什么是你的“必备”Python财务包？

Question

最近SEC proposal要求大多数资产支持证券发行人提交一份python计算机程序来记录交易的资金流量（或瀑布）条款，我认为及时询问你的想法是什么“必须拥有的“财务Python套件”。

PS：除了在这里回答之外，还请考虑回答this survey。

更新：调查结果here。

Answer 1

http://code.google.com/p/pandas/也是在量化金融背景下发展起来的。

我猜通常的嫌疑人：

• numpy的
• SciPy的
• RPY
• matplotlib
• ...

对于我的定量开发，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发展中。）

Answer 2

Stefano Taschini在Scipy 2008上展示的“Interval Arithmetic：Python Implementation and Applications”（参见here）可能很珍贵，因为它可以显示计算的数值不确定性范围（因此您也可以避免基于 - 脆弱的输入数据或方程式）。

由于Stefano在苏黎世的Altis投资管理公司工作，我很确定他在财务环境中开发和使用他的pyinterval包，虽然它当然只是一个通用工具，在其他工具中完全可用领域也是如此。

Answer 3

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/写包也是我经常使用的东西。

Answer 4

我会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套餐（日计数分数，调整规则，到期日期，计划生成等）。美国证券交易委员会正式提供它们会很棒吗？正确描述任何安全性是绝对必要的，在每个支付描述脚本中重新实现它们都很麻烦。
• 一些简单的类似定价的函数，都非常常见，被重新开发（例如：black scholes first order greeks和隐含波动率计算），主要是为了避免为这些小事件调用定价库的开销。这用于描述香草期权，例如，市场在波动点中引用它们。价格与收益率函数相同。

当然，我们使用了很多其他库

• 其他系统的通信
• 定价
• 校准
• 模型评估
• 统计
• 制作东西
• ...