이 문서에서는 초급 개발자를 돕기 위해 가장 중요한 파이썬 라이브러리를 소개합니다. 이 라이브러리는 데이터 조작에서 실시간 거래 시스템 개발에 이르기까지 모든 분야에서 산업에서 널리 사용됩니다.

파이썬은 양자 금융 및 시스템 거래 분야에 대한 깊은 이해를 원하는 모든 사람에게 필수적인 도구입니다. 많은 양자 개발자의 최선 프로그래밍 언어로, 파이썬은 데이터 분석에서 전략 실행에 이르기까지 모든 것을 간소화 할 수있는 거대한 라이브러리 생태계를 제공합니다.

이 글은 전문적인 수치화 및 시스템 거래자가 사용하는 필수 Python 라이브러리를 소개합니다. 데이터 처리 및 기술 분석에서 피드백 테스트 및 고급 금융 모델링에 이르기까지 모든 것을 다루는 라이브러리를 소개합니다.

기초를 배우고 싶어하는 초보자이든, 거래 시스템을 더 높은 수준으로 끌어올리려는 중급 개발자이든, 이 라이브러리를 숙지하는 것은 연구와 실시간 거래 사이의 격차를 줄이는 데 도움이 될 것입니다.

올바른 파이썬 라이브러리를 숙지하는 것은 연구에서 실시간 거래로 전략을 성공적으로 전환하는 데 중요합니다. 이러한 라이브러리는 데이터 처리에서 실시간 거래 시스템 개발에 이르기까지 모든 분야에서 산업에서 널리 사용됩니다.

1. NumPy

목적:빠른 수학과 행렬 연산.

NumPy는 Python의 수값 계산의 기초이며, 다차원 배열과 행렬을 지원하며, 이러한 배열을 효율적으로 동작할 수 있는 수학 함수들의 집합을 지원한다. 가격 데이터, 신호 또는 회귀를 처리할 때, 일반적으로 NumPy를 사용합니다.

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)

주요 특징:

• 높은 성능의 배열 연산.
• 수학, 논리 및 통계 함수를 광범위하게 지원한다.
• 전략에서 빠른 계산을 구현하는 데 적합합니다.

2. Pandas

목적:데이터 처리 및 분석

Pandas은 NumPy를 기반으로 하고 있으며, 시간 순서 분석을 위해 널리 사용되며, 이는 거래량을 측정하는 데 중요한 요소입니다. 그것은 OHLC (오프닝 가격, 최고 가격, 최저 가격, 종결 가격) 가격 데이터, 거래 데이터 및 포트폴리오 성과와 같은 구조화된 데이터를 처리하는 강력한 도구를 제공합니다.

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)

주요 특징:

• 시간 순서 및 표 데이터의 간단한 처리가.
• 다시 샘플링, 스크롤 창 작업 및 데이터 청소를 위한 편리한 도구.
• 데이터 세트를 재검토 및 실시간 거래 시스템으로 준비하는 데 매우 적합하다.

3. TA-Lib

목적:금융 시장 데이터의 기술 분석.

TA-Lib는 금융 시장의 기술적 분석을 위해 고안된 강력한 기능의 함수 저장소입니다. 그것은 양적 전략에 일반적으로 사용되는 이동 평균, 브린 밴드 및 RSI와 같은 지표를 쉽게 구현 할 수 있습니다.

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)

주요 특징:

• 150개 이상의 기술 지표들, 예를 들어 RSI, MACD, 그리고 브린 밴드.
• 대규모 회귀 및 실시간 거래 분석에 효율적입니다.
• Pandas DataFrames 또는 NumPy 배열에서 직접 시간 순서 데이터를 얻는 것을 지원한다.

4. Zipline

목적:알고리즘 거래 및 피드백

Zipline는 Pythonic 알고리즘 거래소이며, Quantopian (현재는 폐지) 의 리테크 엔진을 지원한다. 이는 역사적 데이터에 대한 대규모 리테크를 위해 사용될 수 있으며, 이벤트 주도 거래 알고리즘을 처리할 수 있다.

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)

주요 특징:

• 실제 거래 시스템과 비슷한 이벤트 기반의 구조입니다.
• 분간 및 일일 데이터에 적용됩니다.
• Quandl나 Yahoo Finance 등과 다른 데이터 소스와 통합한다.

5. PyAlgoTrade

목적:이벤트 기반의 회귀와 거래 시스템

PyAlgoTrade는 거래 전략에 적용되는 강력한 이벤트 구동형 피드백 라이브러리입니다. 그것은 가볍고 사용하기 쉽고, 특히 일일 전략에 적합합니다. 그것은 또한 상자 개설 시 시 시뮬레이션 거래를 지원합니다.

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)

주요 특징:

• 빠른 피드백 엔진, 하루 내 데이터에 초점을 맞추십시오.
• 내장된 종이 거래 지원, 브로커와의 통합.
• 간단한 전략과 복잡한 전략을 테스트하는 데 좋은 성능을 가지고 있다.

6. QSTrader

목적:기관 차원의 응답 및 실시간 거래 시스템.

QSTrader는 open source Python 라이브러리이며, 시스템 거래 전략에 대해 구축되어 있으며, 리테크와 실시간 거래에 중점을 두고 있습니다. 이는 거래자가 최소한의 작업량으로 기관 수준의 거래 전략을 배포할 수 있도록 돕습니다. 실제 슬라이드, 비용 및 포트폴리오 수준의 위험 관리를 지원하여 리테크와 실시간 거래 환경에 대한 훌륭한 도구가됩니다.

from qstrader import TradingSession

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

주요 특징:

• 포트폴리오 수준의 위험과 위험 관리를 지원한다.
• 리포트와 실시간 거래에 적합합니다.
• 모듈화, 확장 및 다른 시스템과의 통합이 가능합니다.
• 전문적인 프레임워크, 간결한 구조에 초점을 맞추고 있습니다.

7. QuantLib

목적:양적 금융과 가격 모델

퀀트리브 (QuantLib) 는 파생물 가격, 위험 관리 및 포트폴리오 최적화와 같은 양적 금융학의 고급 수학 모델을 위한 기능이 풍부한 라이브러리이다. 더 복잡하지만 복잡한 양적 전략에 매우 가치가 있다.

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)))

주요 특징:

• 가격 옵션, 채권 및 기타 파생 상품에 대한 광범위한 지원.
• 몬테카로 시뮬레이션과 이자율 모델에 널리 사용된다.
• 복잡한 양자 모델을 만드는 데 참여하는 개발자들에게 적합합니다.

8. Matplotlib & Plotly

목적:데이터 시각화

Matplotlib과 Plotly는 거래 전략 성능과 시장 데이터를 시각화하는 중요한 자료입니다. Matplotlib은 기본 정지 그래프에 적합하지만, Plotly는 대화형 그래프에 능합니다.

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()

주요 특징:

• Matplotlib：정적 지도는 기본적인 데이터 시각화에 적합하다.
• Plotly：거래 데이터를 탐색할 수 있는 대화형 시각화
• 이 두 저장소는 피드백과 실시간 거래 결과의 통찰력을 전달하는 데 도움이 됩니다.

결론적으로

이러한 라이브러리를 익히면 Python의 양적 거래 개발에 대한 강력한 기반을 마련할 수 있습니다. 시간 순서 분석, 회수 또는 실시간 거래를 수행하든, 이 도구는 전략을 효과적으로 구축, 테스트 및 최적화 할 수 있습니다.

NumPy、Pandas 그리고 TA-Lib큐브가 시작되면 기본적인 기술을 빠르게 습득할 수 있습니다.Zipline、PyAlgoTrade 그리고 QSTrader그리고 이 모든 것을 통해 우리는 더 복잡한 시스템을 구축할 수 있습니다.QuantLib그리고 이 시장은 소규모 시장에 접근할 수 있고, 고급 금융 모델에 접근할 수 있습니다.

원본 링크: http://www.quantstart.com/articles/python-libraries-for-quantitative-trading/