用Theano实现概率机器学习
PyQL - Quantlib的Python接口
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QuantPy - 定量金融分析
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QuantSoftware Toolkit - 创建和管理投资组合
quantitative - 定量金融的基础工具,回溯检验
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backtrader - 回溯检验框架,支持实盘交易,过去几年快速崛起,已成为最流行的量化工具之一
pythalesians - 回溯检验框架
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pyalgotrade - 回溯检验框架
tradingWithPython - 提供一系列函数和自定义类来管理量化交易
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ta - 用Pandas计算技术指标
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binary-martingale - 自动化交易程序,用马丁格尔策略交易二元期权
fooltrader - 利用大数据技术进行量化分析,包含回溯检验
zvt - 提供统一和灵活的方式来获取数据,计算因子,选股,回溯检验和实盘交易
pylivetrader - 兼容zipline的实时交易库
pipeline-live - zipline扩展库,用于实盘交易
zipline-extensions - Zipline扩展,适配QuantRocket
moonshot - 向量化回溯检验和交易引擎
PyPortfolioOpt - 金融投资组合优化,包括创建有效边界和其它高级算法
riskparity.py - 用TensorFlow设计风险平价投资组合
mlfinlab - 《金融机器学习应用》一书的实现
pyqstrat - 快速地回测交易策略
pinkfish - 证券分析
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freqtrade - 开源数字货币交易机器人
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fecon235 - 金融计量经济工具包,包括leptokurtotic风险高斯混合模型,自适应Boltzmann投资组合
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