python中的金融技术分析[关闭]答案

【问题标题】：Financial technical analysis in python [closed]python中的金融技术分析[关闭]
【发布时间】：2011-05-23 07:57:41
【问题描述】：

你知道python有没有可用的金融技术分析模块？需要为一个项目计算RSI、EMA、DEMA等各种指标

【问题讨论】：

标签： python finance

【解决方案1】：

这里有一些想法...我只使用 Numpy、Scipy 和 Matplotlib 进行财务计算。

py-fi - 非常基本的财务功能
fin2py - 金融工具
Numpy/Scipy - 涵盖所有统计基础知识
Matplotlib - 绘制财务函数
RPy - R 的 Python 接口，允许使用 R 库
ystockquote - 雅虎的 Python API！股票数据
QuantLib - 开源库（据说有 Python 绑定）
PyFinancial - 西班牙语文档
PyMacLab - “一系列有助于开展动态宏观经济学研究的课程”
TSDB - 用于存储大量时间序列数据
PyVol - 金融时间序列的波动率估计

【讨论】：

在谷歌上遇到了这个问题。下面的 github 链接还列出了许多有用的库/工具，包括 Python：github.com/wilsonfreitas/awesome-quant

【解决方案2】：

TA-Lib - 指标库。 How to compile for Python

【讨论】：

您可能还会发现这个TA-Lib python wrapper 很有用。
克里斯托，感谢您的反馈！
对于windows用户，我推荐使用compiled binary of the TA-Lib python wrapper而不是通过依赖地狱。

【解决方案3】：

Coursera.org 上还有一个Computational Finnance Course。

他们使用名为 QSTK (QuantSoftware ToolKit) 的 Python 开源库。他们在 wiki 页面上有一堆 tutorials，你可以随时参加课程如果您想了解更多信息。

为方便起见，我从下面的 wiki 页面复制了描述：

QSToolKit (QSTK) 是一个基于 Python 的开源软件框架旨在支持投资组合的构建和管理。我们是主要为金融专业的学生构建 QSToolKit，计算学生和具有编程经验的定量分析师。你不应期望将其用作桌面应用程序交易平台。相反，将其视为支持建模、测试和交易的工作流程。
Scroll through the Gallery to see the sorts of things you can do easily with QSTK.
If you are in a hurry, you can skip to the QSToolKit_Installation_Guide. 
QSTK 的关键组件是：
- Data: A data access package that enables fast reading of 
  historical data (qstkutil.DataAccess).
- Processing tools: Uses pandas, a Python package designed for time series 
  evaluation of equity data.
- Portfolio optimization: Using the CVXOPT library.
- Event studies: An efficient event analyzer, Event_Profiler.
- Simulation: A simple backtester, quicksim, 
  that includes transaction cost modeling.

【讨论】：

【解决方案4】：

您可能会发现这个技术指标库很有用。该库的工作方式类似于著名的 ta-lib 库，并且包含未在 talib 中实现的指标

talibextensions

例如，您可以通过以下方式发送最高价和最低价向量以及句点数来使用最高最高价、最低最低价指标：（从存储库中的测试中提取）

    from indicators import TalibExtension
    hhllMatrix = TalibExtension.HHLL(self.high, self.low, 5);

【讨论】：