Python nào tốt nhất cho tài chính?

Các chuyên gia tài chính tham gia phân tích dữ liệu và khoa học dữ liệu sử dụng R, Python và các ngôn ngữ lập trình khác để thực hiện phân tích trên nhiều tập dữ liệu. Python đã thu hút được rất nhiều sự quan tâm và đang trở thành ngôn ngữ được lựa chọn để phân tích dữ liệu. Python cũng có một cộng đồng rất tích cực, không ngại đóng góp vào sự phát triển của các thư viện python. Nếu bạn tìm kiếm trên Github, một nền tảng lưu trữ mã phổ biến, bạn sẽ thấy rằng có một gói python để làm hầu hết mọi thứ bạn muốn

Bài viết này cung cấp danh sách các gói và thư viện python tốt nhất được các chuyên gia tài chính, nhà định lượng và nhà khoa học dữ liệu tài chính sử dụng

Cấu trúc số, thống kê & dữ liệu

• numpy - NumPy là gói cơ bản cho tính toán khoa học với Python. Đây là thư viện hạng nhất dành cho lập trình số và được sử dụng rộng rãi trong học viện, tài chính và công nghiệp. NumPy chuyên về các hoạt động mảng cơ bản
• scipy - SciPy bổ sung mô-đun Số phổ biến, Numpy. Nó là một hệ sinh thái phần mềm nguồn mở dựa trên Python dành cho toán học, khoa học và kỹ thuật. Nó cũng được sử dụng rộng rãi để tính toán khoa học và tài chính dựa trên Python
• pandas - Thư viện pandas cung cấp các công cụ phân tích dữ liệu và cấu trúc dữ liệu hiệu suất cao, dễ sử dụng cho ngôn ngữ lập trình Python. Pandas tập trung vào các loại dữ liệu cơ bản và phương thức của chúng, để các gói khác bổ sung chức năng thống kê tinh vi hơn
• quantdsl - Quand DSL là ngôn ngữ dành riêng cho miền để phân tích định lượng trong tài chính và giao dịch. Quant DSL là ngôn ngữ lập trình chức năng để mô hình hóa các công cụ phái sinh
• thống kê - Đây là thư viện Python tích hợp cho tất cả các tính toán thống kê cơ bản

Công cụ tài chính

• pyfin - Pyfin là một thư viện python để thực hiện định giá các tùy chọn cơ bản trong python
• vollib - vollib là một thư viện python để tính giá tùy chọn, ngụ ý biến động và tiếng Hy Lạp bằng cách sử dụng Black, Black-Scholes và Black-Scholes-Merton. vollib thực hiện cả tiếng Hy Lạp phân tích và số cho từng công thức trong số ba công thức định giá
• QuantPy - Framework cho tài chính định lượng Trong python. Một số khả năng hiện tại. Lớp danh mục đầu tư có thể nhập lợi nhuận hàng ngày từ Yahoo, Tính toán trọng số tối ưu cho tỷ lệ Sharpe và đường biên hiệu quả và trình lập hồ sơ sự kiện
• ffn - Thư viện hàm tài chính cho Python. ffn là thư viện chứa nhiều hàm hữu ích cho những ai làm trong lĩnh vực tài chính định lượng. Nó đứng trên vai những người khổng lồ [Pandas, Numpy, Scipy, v.v. ] và cung cấp một loạt các tiện ích, từ đo lường và đánh giá hiệu suất đến vẽ đồ thị và chuyển đổi dữ liệu phổ biến
• pynance - PyNance là phần mềm mã nguồn mở để truy xuất, phân tích và trực quan hóa dữ liệu từ thị trường chứng khoán và thị trường phái sinh. Nó bao gồm các công cụ để tạo các tính năng và nhãn cho các thuật toán học máy
• tia - TIA là bộ công cụ cung cấp quyền truy cập dữ liệu Bloomberg, tạo pdf dễ dàng hơn, chức năng kiểm tra lại, chức năng phân tích kỹ thuật, phân tích lợi nhuận và một số tiện ích cửa sổ

Giao dịch & Backtesting

• TA-Lib - TA-Lib được sử dụng rộng rãi bởi các nhà phát triển phần mềm giao dịch yêu cầu thực hiện phân tích kỹ thuật dữ liệu thị trường tài chính. Nó có API mã nguồn mở cho python
• zipline - Zipline là một thư viện giao dịch theo thuật toán Pythonic. Đây là một hệ thống hướng sự kiện hỗ trợ cả kiểm tra lại và giao dịch trực tiếp
• QuantSoftware Toolkit - Khung phần mềm nguồn mở dựa trên Python được thiết kế để hỗ trợ xây dựng và quản lý danh mục đầu tư. Nó được xây dựng QSToolKit chủ yếu dành cho sinh viên tài chính, sinh viên máy tính và nhà phân tích định lượng có kinh nghiệm lập trình
• định lượng - Tài chính định lượng và thư viện backtesting. Định lượng là một thư viện backtesting linh hoạt và hướng sự kiện
• máy phân tích - Khung Python cho các chiến lược giao dịch tài chính và kiểm tra ngược thời gian thực
• bt - bt là một khung kiểm tra ngược linh hoạt cho Python được sử dụng để kiểm tra các chiến lược giao dịch định lượng
• backtrader - Thư viện Python Backtesting cho các chiến lược giao dịch
• pybacktest - Khung kiểm tra ngược được vector hóa trong Python/gấu trúc, được thiết kế để giúp việc kiểm tra lại của bạn dễ dàng hơn. Nó cho phép người dùng chỉ định các chiến lược giao dịch bằng cách sử dụng toàn bộ sức mạnh của gấu trúc, đồng thời ẩn tất cả những thứ nhàm chán như tính toán thủ công các giao dịch, vốn chủ sở hữu, thống kê hiệu suất và tạo trực quan hóa. Mã chiến lược kết quả có thể sử dụng được cả trong cài đặt nghiên cứu và sản xuất
• pyalgotrade - PyAlgoTrade là thư viện Python giao dịch theo thuật toán theo sự kiện. Mặc dù trọng tâm ban đầu là kiểm tra lại, giao dịch giấy hiện có thể thực hiện được
• tradingWithPython - Tập hợp các hàm và lớp cho giao dịch Định lượng
• pandas_talib - Triển khai các chỉ số phân tích kỹ thuật của Python Pandas
• algobroker - Đây là một công cụ thực thi cho giao dịch thuật toán. Ý tưởng là máy chủ python này nhận yêu cầu từ khách hàng và sau đó chuyển tiếp chúng đến API của nhà môi giới
• finmarketpy - finmarketpy là một thư viện dựa trên Python cho phép bạn phân tích dữ liệu thị trường và cũng để kiểm tra lại các chiến lược giao dịch bằng cách sử dụng API đơn giản, có các mẫu dựng sẵn để bạn xác định kiểm tra lại

Phân tích rủi ro

• pyfolio - pyfolio là một thư viện Python để phân tích hiệu suất và rủi ro của danh mục đầu tư tài chính. Nó hoạt động tốt với thư viện backtesting mã nguồn mở Zipline
• kinh nghiệm - Rủi ro tài chính phổ biến và số liệu hiệu suất. Được sử dụng bởi zipline và pyfolio
• tài chính - Tính toán rủi ro tài chính. Tối ưu hóa để dễ sử dụng thông qua xây dựng lớp và quá tải toán tử
• qfrm - Quản lý Rủi ro Tài chính Định lượng. các công cụ OOP tuyệt vời để đo lường, quản lý và trực quan hóa rủi ro của các công cụ tài chính và danh mục đầu tư
• trực quan hóa sự giàu có - Một thư viện được xây dựng bằng Python để xây dựng, kiểm tra lại, phân tích và đánh giá danh mục đầu tư cũng như điểm chuẩn của chúng
• VisualPortfolio - Công cụ này được sử dụng để trực quan hóa hiệu suất của danh mục đầu tư

Chuỗi thời gian

• ARCH - ARCH và các công cụ khác cho kinh tế lượng tài chính bằng Python
• statsmodels - Mô-đun Python cho phép người dùng khám phá dữ liệu, ước tính các mô hình thống kê và thực hiện các bài kiểm tra thống kê
• dynts - Gói thống kê cho python tập trung vào phân tích chuỗi thời gian. Được xây dựng xung quanh numpy, nó cung cấp một số lớp chuỗi thời gian back-end bao gồm các đối tượng dựa trên R thông qua rpy2

Khóa học Python nào là tốt nhất cho tài chính?

Tôi có thể sử dụng Python để làm gì về tài chính?

Python có phải là một kỹ năng tốt cho tài chính không?

Python có tốt cho Mô hình hóa tài chính không?