最受歡迎的8大金融科技Python開源庫（python 金融科技）

小新按：

Python作為一種編程語言，越來越受到人們的青睞，使用Python及其框架的金融科技創(chuàng)業(yè)公司數(shù)量不斷增加。投資銀行和對沖基金行業(yè)也在使用Python來解決定價、交易管理和風(fēng)險管理平臺的定量問題。對金融科技行業(yè)有幫助的頂級開源Python庫有哪些？一起來看看吧。

第8期

金融科技常用的八大開源庫

譯者：梔航

來源： 未央網(wǎng)

普華永道會計師事務(wù)所（PricewaterhouseCoopers）預(yù)測，在未來3-5年內(nèi)，金融科技公司獲得投資金額將超過1500億美元。金融科技廣泛應(yīng)用于保險、貸款、法規(guī)、交易、電子銀行和其他支付服務(wù)等領(lǐng)域。

Python作為一種編程語言，越來越受到人們的青睞，使用Python及其框架的金融科技創(chuàng)業(yè)公司數(shù)量不斷增加。投資銀行和對沖基金行業(yè)也在使用Python來解決定價、交易管理和風(fēng)險管理平臺的定量問題。

美國銀行前任總經(jīng)理Kirat Singh表示，”摩根大通的每個人都需要了解Python，美國銀行約5000名開發(fā)人員都在使用Python。Quartz項目有近1000萬行Python代碼，每天提交次數(shù)接近3000次。”

花旗集團也鼓勵分析師掌握Python編碼技能，而且企業(yè)名單還在不斷增加。Python簡單易用，產(chǎn)品可以快速進入市場，因此更受創(chuàng)業(yè)公司青睞。

對于一家新生公司，選擇語言或框架和招攬人才、驗證簡易性、產(chǎn)品生產(chǎn)速度等因素一樣重要，但是對其生命周期的影響更大。

以下是一些對金融科技行業(yè)有幫助的頂級開源Python庫：

PyAlgoTrade

PyAlgoTrade是一個事件驅(qū)動的算法交易Python庫，支持Bitstamp回溯測試、實時紙張交易和實時交易。PyAlgoTrade使用Python 2.7 / 3.7開發(fā)和測試，與NumPy和SciPy、pytz、用于繪制的matplotlib、用于支持Bitstamp的tornado和用于支持Twitter的tweepy相互依存。

Pyfolio

主要涉及金融投資相關(guān)的組合風(fēng)險分析和績效。該庫由Quantopian開發(fā)和維護，在2015年實現(xiàn)開源。與Zipline開源回測庫兼容性很好。Pyfolio庫可用于根據(jù)反饋對tear sheets進行建模，進行貝葉斯分析和其他交易。其他功能包括使用pyfolio.plotting和pyfolio.timeseries繪制tear sheets，以調(diào)用各個統(tǒng)計函數(shù)。

Zipline

Zipline是一個使用Python編寫的開源算法交易模擬器，可以用于模擬實際延誤、交易成本和訂單延遲，單獨處理每個事件并避免前瞻偏差。Quantopian負責(zé)維護Zipop并全天24小時更新zipline。

quantecon

quantecon python庫包括游戲理論、馬爾可夫鏈、隨機生成實用程序（隨機）、很多工具（tools）和其他實用程序（util）模塊，供程序包內(nèi)部的開發(fā)人員使用。

finmarketpy

finmarketpy是一個基于Python的庫，使用內(nèi)置模板且簡單易用的API可以進行市場和回溯交易策略分析。

該庫能夠?qū)崿F(xiàn)一定時期內(nèi)交易策略的可視化，并針對這些策略的季節(jié)性開展調(diào)查。用戶可以針對所考慮的數(shù)據(jù)相對應(yīng)的特定事件開展調(diào)查，還可以使用內(nèi)置計算器評估目標的不穩(wěn)定性。finmarketpy與Pandas庫和NumPy庫相互依存。

ffn

對量化金融領(lǐng)域人士來說，該庫十分有用，能夠提供從性能測量和評估到圖形和常見的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換在內(nèi)的大量實用程序。

SciPy

SciPy是基于Python的NumPy擴展構(gòu)建的數(shù)學(xué)算法和便利函數(shù)的集合。典型用戶可以使用SciPy提供的數(shù)據(jù)庫子程序和類來訪問高級數(shù)據(jù)可視化和并行編程。 SciPy還包含科學(xué)工作所需的其他程序，如數(shù)值計算積分、求解微分方程、優(yōu)化和稀疏矩陣的程序等。

scikit-learn

該庫的功能非常廣泛，超出了本文的范圍。該庫在業(yè)界廣為熟知并廣泛用于數(shù)據(jù)預(yù)處理、降維、分類和聚類和其他重要任務(wù)。

例如，scikit-learn可用于執(zhí)行區(qū)分分析，如LDA和QDA，從多元高斯分布中提取預(yù)測變量。

從scikit-learn庫導(dǎo)入模塊將負責(zé)分析。用戶只需要提供測試和訓(xùn)練數(shù)據(jù)完成工作即可。

結(jié)語

NumPy和Pandas等其他知名庫可以提供了各種數(shù)據(jù)處理和可視化服務(wù)，大多數(shù)上述庫都是基于它們構(gòu)建的。

許多在金融科技領(lǐng)域大展拳腳的創(chuàng)業(yè)公司都或多或少使用了python及其庫。例如，英國的P2P借貸公司Zopa使用Flask、Django、RabbitMQ、Pandas和Celery。 這家年輕的公司利用技術(shù)省去了貸款人和客戶之間的中間人，成為了第一家放貸金額超30億歐元的貸款公司。

企業(yè)需要針對市場低效率進行建模并跟蹤價格模式或預(yù)測回報，這項工作十分麻煩棘手，而上述工具可以展示過程簡單化，提高數(shù)據(jù)可解釋性，幫助企業(yè)制定能夠預(yù)測未來的策略，讓結(jié)果更接近現(xiàn)實。

金融小百科

新金融評論

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上海新金融研究院（Shanghai Finance Institute，SFI）是一家非官方、非營利性的專業(yè)智庫，致力于新金融和國際金融領(lǐng)域的政策研究。研究院成立于2011年7月14日，由中國金融四十人論壇（China Finance 40 Forum，CF40）舉辦， 與上海市黃浦區(qū)人民政府戰(zhàn)略合作。研究院在國內(nèi)率先提出新金融概念，并積極開展相關(guān)研究，逐漸形成了以新金融和國際金融為特色的研究道路。

上海新金融研究院等機構(gòu)于2015年10月發(fā)起成立北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心。中心是北京大學(xué)的二級機構(gòu)，掛靠北京大學(xué)國家發(fā)展研究院。中心致力于開展數(shù)字金融、普惠金融、金融改革等領(lǐng)域的學(xué)術(shù)、政策、行業(yè)研究，向社會提供權(quán)威的研究分析，為行業(yè)發(fā)展提供專業(yè)的理論指導(dǎo)，為政府決策提供科學(xué)的政策參考。

此外，為紀念我國卓越的世界經(jīng)濟學(xué)家浦山先生，并推動我國國際金融與新金融的研究和發(fā)展，上海新金融研究院于2016年7月發(fā)起成立上海浦山新金融發(fā)展基金會，并與中國世界經(jīng)濟學(xué)會戰(zhàn)略合作，聯(lián)合主辦浦山獎。

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