—— Python量化工具清單?——

　　以下內容來源于Wilson Freitas的Github項目"Awesome Quant"。原文中包含了豐富的語言類別，但是后續介紹主要針對Python語言。原網址：https://github.com/ wilsonfreitas/awesome-quant

基于Python的量化交易工具清單(上)主要介紹量化常用語言，數值計算和數據結構，金融工具與定價，技術指標，交易與回測等相關的包。

01

編程語言

Languages

• Python

• R

• Matlab

• Julia

• Java

• JavaScript

• Haskell

• Scala

• Ruby

• Elixir/Erlang

• Golang

• CSharp

• Frameworks - frameworks that support different languages

• Reproducing Works - repositories that reproduce books and papers results or implement examples

02

數值計算庫和數據結構

Numerical Libraries & Data Structures

• numpy - NumPy是使用Python進行科學計算的基本軟件包。

• scipy - SciPy是基于Python的開源軟件生態系統，用于數學，科學和工程。

• pandas - pandas是BSD許可的開源庫，為Python編程語言提供了高性能，易于使用的數據結構和數據分析工具。

• quantdsl -?用于金融和交易中定量分析的領域特定語言。

• statistics - 內置Python庫，用于所有基本統計計算。

• sympy - SymPy是用于符號數學的Python庫。

• pymc3 - Python中的概率編程：Theano的貝葉斯建模和概率機器學習。

03

金融工具和定價

Financial Instruments and Pricing

• PyQL-QuantLib的Python端口。

• pyfin-Python中的基本期權定價。

• vollib-vollib是用于計算期權價格，隱含波動率和希臘字母的python庫。

• QuantPy-python中定量金融的框架。

• Finance-Python-用于財務的Python工具。

• ffn-Python的財務函數庫。

• Pynance-PyNance是開源軟件，用于檢索，分析和可視化來自股票和衍生品市場的數據。

• tia-集成和分析工具包。

• hasura/base-python-dash-Hasura快速入門以部署Dash框架。Dash寫在Flask，Plotly.js和React.js之上，是使用純Python使用高度自定義用戶界面構建數據可視化應用程序的理想選擇。

• hasura/base-python-bokeh-Hasura快速入門，可使用bokeh庫可視化數據。

• pysabr-SABR模型的Python實現。

• FinancePy-專注于金融衍生產品的定價和風險管理的庫，包括固定收益，股票，外匯和信用衍生產品。

• FinancePy-如何使用FinancePy的示例

04

技術指標

Indicators

• pandas_talib-技術分析指標的Python Pandas實現。

• finta-在Pandas中實施的常見財務技術分析指標。

• Tulipy-金融技術分析指標庫(tulipindicators的Python綁定)

05

交易與回測

Trading and BackTesting

• TA-Lib-對金融市場數據進行技術分析。

• trade-交易是用于開發金融應用程序的Python框架。

• zipline-Pythonic算法交易庫。

• QuantSoftware Toolkit-基于Python的開源軟件框架，旨在支持產品組合的構建和管理。

• quantitative-定量金融和回測庫。

• analyser-用于實時財務和回測交易策略的Python框架。

• bt-Python的靈活回測。

• backtrader-用于交易策略的Python回測庫。

• pythalesians-Python庫，用于回溯交易策略，繪制圖表，無縫下載市場數據，分析市場模式等。

• pybacktest-Python/pandas中的矢量化回測框架，旨在簡化回測。

• pyalgotrade-Python算法交易庫。

• tradingWithPython-定量交易的功能和類的集合。

• Pandas TA-Pandas TA是易于使用的Python 3 Pandas擴展，具有115多個指標。輕松建立自定義策略。

• ta-使用Pandas的技術分析庫(Python)

• algobroker-這是算法交易的執行引擎。

• pysentosa-Sentosa交易系統的Python API。

• finmarketpy-Python庫，用于回測交易策略和分析金融市場。

• binary-martingale-自動交易二元期權鞅風格的計算機程序。

• fooltrader-使用大數據技術提供了一種統一的方式來分析整個市場。

• zvt-該項目使用sql，pandas提供統一且可擴展的方式來記錄數據，計算因子，選擇安全對象，回測，實時交易，并且可以將所有這些內容實時清晰地顯示在圖表中。

• pylivetrader-兼容zipline的實時交易庫。

• pipeline-live-zipline具有IEX的管道功能，可進行實時交易。

• zipline-extensions- QuantRocket的Zipline擴展和適配器。

• moonshot-基于Pandas的QuantRocket的矢量化回測器和交易引擎。

• PyPortfolioOpt-python中的金融投資組合優化，包括經典的有效邊界和先進的方法。

• riskparity.py-基于TensorFlow2.0的快速，可擴展的風險平價投資組合

• mlfinlab-Marcos Lopez de Prado關于“金融機器學習的進展”的實現。(特征工程，財務數據結構，元標簽)

• pyqstrat-快速，可擴展，透明的python庫，用于回測定量策略。

• NowTrade-Python庫，用于回溯股票和貨幣市場中的技術/機械策略。

• pinkfish-用于證券分析的回測器和電子表格庫。

• aat-異步算法交易引擎

• Backtesting.py-Python中的回測交易策略

• catalyst-Python中加密資產的算法交易庫

• quantstats-用Python編寫的量化組合分析

• qtpylib-QTPyLib，Pythonic算法交易http://qtpylib.io

• Quantdom-基于Python的框架，用于回測交易策略和分析金融市場

• freqtrade-免費的開源加密貨幣交易機器人

• catalyst-免費的pandas和scikit學習資源，可用于對金融數據進行交易模擬，回測和機器學習。

• DeepDow-深度學習優化投資組合

基于Python的量化交易工具清單(下)會介紹風險分析,因子分析,時間序列,日歷,數據源,Excel集成,可視化相關的Python包。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的python 量化交易_基于Python的量化交易工具清单(上）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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