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常见的Python工具包(一)

运维开发网 https://www.qedev.com 2021-04-08 21:13 出处:51CTO 作者:mob604756f5460a
sympy:符号运行工具。numpy:数值、多维数据组、矩阵运算工具。pandas:提供数据访问、分析等功能,性能很高,很容易操作结构化数据。scikit-image:science kit image,图像处理工具,用于计算机视觉方面的处理。scikit-learn:机器学习的基本算法集合。PIL  pillow: 图像处理库sciPy(science python),数学、科学、工程计算的开源

sympy:符号运行工具。

numpy:数值、多维数据组、矩阵运算工具。

pandas:提供数据访问、分析等功能,性能很高,很容易操作结构化数据。

scikit-image:science kit image,图像处理工具,用于计算机视觉方面的处理。

scikit-learn:机器学习的基本算法集合。

PIL  pillow: 图像处理库

sciPy(science python),数学、科学、工程计算的开源包。

scrapy:爬虫工具

h5py、Pytables可以访问存储在hdf5格式中的数据。

ipython提供更多的webweb 浏览器的功能。

jupyter:web的方式运行python并查看结果。

cython:扩展c/c++库

nose: 测试python代码的框架,pytest。

numpydoc:文档化标准库

金融相关库有:

statsmodels模块提供对许多不同统计模型估计的类和函数,talib是 technical analysis library, 行情数据的技术分析。

quantdsl包是财务定量分析领域专用语言,对衍生工具进行建模的功能

statistics是python内建的库,用于计算数值数据的数学统计。

pyfn针对中国市场的pandas定量投资金融的工具包。

vollib:计算期权的价格工具包。

quantpy:量化金融框架。

finace-python:python金融计算库。 

ffn: 专门为从事量化金融工作的分析,提供性能测量,图形可视化和数据交换。

pynance: 用于从股票和衍生品市场检索、分析、可视化数据。

tia: 针对彭博数据库的设置。

Bigquant: 人工智能量化交易系统平台,90%的主流机器学习。

Ta-lib:技术分析指标。

easytrader: 提供银河券商等股票量化交易程序。

vnpy: 开源的交易框架。可以对接期货和股票。

shipanE: 通信达自动交易行api和量化平台。

easyquotation:实时获取新浪的股票数据。

pyalgotrade-cn:A股市场的,提供了比特币的交易扣

pyktrader: 

trade: 主要分析主题投资和事件驱动的策略。

zipline: 事件驱动的股票量化回测框架。

quantsoftware: qstk:支持组合构建和管理,为金融学生具有编程经验的量化分析建模。

quantitative: 事件驱动和功能反向测试库。 

analyzer: 金融数据采集、分析、开发的交易策略和分析包。

bt: bt是用于测试和定量交易策略的。

rqalpha: 量化回测平台。

quantconnect: 国外一款在线量化回测平台。

backtrader: 测试和交易框架。

pythalesians: 量化分析包

pybacktest: 矢量化回测。

pyalgotrade: 事件驱动的算法交易python库。 

tradingwithpython: 量化分析包。

algobroker: 算法交易执行引擎。

pysentosa: 针对sentosa自动化交易系统的python接口。

finmarketpy: 帮助你能力使用简单的api金融分析以及回测交易的策略。

volatility-trading: 基于 enuan sinclair波动率的估计器。

quant: 量化金融和算法交易的资料。 大多数基于quantopian

风险分析模型:

ptfolio: 组合投资和风险分析的库,是与zipline配合使用的一个组合风险分析工具。

qrisk:配合zipline使用,分析因子风险。

finance:财务风险计算库,该项目的目的是提供易于使用的财务风险计算。

qfrm: 定量金融风险管理,用于度量、管理、和可视化投资组合风险的极好工具。

visualize-wealth: 投资组合构建和定量分析。

visualportfolio: 可视化分析组合的工具。

健康医疗工具包

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