超全Python 量化金融库汇总，必看

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。

科学运算和数据结构

• numpy[2] - 进行数值运算的基础包，scipy和numpy令Python进行有效的矩阵运算成为可能

• scipy[3] - 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[4] - 提供了高性能的数据结构和数据分析工具

• quantdsl[5] - 金融/交易领域进行定量分析的领域特定语言

• statistics[6] - 进行基础统计运算

• sympy[7] - 专门用于符号数学

• pymc3[8] - 用Python实现概率编程，贝叶斯建模，用Theano实现概率机器学习

金融工具和定价

• 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[16] - 快速入门部署Dash应用，Dash基于Flask，Plotly.js和React.js，允许用户用纯Python快速搭建强大的数据科学网页App

• hasura/base-python-bokeh[17] - 如何用Bokeh实现数据可视化

• pysabr[18] - 用Python实现SABR模型

技术指标

• pandas_talib[19] - 整合Pandas和Talib，用pandas计算技术指标

• finta[20] - 用Pandas计算常见的技术指标

• 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[26] - 定量金融的基础工具，回溯检验

• analyzer[27] - 接收实时报价并回溯检验

• bt[28] - 回溯检验框架，比Zipline更灵活

• backtrader[29] - 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[30] - 回溯检验框架

• pybacktest[31] - 向量化回溯检验框架，向量化允许进行快速的回溯，但检验精度不高

• pyalgotrade[32] - 回溯检验框架

• tradingWithPython[33] - 提供一系列函数和自定义类来管理量化交易

• Pandas TA[34] - 拓展Pandas，包含115种技术指标，快速创建交易策略

• ta[35] - 用Pandas计算技术指标

• algobroker[36] - 算法交易的部署引擎

• pysentosa[37] - sentosa交易系统的Python接口

• finmarketpy[38] - 分析市场数据，支持简单回溯检验

• binary-martingale[39] - 自动化交易程序，用马丁格尔策略交易二元期权

• fooltrader[40] - 利用大数据技术进行量化分析，包含回溯检验

• zvt[41] - 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[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设计风险平价投资组合

• mlfinlab[48] - 《金融机器学习应用》一书的实现

• pyqstrat[49] - 快速地回测交易策略

• pinkfish[50] - 证券分析

• aat[51] - 异步算法交易引擎

• Backtesting.py[52] - 回溯检验框架

• catalyst[53] - 回溯检验框架，专门用于数字货币市场

• quantstats[54] - 投资组合分析

• qtpylib[55] - 回溯检验框架，支持实盘交易

• freqtrade[56] - 开源数字货币交易机器人

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