파이썬 (python) 을 이용한 양적 거래 전략 테스트 및 재테스트보다 성숙한 라이브러리는 무엇입니까?

소개: 파이썬을 이용한 과학 컴퓨팅 패키지. 포함: 1, 강력한 n 차원 배열 객체 배열; 비교적 성숙한 (방송) 라이브러리; 3. C/C++ 및 포트란 코드를 통합하는 키트 4. 실용적인 선형 대수학, 푸리에 변환 및 난수 생성 함수. Numpy 는 스파스 행렬 연산 패키지 scipy 와 함께 사용하는 것이 더 편리합니다.

시피

소개: SciPy 는 과학 및 엔지니어링을 위해 설계된 사용하기 쉬운 파이썬 키트입니다. 통계, 최적화, 선형 대수학, 푸리에 변환, 신호 및 이미지 처리, 상미 분 방정식 해결 등이 포함됩니다.

팬더

소개: Python 데이터 분석 라이브러리 또는 pandas 는 데이터 분석 작업을 해결하기 위해 만들어진 NumPy 기반 도구입니다. Pandas 에는 대용량 데이터 세트를 효율적으로 조작하는 데 필요한 도구를 제공하는 많은 라이브러리와 일부 표준 데이터 모델이 포함되어 있습니다. Pandas 는 데이터를 빠르고 쉽게 처리할 수 있는 다양한 기능과 방법을 제공합니다. Python 을 강력하고 효율적인 데이터 분석 환경으로 만드는 중요한 요소 중 하나라는 것을 곧 알게 될 것입니다.

Quantdsl

소개: quantdsl 패키지는 Python 에서 Quant DSL 구문의 구현입니다. Quant DSL 은 금융 정량 분석 분야의 전용 언어이며 파생물 모델링을 위한 함수 프로그래밍 언어입니다. Quant DSL 은 금융 및 거래에 사용되는 모델 (예: 시장 동적 모델, 최소 평방, 몬테카를로 방법, 통화 시간 가치) 을 캡슐화합니다.

통계

소개: python 에 내장된 통계 라이브러리는 숫자 데이터의 수학 통계를 계산하는 기능을 제공합니다.

PyQL

소개: PyQL 은 Cython 을 기반으로 QuantLib 에 얕은 python 레이어를 만들었습니다. QuantLib 는 quant lib 의 패키지로서 Cython 을 사용하여 성능을 향상시킵니다.