最全的Python量化金融三方库汇总

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

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

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 作者：luckhopey https://www.bilibili.com/read/cv17160438/ 出处：bilibili

最后

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