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
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
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)
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
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
alphalens - 分析预测性因子的表现
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
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
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
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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
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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
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 作者:luckhopey https://www.bilibili.com/read/cv17160438/ 出处:bilibili