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由于最近SEC 提议要求大多数资产支持证券发行人提交 Python 计算机程序来记录交易的资金流动（或瀑布）条款，我认为是时候问你认为“必备”Python 包是什么了对于财务将是。

PS：除了在这里回答，也请考虑回答这个调查。

更新：这里的调查结果。

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http://code.google.com/p/pandas/也是有量化金融背景开发的。

我猜那么通常的嫌疑人：

  • 麻木的
  • scipy
  • rpy
  • matplotlib
  • ...

对于我的量化开发，我通常以 pythonxy ( http://www.pythonxy.com/ ) 为基础。

在过去，我还为 quantlib 使用了一些 python 绑定。（我不知道他们是否还在开发）。

于 2010-05-22T07:35:19.993 回答
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Stefano Taschini 在 Scipy 2008 上发表的“Interval Arithmetic: Python Implementation and Applications”（见此处）可能很宝贵，因为它可以显示计算的数值不确定性范围（因此您可以避免基于过于脆弱的输入数据或方程做出的决定） .

由于 Stefano 在苏黎世的 Altis Investment Management AG 工作，我很确定他在金融环境中开发并使用了他的pyinterval包，尽管它当然只是一个通用工具，也可以完美地用于其他领域。

于 2010-05-20T04:11:33.473 回答
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当我处理交易系统时，sci-py/num-py 对我来说非常有用。Python 中内置的 CSV 读写器包也是我经常使用的东西。

于 2010-05-20T02:30:47.153 回答
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我将尝试限制与描述证券相关的内容：

  • 我们有一些提供市场惯例支持的软件包（天数分数、调整规则、到期日期、时间表生成等）。让美国证券交易委员会正式提供它们会很棒吗？正确描述任何证券是绝对必要的，并且在每个收益描述脚本中重新实现它们会很麻烦。
  • 重新开发了一些非常常见的类似定价的简单函数（例如：black scoles 一阶希腊函数和隐含波动率计算），主要是为了避免为这些小事情调用定价库的开销。这用于描述普通期权，例如，当市场以波动点对它们进行报价时。价格与收益函数相同。

当然，我们使用很多其他库

  • 其他系统的通讯
  • 价钱
  • 校准
  • 模型评估
  • 统计数据
  • 生产资料
  • ...
于 2010-05-20T07:34:57.397 回答