Python量化金融必备：169个三方库汇总，覆盖数值运算、衍生品定价、风险管理等

aizixun8

前言

此次，我们为每一位程序员整理了169个量化金融第三方库，按功能分类，涵盖了数值运算、衍生品定价、回测、风险管理、数据爬取、可视化等细分领域。参考。

不要重新发明轮子，确定你想要解决的问题，然后找到解决问题的工具。许多著名的软件包如 Numpy、 、 等都被证明是非常有效的。即使没有找到满足应用场景的包，类似的工具也可以为创建自己的解决方案提供参考。

科学运算和数据结构

numpy[2] - 用于执行数值运算的基本包。 scipy 和 numpy 使得执行高效的矩阵运算成为可能。

scipy[3] - 广泛应用于数学、物理和工程等自然科学领域的科学计算生态系统

[4] - 提供高性能数据结构和数据分析工具

[5] - 用于金融/贸易领域定量分析的领域特定语言

[6] - 执行基本统计操作

sympy[7] - 专门用于符号数学

pymc3[8] - 用于实现概率编程、贝叶斯建模以及实现概率机器学习

金融工具和定价

PyQL[9] - 接口

pyfin[10] - 期权定价

[11] - 计算期权价格、隐含波动率和希腊值

[12] - 定量财务分析

-[13] - 定量财务分析

ffn[14] - 扩展，提供一系列基本定量分析的函数

[15] - 获取股票和衍生品市场的数据、分析和可视化

/base--dash[16] - 快速开始部署 Dash 应用程序。 Dash 基于 Flask、.js 和 React.js，允许用户纯粹、快速地构建强大的数据科学 Web 应用程序。

/base--bokeh[17] - 如何使用Bokeh实现数据可视化

[18] - 使用实现 SABR 模型

技术指标

[19] - 和Talib，用于计算技术指标

finta[20] - 用于计算常用技术指标

[21]-技术指标库（绑定）

量化交易/回测

TA-Lib[22] - 计算技术指标，与Numpy深度集成

trade[23] - 开发金融应用程序的基本包

[24] - 强大的回测框架被众多量化交易平台作为底层技术，包括聚宽等。

[25] - 创建和管理投资组合

[26] - 量化金融基础工具、回测

[27] - 接收实时报价和回查

bt[28] - 回测框架，比

[29] - 回测框架，支持真实交易，这几年迅速崛起，成为最流行的量化工具之一

[30] - 回测框架

[31] - 矢量化回溯检查框架，矢量化允许快速回溯，但检查精度不高

[32] - 回测框架

[33] - 提供一系列函数和自定义类来管理量化交易

TA[34] - 扩展，包括 115 种技术指标，可快速创建交易策略

ta[35] - 用于计算技术指标

[36] - 算法交易的部署引擎

[37] - 交易系统接口

[38] - 分析市场数据并支持简单的回测

-[39] - 使用  策略交易二元期权的自动交易程序

[40] - 利用大数据技术进行定量分析，包括回测

zvt[41] - 提供统一灵活的方式获取数据、计算因子、选股、回测和实时交易

[42] - 兼容的实时交易库

-live[43] - 用于真实交易的扩展库

-[44] - 扩展、适应

[45] - 矢量化回测和交易引擎

[46] - 金融投资组合优化，包括创建有效前沿和其他高级算法

.py[47] - 使用设计风险平价投资组合

[48]​​-《金融机器学习应用》一书的实现

[49] - 快速回测交易策略

[50] - 证券分析

aat[51] - 异步算法交易引擎

.py[52] - 回测框架

[53] - 回测框架，专门用于数字货币市场

[54] - 投资组合分析

[55] - 支持真实交易的回测框架

[56] - 开源数字货币交易机器人

--with-[57] - 《算法交易》一书的源代码和数据

[58] - 通过深度学习优化投资组合

标题风险分析

[59] - 计算投资组合和交易策略的绩效指标

[60] - 常用风险和绩效指标的计算

[61] - 金融计量经济学工具包，包括风险高斯混合模型、自适应投资组合

[62] - 计算财务风险

qfrm[63] - 量化金融风险管理

-[64] - 投资组合构建和定量分析

[65] - 可视化投资组合绩效

因素分析

[66] - 分析预测因素的表现

时间序列

ARCH[67] - 实现 ARCH 模型

[68] - 用于创建回归模型、统计检验、时间序列模型的计量经济学模型库

dynts[69] - 操作和分析时间序列

[70] - 时间序列模型和因果推理

[71] - 从时间序列中提取有意义的特征

/-[72] - 可视化时间序列数据集

日历

[73] - 证券交易所经济日历

[74] - 工作日计算和实用工具

ars[75] - 扩展，证券交易所经济日历

数据来源

[76] - 从彭博终端和雅虎财经获取数据

[77] - 从  财经获取实时股票价格

yahoo-[78] - 从雅虎财经下载股票报价、历史价格、产品信息和财务报表

-[79] - 从多个数据源获取经济/金融时间序列，包括谷歌财经、雅虎财经、圣路易斯联邦储备银行（FRED）、OECD、Fama/、世界银行、欧元区统计局等，是一项重要的工作生态系统的组成部分

-[80] - 提供高级接口来下载和分析金融时间序列

[81] - 从雅虎财经批量获取股票数据

[82] - 从雅虎财经获取数据

yql-[83] - 从雅虎财经获取数据

[84] - 从雅虎财经获取实时报价

[85] - 实时股票和期权报价

[86] - 从网络上爬取股票信息

[87] - 从雅虎财经获取数据

[88] - 获取在国家证券交易所、纽约证券交易所和纳斯达克上市的公司的详细数据

[89] - 从全球经济指标聚合器获取经济数据

[90] - 获取A股数据

[91] - 获取最新汇率报价

ticks[92] - 获取股票报价的命令行程序

pybbg[93] - 彭博终端 COM 接口

ccy[94] - 获取外汇数据

[95] - 获取中国股票、基金、债券、期货市场历史数据

jsm[96] - 获取日本股市的历史数据

[97] - 从不同数据源获取中国股票数据

[98] - 获取数字货币数据

after-hours[99] - 获取美股盘前和盘后市场价格

-[100] - 集成API接口

pytdx[101] - 获取中国国内股票实时行情

pdblp[102] - 用于与  终端集成的公共接口

[103] - 从平台获取股票每日K线和实时行情/新闻流

IEX[104] - 获取IEX交易所股票的实时报价和历史数据

-trade-api[105] - 从平台获取实时股票行情和历史数据，并提供交易接口来交易美股

[106] - 集成和MQL5交易平台，适合外汇交易

[107] - 获取中国股票、基金、债券和宏观经济数据

[108] - 从雅虎财经获取数据

[109] - 从英伟财经获取数据()

[110] - 通过以下方式获取雅虎财经的实时报价

Excel 集成

[111] - 与 Excel 深度集成

[112] - 读取/写入 Excel 2007 xlsx/xlsm 文件

xlrd[113] - 从 Excel 电子表格中提取数据

[114] - 将数据写入 Excel 电子表格

xlwt[115] - 创建跨平台和向后兼容的电子表格

[116] - 与Excel深度集成，可免费试用，商业付费软件

[117] - 创建 Excel 用户定义函数

expy[118] - Excel 插件，允许用户从电子表格执行代码并定义自定义函数

pyxll[119] - Excel 插件，从 Excel 执行代码

可视化

[120] - 数据可视化的基础包，从二维图表到三维图表

[121] - 快速创建漂亮的统计图表

[122] - 创建动态和交互式图表

[123] - 同时支持静态和交互式图表的统计可视化工具

D-Tale[124] - 可视化数据结构。

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