用于量化交易的 Python 库

本文介绍了最重要的 Python 库，可以帮助初级开发人员入门。这些库在行业中广泛用于从数据操作到实时交易系统开发的所有领域。

对于任何想要深入了解量化金融和系统交易领域的人来说，Python 都是不可或缺的工具。作为许多量化开发人员的首选编程语言，Python 提供了一个庞大的库生态系统，可以简化从数据分析到策略执行的所有内容。无论您是刚入门还是希望提高自己的技能，了解正确的 Python 库都是构建和部署交易策略的关键。

本文将介绍专业量化和系统交易者使用的必备 Python 库。我们将介绍涵盖从数据处理和技术分析到回测测试和高级财务建模的所有内容的库。如果您渴望将交易想法转化为可执行的策略，这些库将成为您实现想法的支柱。

无论您是想要学习基础知识的小白，还是旨在将您的交易系统提升到更高水平的中级开发人员，掌握这些库都将帮助您弥合研究和实时交易之间的鸿沟。让我们开始吧！

掌握正确的 Python 库对于成功地将策略从研究转化为实时交易至关重要。这些库在行业中广泛用于从数据处理到实时交易系统开发的所有领域。

1. NumPy

目的： 快速数学和矩阵运算。

NumPy 是 Python 中数值计算的基础，它支持多维数组和矩阵，以及一组可高效操作这些数组的数学函数。处理价格数据、信号或回测时，通常会使用 NumPy。

import numpy as np

# Example: Creating a 1D array (vector) and performing operations
prices = np.array([100, 102, 101, 105, 108])
returns = np.diff(prices) / prices[:-1]  # Calculate simple returns
print(returns)

主要特点：

• 高性能数组操作。
• 广泛支持数学、逻辑和统计函数。
• 非常适合在策略中实现快速计算。

2. Pandas

目的： 数据处理和分析。

Pandas建立在 NumPy 之上，广泛用于时间序列分析，这是量化交易的关键组成部分。它提供了强大的工具来处理结构化数据，例如 OHLC（开盘价、最高价、最低价、收盘价）价格数据、交易数据和投资组合表现。

import pandas as pd

# Example: Create a DataFrame for OHLC price data
data = {'Open': [100, 101, 102], 'High': [103, 104, 105], 'Low': [99, 100, 101], 'Close': [102, 103, 104]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

主要特点：

• 时间序列和表格数据的简单处理。
• 用于重新采样、滚动窗口操作和数据清理的便捷工具。
• 非常适合为回测和实时交易系统准备数据集。

3. TA-Lib

目的： 金融市场数据的技术分析。

TA-Lib 是一个功能强大的函数库，专为金融市场的技术分析而设计。它允许轻松实施量化策略中常用的移动平均线、布林带和 RSI 等指标。

import talib as ta
import numpy as np

# Example: Calculating RSI (Relative Strength Index)
prices = np.random.random(100)
rsi = ta.RSI(prices, timeperiod=14)
print(rsi)

主要特点：

• 150多个技术指标，例如 RSI、MACD 和布林带。
• 高效用于大规模回测和实时交易分析。
• 支持直接从 Pandas DataFrames 或 NumPy 数组获取时间序列数据。

4. Zipline

目的： 算法交易和回测。

Zipline 是一个 Pythonic 算法交易库，为 Quantopian（现已停用）的回测引擎提供支持。它可用于对历史数据进行大规模回测，还可以处理事件驱动的交易算法。

from zipline import run_algorithm
from zipline.api import order, symbol

# Example: A simple Zipline strategy
def initialize(context):
    context.asset = symbol('AAPL')

def handle_data(context, data):
    order(context.asset, 10)

主要特点：

• 事件驱动架构，类似于真实的交易系统。
• 适用于分钟和每日数据。
• 与 Quandl 或 Yahoo Finance 等其他数据源集成。

5. PyAlgoTrade

目的： 事件驱动的回测和交易系统。

PyAlgoTrade 是一个强大的事件驱动型回测库，适用于交易策略。它轻量且易于使用，特别适用于日内策略。它还支持开箱即用的模拟交易。

from pyalgotrade import strategy

# Example: A simple PyAlgoTrade strategy
class MyStrategy(strategy.BacktestingStrategy):
    def onBars(self, bars):
        if self.getBroker().getCash() > 1000:
            self.getBroker().order('AAPL', 10)

主要特点：

• 快速回测引擎，重点关注日内数据。
• 内置支持纸面交易，与经纪商集成。
• 在测试简单和复杂策略方面具有良好的性能。

6. QSTrader

目的： 机构级回测和实时交易系统。

QSTrader 是一个开源 Python 库，专为系统交易策略构建，专注于回测和实时交易。它旨在帮助交易者以最少的工作量部署机构级交易策略。它支持真实滑点、费用和投资组合级别的风险管理，使其成为回测和实时交易环境的绝佳工具。

from qstrader import TradingSession

# Example: Create a basic trading session
session = TradingSession()
session.run()

主要特点：

• 支持投资组合级别的风险和风险管理。
• 专为回测和实时交易而设计。
• 模块化，易于扩展和与其他系统集成。
• 专业级框架，专注于简洁架构。

7. QuantLib

目的： 量化金融和定价模型。

QuantLib 是一个功能强大的库，用于量化金融学的高级数学模型，例如衍生品定价、风险管理和投资组合优化。虽然它更复杂，但对于复杂的量化策略来说非常有价值。

import QuantLib as ql

# Example: Calculating the price of a European Call Option
option = ql.EuropeanOption(ql.PlainVanillaPayoff(ql.Option.Call, 100), ql.EuropeanExercise(ql.Date(15, 6, 2024)))

主要特点：

• 广泛支持定价期权、债券和其他衍生品。
• 广泛用于蒙特卡洛模拟和利率模型。
• 非常适合参与构建复杂定量模型的开发人员。

8. Matplotlib & Plotly

目的： 数据可视化。

Matplotlib 和 Plotly 都是可视化交易策略性能和市场数据的重要库。Matplotlib 更适合基本的静态图，而 Plotly 擅长交互式图表。

import matplotlib.pyplot as plt

# Example: Plotting a simple time series with Matplotlib
prices = [100, 102, 101, 105, 108]
plt.plot(prices)
plt.title('Price Series')
plt.show()

主要特点：

• Matplotlib： 静态绘图，非常适合基本数据可视化。
• Plotly： 交互式可视化，可用于探索交易数据。
• 这两个库都有助于传达来自回测和实时交易结果的见解。

结论

熟悉这些库将为您在 Python 量化交易开发打下坚实的基础。无论您是在进行时间序列分析、回测还是实时交易，这些工具都能够有效地构建、测试和优化策略。

从 NumPy、Pandas 和 TA-Lib 等库开始，可以快速掌握基础技能。稍有进展之后，Zipline、PyAlgoTrade 和 QSTrader 等框架可以帮助构建更复杂的系统，而 QuantLib 则可以进入小众市场，接触高级金融模型。

原文链接：https://www.quantstart.com/articles/python-libraries-for-quantitative-trading/