【Python】我常用的几个Python金融分析库，太强了~

主要观点总结

本文介绍了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，包括数据导入和转换、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。

关键观点总结

关键观点1: NumPy

所有金融模型都依赖于数字运算，NumPy是用Python进行科学和数学计算的基础库，引入n维数组和矩阵，并提供一些基本的数学函数来操作这些数据结构。

关键观点2: SciPy

SciPy提供了对建立任何统计模型所需的高级科学计算至关重要的函数和算法，包括插值、优化、聚类等。

关键观点3: Pandas

Pandas建立了一种直观易用的数据结构--DataFrame，专门用于分析和建立模型。它以NumPy引入的数组为基础，针对表格、多维和异构数据进行了优化。

关键观点4: statsmodels

Statsmodels以SciPy和Pandas为基础，对不同的统计模型进行了更高级的测试，每个估计器都有大量的结果统计和诊断列表。

关键观点5: Quandl

Quandl是金融数据源库，提供了大量经济、金融和市场数据。

关键观点6: Zipline

Zipline是一个强大的Python算法交易库，联系统计、数据结构和数据源，用于Quantopian平台支持交易策略的设计、测试和实施。

关键观点7: Pyfolio

Pyfolio用于生成包含性能统计数据的表格和图表，这些统计数据可用于评估交易策略的表现。

关键观点8: TA-Lib

TA-Lib是一个技术分析库，提供常见的金融工具如重叠研究、动量指标等。

关键观点9: QuantLib

QuantLib是一个用于建模、交易和风险管理的库，包含设计和实施高级算法的工具。

关键观点10: Matplotlib

虽然前面的库提供了金融建模所需的各种工具，但Matplotlib是用于数据可视化的重要库，对于理解金融数据的趋势和向非技术人员传达见解非常重要。

文章预览

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。 1 NumPy 从根本上说，所有金融模型都依赖于数字运算。NumPy 是用 Python 进行科学和数学计算的基础库。它不仅在 Python 中引入了 n 维数组和矩阵，还包含一些基本的数学函数来操作这些数据结构。本文后面提到的大多数高级金融 Python 库都依赖于 NumPy。 例如，创建两个 2×2 复数矩阵并打印总和： import  numpy  as  np a = np.array([[ 1 + 2j ,  2 + 1j ], [ 3 ,  4 ]]) b = np.array([[ 5 ,  6 + 6j ], [ 7 ,  8 + 4j ]]) print(a+b) 输出： [[ 6. + ………………………………