史上最全的Python定量金融三方库汇总

Python在定量金融领域的应用非常广泛，从衍生品定价到量化交易，Python社区提供了大量解决问题的工具。
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。

内容来源于Github项目《Awesome Quant》，由Wilson Freitas创作，蜂鸟数据团队翻译并进一步补充，项目链接：Awesome Quant

科学运算和数据结构

• numpy - 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 - 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 - 提供了高性能的数据结构和数据分析工具

• quantdsl - 金融/交易领域进行定量分析的领域特定语言

• statistics - 进行基础统计运算

• sympy - 专门用于符号数学

• pymc3 - 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 - Quantlib的Python接口

• pyfin - 期权定价

• vollib - 计算期权价格，隐含波动率和希腊值

• QuantPy - 定量金融分析

• Finance-Python - 定量金融分析

• ffn - 拓展Pandas，提供一系列函数进行基础的量化分析

• pynance - 获取股票和衍生品市场的数据，分析和可视化

• hasura/base-python-dash - 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 - 如何用Bokeh实现数据可视化

• pysabr - 用Python实现SABR模型

技术指标

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

• finta - 用Pandas计算常见的技术指标

• Tulipy - 技术指标库（tulipindicators的Python绑定）

量化交易/回溯检验

• TA-Lib - 计算技术指标，跟Numpy深度整合

• trade - 用于开发金融应用的基础包

• zipline - 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 - 创建和管理投资组合

• quantitative - 定量金融的基础工具，回溯检验

• analyzer - 接收实时报价并回溯检验

• bt - 回溯检验框架，比Zipline更灵活

• backtrader - 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 - 回溯检验框架

• pybacktest - 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 - 回溯检验框架

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

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

• ta - 用Pandas计算技术指标

• algobroker - 算法交易的部署引擎

• pysentosa - sentosa交易系统的Python接口

• finmarketpy - 分析市场数据，支持简单回溯检验

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

• fooltrader - 利用大数据技术进行量化分析，包含回溯检验

• zvt - 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 - 兼容zipline的实时交易库

• pipeline-live - zipline扩展库，用于实盘交易

• zipline-extensions - Zipline扩展，适配QuantRocket

• moonshot - 向量化回溯检验和交易引擎

• PyPortfolioOpt - 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 - 用TensorFlow设计风险平价投资组合

• mlfinlab - 《金融机器学习应用》一书的实现

• pyqstrat - 快速地回测交易策略

• pinkfish - 证券分析

• aat - 异步算法交易引擎

• Backtesting.py - 回溯检验框架

• catalyst - 回溯检验框架，专门用于数字货币市场

• quantstats - 投资组合分析

• qtpylib - 回溯检验框架，支持实盘交易

• freqtrade - 开源数字货币交易机器人

• algorithmic-trading-with-python - 《Python算法交易》一书的源码和数据

• DeepDow - 用深度学习优化投资组合

风险分析

• pyfolio - 计算投资组合和交易策略的业绩指标

• empyrical - 计算常用的风险和业绩指标

• fecon235 - 金融计量经济工具包，包括leptokurtotic风险高斯混合模型，自适应Boltzmann投资组合

• finance - 计算金融风险

• qfrm - 定量金融风险管理

• visualize-wealth - 构建投资组合和定量分析

• VisualPortfolio - 可视化投资组合表现

因子分析

• alphalens - 分析预测性因子的表现

时间序列

• ARCH - Python实现ARCH模型

• statsmodels - 计量经济模型库，用于创建回归模型，统计检验，时序模型

• dynts - 操纵和分析时间序列

• PyFlux - 时间序列模型和因果推断

• tsfresh - 从时间序列中提取有意义的特征

• hasura/quandl-metabase - 可视化Quandl的时间序列数据集

日历

• trading_calendars - 股票交易所财经日历

• bizdays - 工作日计算和效用工具

• pandas_market_calendars - 拓展Pandas，股票交易所财经日历

数据源

• findatapy - 获取彭博终端，Quandl和雅虎财经的数据

• googlefinance - 从谷歌财经获取实时股票价格

• yahoo-finance - 从雅虎财经下载股票报价，历史价格，产品信息和财务报表

• pandas-datareader - 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，圣路易斯联储(FRED)，OECD, Fama/French，世界银行，欧元区统计局等，是Pandas生态系统的重要组成

• pandas-finance - 提供高级接口下载和分析金融时间序列

• pyhoofinance - 从雅虎财经批量获取股票数据

• yfinanceapi - 从雅虎财经获取数据

• yql-finance - 从雅虎财经获取数据

• ystockquote - 从雅虎财经获取实时报价

• wallstreet - 实时股票和期权报价

• stock_extractor - 从网络上爬取股票信息

• Stockex - 从雅虎财经获取数据

• finsymbols - 获取全美证券交易所，纽约证券交易所和纳斯达克上市公司的详细数据

• inquisitor - 从Econdb获取经济数据，Econdb是全球经济指标聚合器

• chinesestockapi - 获取A股数据

• exchange - 获取最新的汇率报价

• ticks - 命令行程序，获取股票报价

• pybbg - 彭博终端COM的Python接口

• ccy - 获取外汇数据

• tushare - 获取中国股票，基金，债券和期货市场的历史数据

• jsm - 获取日本股票市场的历史数据

• cn_stock_src - 从不同数据源获取中国的股票数据

• coinmarketcap - 从coinmarketcap获取数字货币数据

• after-hours - 获取美股盘前和盘后的市场价格

• bronto-python - 整合Bronto API接口

• pytdx - 获取中国国内股票的实时报价

• pdblp - 整合Pandas和彭博终端的公共接口

• tiingo - 从Tiingo平台获取股票日K线和实时报价/新闻流

• IEX - 从IEX交易所获取股票的实时报价和历史数据

• alpaca-trade-api - 从Alpaca平台获取股票实时报价和历史数据，并提供交易接口交易美股

• metatrader5 - 集成Python和MQL5交易平台，适合外汇交易

• akshare - 获取中国股票，基金，债券和宏观经济数据

• yahooquery - 从雅虎财经获取数据

• investpy - 从英为财经(Investing.com)获取数据

• yliveticker - 从雅虎财经通过Websocket获取实时报价

蜂鸟数据是开源金融数据库，与上面罗列的工具相比，我们的优势在于提供了高度统一的API接口（REST API和Websocket），让每个人都可以免费获取金融数据，覆盖沪深A股，港股，美股，期货，外汇和数字货币市场，包含实时报价和历史数据，适合数据分析，量化交易和理财App等应用场景。

感兴趣的小伙伴请浏览我们的文档：蜂鸟数据API接口

Excel集成

• xlwings - 深度整合Python和Excel

• openpyxl - 读取/写入Excel 2007 xlsx/xlsm文件

• xlrd - 从Excel电子表格提取数据

• xlsxwriter - 将数据写入Excel电子表格

• xlwt - 创建跨平台和向后兼容的电子表格

• DataNitro - 深度整合Python和Excel，可免费试用，商业付费软件

• xlloop - 创建Excel用户自定义函数

• expy - Excel插件，允许用户从电子表格中执行Python代码和定义自定义函数

• pyxll - Excel插件，从Excel中执行Python代码

可视化

• Matplotlib - Python数据可视化的基础包，从二维图表到三维图表

• Seaborn - 基于Matplotlib，快速创建美观的统计图表

• Plotly - 创建动态和交互式的图表

• Altair - 统计可视化工具，同时支持静态和交互式图表

• D-Tale - 可视化Pandas数据结构

喜欢我们的文章就点赞和收藏吧，我们将继续创作数据科学和量化交易的精品内容。

蜂鸟数据：开源金融数据接口，一个API连接世界金融市场。

蜂鸟数据团队由业界顶尖的数据工程师，数据科学家和宽客组成，我们正努力构建一个强大的金融数据库，并提供API接口，目标是令金融数据开源化和平民化。

浏览并测试我们接口吧，目前覆盖股票，外汇，商品期货，数字货币和宏观经济领域，包括实时报价(tick)和历史数据(分钟)，提供REST API和Websocket两种接入方式，能够满足金融分析师，量化交易和理财app的需求。

需要金融数据？利用蜂鸟API将数据整合到您的应用

如果您准备好了，请登录蜂鸟官网，注册免费获取API密钥，然后开始探索我们的金融数据库吧。