GS Quant——一个用于量化金融的 Python 工具包

gs-quant:用于量化金融的Python工具包 GS量化 GS Quant是用于量化金融的Python工具包,是在全球最强大的风险转移平台之一的基础上创建的。 旨在加速定量交易策略和风险管理解决方案的开发,具有在全球市场中25年的丰富经验。 它是由高盛的定量开发人员(数量)创建和维护的,以实现交易策略的开发和衍生产品的分析。 GS Quant可用于促进衍生产品的结构,交易和风险管理,或用作数据分析应用程序的一组统计软件包。 有关其他信息,请咨询。 要求 Python 3.6或更高版本 访问PIP包管理器 安装 pip install gs-quant 例子 您可以在相应的文件夹以及上找到示例,指南和教程。 会费 鼓励捐款! 有关更多详细信息,请参见CONTRIBUTING.MD。 帮助 如有任何问题,意见或反馈,请联系gs-quant@gs.com 。 立即下载

 GS Quant是一个用于量化金融的 Python 工具包,GS 其实就是 Goldman Sachs 高盛集团的缩写。

GS Quant 的功能主要涵盖了以下几个方面:

  • 内置很多金融衍生品定价模型,涵盖多个资产类别

  • 提供了公司内部及市场的数据接口,便于监测

  • 提供风险管理、风险评估工具

  • 构造交易逻辑

所以,无论是在量化交易的策略定制,企业内部管理投资风险,又或者是专业教学任务,GS Quant都可以有很不错的表现。毕竟,这么大的公司自己做的,能拿出来开源的,质量应该还是不错的。

项目可以,以Python包的形式直接使用,直接使用以下命令安装后导入即可。

pip install gs-quant

这里我们可以看看官方的使用示例,使用GS Quant生成一个随机时间序列并计算 1 个月(22 天)滚动已实现波动率:

import gs_quant.timeseries as ts
from gs_quant.timeseries import Window

x = ts.generate_series(1000)           # Generate random timeseries with 1000 observations
vol = ts.volatility(x, Window(22, 0))  # Compute realized volatility using a window of 22 and a ramp up value of 0
vol.tail()                             # Show last few values

这是运行这段代码之后的结果:

Out[1]:
2021-12-20 12.898025
2021-12-21 12.927230
2021-12-22 12.929520
2021-12-23 13.987033
2021-12-24 14.048165
dtype: float64

更多的API和使用方法可以查看官方文档。对量化金融感兴趣的小伙伴可以自行体验一下这个工具。

项目地址:

https://github.com/goldmansachs/gs-quant

Python金融数据工具包:支持A股、期货、宏观及基本面数据获取与处理 这个资源包提供TuShare开源库的完整源码和文档,专为Python用户设计,能直接调用接口获取国内股票、期货、债券、基金等市场的历史行情、实时行情、财务报表、分红配股、股东结构、宏观经济指标(如SHIBOR、CPI、GDP)、行业分类、新闻事件等结构化数据。内置数据清洗逻辑和存储示例,兼容CSV、MySQL、MongoDB等多种本地或远程存储方式,适合量化策略开发、金融研究、教学演示和自动化投研分析。包含完整的测试用例(如billboard_test.py、shibor_test.py)、安装配置文件(setup.py、requirements.txt)、API参考文档(reference.rst)、各模块说明(fundamental.rst、macro.rst、trading.rst等)以及中文使用指引(说明文件.txt)。无需注册即可快速接入基础数据,高级功能可对接聚宽、DataYes等第三方服务扩展。 立即下载

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