前面用于金融的 python库包含了金融数据源、金融数据的最佳数据结构以及统计模型和评估机制。但没有一个库提供了用于金融建模的最重要的 Python 工具之一:数据可视化(本文中的所有可视化均由 matplotlib 提供)。 可视化不仅对于理解金融数据的趋势很重要,而且对于向非技术人员传达见解也很重要。Python 中有许多数据可视化库...
pylivetrader[42] - 兼容zipline的实时交易库 pipeline-live[43] - zipline扩展库,用于实盘交易 zipline-extensions[44] - Zipline扩展,适配QuantRocket moonshot[45] - 向量化回溯检验和交易引擎 PyPortfolioOpt[46] - 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[47] - 用TensorFlow设计风险...
pipeline-live[43]- zipline扩展库,用于实盘交易 zipline-extensions[44]- Zipline扩展,适配QuantRocket moonshot[45]- 向量化回溯检验和交易引擎 PyPortfolioOpt[46]- 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[47]- 用TensorFlow设计风险平价投资组合 mlfinlab[48]- 《金融机器学习应用》一...
Tulipy[21]- 技术指标库(tulipindicators的Python绑定) 量化交易/回溯检验 TA-Lib[22]- 计算技术指标,跟Numpy深度整合 trade[23]- 用于开发金融应用的基础包 zipline[24]- 强大的回溯检验框架,被很多量化交易平台作为底层技术,包括Qauntopian, 聚宽等 QuantSoftware Toolkit[25]- 创建和管理投资组合 quantitative[...
finance[62]- 计算金融风险 qfrm[63]- 定量金融风险管理 visualize-wealth[64]- 构建投资组合和定量分析 VisualPortfolio[65]- 可视化投资组合表现 因子分析 alphalens[66]- 分析预测性因子的表现 时间序列 ARCH[67]- Python实现ARCH模型 statsmodels[68]- 计量经济模型库,用于创建回归模型,统计检验,时序模型 ...
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...
finance[62]- 计算金融风险 qfrm[63]- 定量金融风险管理 visualize-wealth[64]- 构建投资组合和定量分析 VisualPortfolio[65]- 可视化投资组合表现 因子分析 alphalens[66]- 分析预测性因子的表现 时间序列 ARCH[67]- Python实现ARCH模型 statsmodels[68]- 计量经济模型库,用于创建回归模型,统计检验,时序模型 ...
Python 是金融分析和开发的强大工具。从计算原始数据到创建美观而直观的图形用户界面(GUI),有无数的库可以帮助用户建立自己的金融模型。 本文将介绍10个主流的金融和金融建模库,重点关注量化金融领域的特定应用,这些应用需要完成数据导入和转换、时间序列和风险分析、交易和回溯测试、EXCEL 集成以及数据可视化等编程任务。
Python 量化金融库 学习一些量化金融领域常用的 Python 库,比如:zipline: 用于回测和实施交易算法的库,安装命令:pip install zipline。 Quantlib: 用于定价金融工具和执行金融计算的库,安装命令:pip install Quantlib。 TA-Lib: 用于技术分析的库,安装命令:pip install TA-Lib。 pyfolio: 是一个用于评估投资组合...
PyQL[9] - Quantlib的Python接口pyfin[10] - 期权定价vollib[11] - 计算期权价格，隐含波动率和希腊值QuantPy[12] - 定量金融分析Finance-Python[13] - 定量金融分析ffn[14] - 拓展Pandas，提供一系列函数进行基础的量化分析pynance[15] - 获取股票和衍生品市场的数据，分析和可视化hasura/base-python-dash[...