作者：老余捞鱼
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写在前面的话：本文介绍2024年面向算法交易者/量化交易者/数据驱动交易者的十大Python库，文中详细描述了每个库优缺点、用途和特点，同时提供了外部链接供用户进一步学习。
如果您对算法/量化交易感兴趣，那么您很可能已经熟悉 Python 和相关数据使用。由于 Python 生态系统庞大，它已成为算法交易者的首选语言，因此您很可能对最流行的数据分析库（如 Pandas、Numpy、Scikit-learn、Matplotlib 或 Seaborn 等）有所了解，如果您还没有编程技能，我强烈建议您先开始在我的博客中学习那些AI辅助编程的知识。
现在，如果你想成为一名量化专家，就需要在你的 Python 武器库中添加专门为量化金融而设计的库。在瞬息万变的交易世界中，你如果要想保持领先地位，就必须掌握专为该领域设计的工具。
接下来我要介紹的用于算法交易领域十个流行的Python库，它们分别是：Lean Engine（强大的算法交易引擎，与QuantConnect平台紧密集成）、Alpaca-Py（免佣交易平台Alpaca的Python SDK）、Backtrader（一个轻量级且灵活的回溯测试库）、Zipline（Quantopian开发的回溯测试库，能够与Pandas无缝集成）、PyAlgoTrade（一个轻量级且易于使用的回溯测试库）、Riskfolio-Lib（专注于投资组合优化和风险评估的库）、TA-Lib（提供广泛技术分析指标的库）、QuantLib（广泛用于金融建模、交易和风险管理的库）、QSTrader（专为专业量化研究和战略开发设计的开源框架）、Fastquant（一个用户友好型的回溯测试库）。
接下来我会一一说明每个库的特点、优势和缺点，同时提供外部链接供用户进一步学习。
1. Lean Engine（精益引擎）
地址：Lean Engine （https://www.lean.io/）
简介：Lean Engine（精益引擎）是为 QuantConnect 提供动力的开源算法交易引擎，QuantConnect 是最受欢迎的平台之一，允许用户在多个资产类别中回溯测试和部署交易策略。该平台因其灵活性而广受认可，允许量化师与各种数据源和经纪商集成。精益引擎库的设计目的是让希望实施复杂交易策略的研究人员更轻松地完成整个过程。
特色：QuantConnect 因其强大的基础设施、社区驱动的资源以及以最小的摩擦从回溯测试到实时交易的能力而备受推崇。精益引擎为大规模开发、测试和执行交易算法提供了可靠的开源框架。
优点：
- 集成环境：QuantConnect 提供从数据访问到经纪商集成的所有功能。
- 开源：可免费使用，并可定制。
- 支持多资产：支持股票、外汇、期权和加密货币。
缺点：
- 较为复杂的设置：需要为高级用例设置和定制精益引擎需要花费大量精力。
- 学习曲线：掌握平台和引擎都是一项挑战，因为与纯 Python 相比，你必须习惯使用库自身的方法来定义算法。
2. Alpaca-Py （羊驼-Py）
地址：Alpaca-Py （https://alpaca.markets/sdks/python/）
简介：与前一个库一样，Alpaca-py 也与一个流行的平台相连：Alpacam 是一个免佣金的交易平台，提供股票和加密货币交易的 API。该平台专为开发人员设计，提供直接的 API 来连接和自动执行交易策略。Alpaca-Py 是 Alpaca 的官方 Python SDK，提供了一种与平台 API 交互的简单方法。该库可让交易员轻松下单、监控账户活动并访问实时市场数据。
特色：Alpaca 因其易用性、经济性和强大的应用程序接口（API）而深受个人开发者的青睐。Alpaca-Py 与 Alpaca 平台的深度集成使其成为构建交易策略的可靠而高效的工具。SDK 针对平台性能进行了优化，确保用户可以使用 Alpaca 服务的全部功能。
优点：
- 易用性：Alpaca-Py 库简化了 API 交互。
- 实时数据：提供实时市场数据和高效订单执行。
缺点：
- 仅限于股票和加密货币：与其他支持更广泛资产类别的平台相比，Alpaca 的产品更为有限。
- 依赖网速：Alpaca 对 HFT 的有效性取决于网速和延迟。
3. Backtrader （反向交易者）
地址：Backtrader （https://www.backtrader.com/）
简介：Backtrader 是一个用于回溯测试交易策略的开源 Python 库。它以其灵活性和简洁性而著称，允许交易者在历史数据上高效地测试他们的策略。
特色：Backtrader 备受量化交易者的青睐，因为它提供了一个强大的框架，只需最少的设置即可进行回溯测试。它支持多种数据源和经纪商集成，是策略开发的多功能工具。
优点：
- 易用性：Backtrader 直观的语法使其易于实施和测试策略。
- 灵活性：支持各种数据源和经纪人。
- 社区支持：强大的社区可提供大量资源和范例。
缺点：
- 有限的实时支持：虽然 Backtrader 非常适合回溯测试，但其实时交易功能并不强大。
- 可扩展性差：对于极高频率的交易，可能需要更专业的引擎。
4. Zipline （滑索）
地址：Zipline （https://github.com/quantopian/zipline）
简介：Zipline 是 Quantopian 开发的另一个开源回溯测试库（现由社区维护）。它被广泛用于开发和测试交易算法。
特色：Zipline 以其简洁的设计和直接的实施而著称。它与 Pandas 无缝集成，用于数据处理，因此成为希望在交易算法中利用 Pandas 广泛数据处理能力的用户的首选。
优点：
- 与 Pandas 集成：简化了回溯测试中的数据处理过程。
- 丰富的文档：文档详实，实例丰富
- 真实世界的准确性：旨在密切模拟真实环境中的交易策略行为。
缺点：
- 不再积极开发：虽然仍能正常运行，但缺乏积极开发意味着可能会错过更新的功能和优化。
- 高级使用需要定制：更复杂的策略可能需要大量定制。
5. PyAlgoTrade （PyAlgo 交易）
地址：PyAlgoTrade （https://gbeced.github.io/pyalgotrade/）
简介：PyAlgoTrade 是一个 Python 库，专注于以最小的开销对交易策略进行回测。它提供了一个易于扩展的轻量级框架。
特色：对于正在寻找简单高效的回溯测试工具的学者来说，PyAlgoTrade 是一个可靠的选择。它支持多时间框架、事件驱动型回测，并能与雅虎财经等数据源很好地集成。
优点：
- 轻便：易于设置和开始回溯测试。
- 灵活：支持事件驱动的回溯测试和多种时间框架。
- 适合初学者：对于算法交易新手来说足够简单，但功能依然强大。
缺点：
- 有限的实时交易支持：主要用于回溯测试，不支持实时交易。
- 功能较少：与更全面的平台相比，PyAlgoTrade 可能缺乏一些高级功能。
6. Riskfolio-Lib （风险组合库）
地址：Riskfolio-Lib （https://riskfolio-lib.readthedocs.io/en/latest/）
简介：Riskfolio-Lib 是一个用于投资组合优化、风险评估和性能评价的 Python 库。它专为专注于使用高级风险管理技术构建和管理投资组合的经济学家而设计。
特色：在投资组合管理领域，Riskfolio-Lib 提供了大量工具，可根据各种风险收益目标优化投资组合。对于那些对现代投资组合理论和其他复杂优化技术感兴趣的经济学家来说，它尤其有价值。
优点：
- 全面：为一系列投资组合管理和风险评估任务提供工具。
- 可定制：可根据特定的投资策略量身定制。
- 可视化：包括详细的可视化内容，帮助了解投资组合的表现和风险。
缺点：
- 复杂性：高级用户可能难以掌握。
- 性能有些优化技术的计算成本很高。
7. TA-Lib （技术分析库）
地址：TA-Lib （https://ta-lib.org/）
简介：TA-Lib（技术分析库）是一个用于实施金融市场技术分析的流行库。它提供 150 多种指标和形态，从移动平均线到震荡指标，在交易策略中得到广泛应用。
特色：TA-Lib 对于在交易策略中依赖技术指标的交易员来说至关重要。它对性能进行了高度优化，允许交易者在大型数据集上计算指标，并将延迟降到最低。虽然它不是开源的，但其广泛的预置技术指标和优化功能证明，对于需要可靠、快速计算的交易员来说，其成本是合理的。
优点：
- 多种指标：150 多种技术指标和图表形态
- 性能经过高度优化，可实现快速计算。
- 行业标准：在金融行业得到广泛应用和信赖。
缺点：
- 定制有限：该图书馆虽然功能全面，但在实施过程中略显僵化。
- 文档：指导文档可能较少，要求用户对技术分析概念有很强的理解能力。
8. QuantLib （定量库）
地址：QuantLib （https://www.quantlib.org/）
简介：QuantLib 是一个用于实际生活中建模、交易和风险管理的综合库。它为衍生工具定价、管理投资组合和进行风险评估提供了工具。
特色：QuantLib 是量化金融领域研究人员的基石。它为金融建模提供了大量工具，是处理衍生品、固定收益和风险管理的人员不可或缺的工具。
优点：
- 功能广泛：涵盖多种金融工具和模型。
- 行业标准：全球金融机构和对冲基金都在使用。
- 高度定制：可根据具体建模需求进行调整。
缺点：
- 复杂性：需要深入了解金融数学。
- 学习曲线：范围广、复杂度高，不适合初学者。
9. QSTrader （QS交易者）
地址：QSTrader （https://github.com/quantstart/qstrader）
简介：QSTrader 是一个开源框架，用于构建和回溯测试量化交易策略。它专为需要可靠、灵活的量化金融研究工具的专业人士和研究人员设计。
特色：QSTrader 对于希望在不受商业软件限制的稳健环境中构建和测试策略的经济学家来说特别有用。它的开源特性允许进行广泛的定制。
优点：
- 开放源代码：完全可定制和扩展。
- 专注于专业用途：专为严肃的研究和战略制定而设计。
- 支持多种资产：可处理股票、期货、期权等。
缺点：
- 设置复杂：需要投入大量时间进行设置和配置。
- 社区驱动：可能缺乏商业替代品的正式支持。
10. Fastquant （快速量化）
地址： Fastquant （https://github.com/enzoampil/fastquant）
简介：Fastquant 是一个开源 Python 库，专门用于轻松回溯测试交易策略。它简化了创建、测试和优化交易策略的过程，使初学者和经验丰富的计算人员都能使用。
特色：Fastquant 深受大家的欢迎，因为它提供了一种简化的回溯测试方法，允许用户快速评估其交易策略的性能。它的简洁性和易用性使其成为那些希望快速迭代其策略而又不想被复杂的编码所困扰的人的一个有吸引力的选择。该库还支持各种数据源，因此可用于不同类型的市场数据。
优点：
- 用户友好型：简化了回溯测试和策略开发过程。
- 快速迭代：可快速测试和优化策略。
- 多功能：支持多种数据源，并能与其他 Python 库很好地集成。
缺点：
- 功能有限：可能无法提供更高级定量模型所需的深度功能。
- 性能未针对处理高频数据或超大数据集进行优化。
观点回顾
如你所见，我给出了很多可选的库，还有很多有用但没列在清单里的库，所以我的建议是，熟悉对你日常工作有帮助的库就行。这些库的目的是让你在回溯测试或执行策略时更方便，当你在创建新策略和遇到问题时它们可以提供帮助。
- 选择合适的Python库对于量化交易者来说至关重要，应该根据策略需求和日常工作流程来选择。
- 每个库都有其独特的特点和应用场景，包括对实时市场数据的支持、与其他库的集成、可扩展性和自定义能力。
- 对于初学者来说，选择易于上手的库比如Backtrader和Fastquant可能更有利于快速开发和测试交易策略。
- 对于专业人士和研究人员，需要更高级和高度定制的工具，如Lean Engine、QSTrader和QuantLib，以满足复杂的金融建模和风险管理需求。
- 社区支持和文档的详尽程度对于库的可用性和受欢迎程度有着重要影响。
- 量化交易领域的库会不断更新，量化人员需要持续学习和适应新技术。
本文内容仅仅是技术探讨和学习，并不构成任何投资建议。
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