python金融函数库,金融数量分析基于python编程

python numpy是什么库

NumPy是Python语言的一个扩充程序库。支持高级大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。Numpy内部解除了CPython的GIL（全局解释器锁），运行效率极好，是大量机器学习框架的基础库！

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NumPy的全名为Numeric Python，是一个开源的Python科学计算库，它包括：

·一个强大的N维数组对象ndrray；

·比较成熟的（广播）函数库；

·用于整合C/C++和Fortran代码的工具包；

·实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。

NumPy的优点：

·对于同样的数值计算任务，使用NumPy要比直接编写Python代码便捷得多；

·NumPy中的数组的存储效率和输入输出性能均远远优于Python中等价的基本数据结构，且其能够提升的性能是与数组中的元素成比例的；

·NumPy的大部分代码都是用C语言写的，其底层算法在设计时就有着优异的性能，这使得NumPy比纯Python代码高效得多。

当然，NumPy也有其不足之处，由于NumPy使用内存映射文件以达到最优的数据读写性能，而内存的大小限制了其对TB级大文件的处理；此外，NumPy数组的通用性不及Python提供的list容器。因此，在科学计算之外的领域，NumPy的优势也就不那么明显。

使用python做量化交易策略测试和回验，有哪些比较成熟一些的库

比较成熟的库可以参考如下几个：

pybacktest

pyalgotrader

zipline

bt

backtrader

pybacktest基于vector，不是event based，快得多得多，缺点也明显。

第1章 为什么将Python用于金融

Python在金融中的应用

在过去的十年里，随着自动化技术的出现，科技最终成为杰出的金融机构，银行，保险和投资公司，股票交易公司，对冲基金，券商等公司的一部分。根据2013年的Crosman 报告，与2013年相比，银行和金融公司2014年在科技上的花费要高出4.2%。预计在2020年，一年的金融服务的技术成本将达到5亿美元。正值系统需要维护和不断升级的时候，一些著名的银行雇佣一些开发者是很正常的事情。那么Python用在哪里呢?

Python的语法很容易实现那些金融算法和数学计算，每个数学语句都能转变成一行Python代码，每行允许超过十万的计算量。

没有其他语言能像Python这样适用于数学，Python精通于计算，以及数学和科学中的排列组合问题。Python的第二个特性是表示数字，序列和算法。比如SciPy库，很适合用来做技术领域和科学领域的计算，SicPy库被很多工程师，科学家和分析人员使用。NumPy，也是Python的一个扩展，它可以很好地处理数学函数，数组和矩阵。同时，Python也支持严格的编码模式，因此，使它成为一个平衡的选择，或者说方法。

使用更少的人达到相同的结果以及实现其他编程语言不能实现的事，是Python首要的优点。Python语法的精确和简洁，以及它大量宝贵的第三方工具使它成为处理金融行业的错综复杂的事务的唯一可靠的选择。

Cititec(英格兰伦敦的职业介绍所)的技术招聘经理Stephen Grant说：跨市场风险管理和交易系统都在使用Python(有时会混合使用c++)，很多银行从建立银行的前端到资产风险系统都会选择使用Python。使用Python的金融公司包括荷兰银行，德国证券交易所集团，Bellco信用社，摩根大通以及阿尔蒂斯投资管理。

Python常用的标准库以及第三方库有哪些？

推荐5个常用的Python标准库：

1、os：提供了不少与操作系统相关联的函数库

os包是Python与操作系统的接口。我们可以用os包来实现操作系统的许多功能，比如管理系统进程，改变当前路径，改变文件权限等。但要注意，os包是建立在操作系统的平台上的，许多功能在Windows系统上是无法实现的。另外，在使用os包中，要注意其中的有些功能已经被其他的包取代。

我们通过文件系统来管理磁盘上储存的文件。查找、删除、复制文件以及列出文件列表等都是常见的文件操作。这些功能通常可以在操作系统中看到，但现在可以通过Python标准库中的glob包、shutil包、os.path包以及os包的一些函数等，在Python内部实现。

2、sys：通常用于命令行参数的库

sys包被用于管理Python自身的运行环境。Python是一个解释器，也是一个运行在操作系统上的程序。我们可以用sys包来控制这一程序运行的许多参数，比如说Python运行所能占据的内存和CPU，Python所要扫描的路径等。另一个重要功能是和Python自己的命令行互动，从命令行读取命令和参数。

3、random：用于生成随机数的库

Python标准库中的random函数，可以生成随机浮点数、整数、字符串，甚至帮助你随机选择列表序列中的一个元素，打乱一组数据等。

4、math：提供了数学常数和数学函数

标准库中，Python定义了一些新的数字类型，以弥补之前的数字类型可能的不足。标准库还包含了random包，用于处理随机数相关的功能。math包补充了一些重要的数学常数和数学函数，比如pi、三角函数等等。

5、datetime：日期和时间的操作库

日期和时间的管理并不复杂，但容易犯错。Python的标准库中对日期和时间的管理颇为完善，你不仅可以进行日期时间的查询和变换，还可以对日期时间进行运算。通过这些标准库，还可以根据需要控制日期时间输出的文本格式

python数据分析需要哪些库？

1.Numpy库

是Python开源的数值计算扩展工具，提供了Python对多维数组的支持，能够支持高级的维度数组与矩阵运算。此外，针对数组运算也提供了大量的数学函数库，Numpy是大部分Python科学计算的基础，具有很多功能。

2.Pandas库

是一个基于Numpy的数据分析包，为了解决数据分析任务而创建的。Pandas中纳入了大量库和标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需要的函数和方法，使用户能快速便捷地处理数据。

3.Matplotlib库

是一个用在Python中绘制数组的2D图形库，虽然它起源于模仿MATLAB图形命令，但它独立于MATLAB，可以通过Pythonic和面向对象的方式使用，是Python中Z出色的绘图库。主要用纯Python语言编写的，它大量使用Numpy和其他扩展代码，即使对大型数组也能提供良好的性能。

4.Seaborn库

是Python中基于Matplotlib的数据可视化工具，提供了很多高层封装的函数，帮助数据分析人员快速绘制美观的数据图形，从而避免了许多额外的参数配置问题。

5.NLTK库

被称为使用Python进行教学和计算语言学工作的Z佳工具，以及用自然语言进行游戏的神奇图书馆。NLTK是一个领先的平台，用于构建使用人类语言数据的Python程序，它为超过50个语料库和词汇资源提供了易于使用的接口，还提供了一套文本处理库，用于分类、标记化、词干化、解析和语义推理、NLP库的包装器和一个活跃的讨论社区。