金融科技植根于银行、保险、贷款、交易和其他支付服务领域。所有这些行业都在采用Python，通过其库和框架来解决具有挑战性的问题，例如风险管理、交易、定价、合规性和分析。Python 语言能够以更快的速度和更简单的语法解决复杂问题，这使其成为金融行业的理想编程语言。
Python 越来越受欢迎，成为除 R、Java 之外数据分析中最好的语言。Python 提供的优秀库使对任何数据集执行分析变得更加容易。在 Python 库的帮助下，财务专业人士可以在分析和财务报告中获得更清晰的洞察。
此列表包含金融行业中使用最广泛的 Python 库，每个有抱负的金融数据科学家都必须了解这些库。
1.Pandas
Pandas 是一个开源 Python 库，广泛用于数据分析和数据科学，并构建在 Numpy 等其他库之上。其主要目的是对结构化数据进行数据分析，重点关注基础数据处理。
这种高性能数据分析和操作工具提供了一个名为pandas 数据读取器的扩展，它可以从网络上收集最新的财务数据，例如雅虎财经、谷歌财经、Bing 财经。
如何安装：
pip install pandas-datareader
#读取弗雷德数据
import pandas_datareader as pdr
pdr.get_data_fred('GS10')2.NumPy
像Pandas这样的数值库主要专注于科学计算，专门从事数组运算。NumPy 包附带了大量数值函数，使其成为学术界和金融行业的重要库。
Note：
随着 numpy-financial 包（包含所有财务函数的库）的新版本发布，不推荐使用 NumPy 中的财务函数。
3.SciPy
继 NumPy 之后，Python 提供了另一个数学函数和计算库，称为 Scipy。NumPy 的扩展，用于金融计算和金融行业的其他数值集成。如果您正在寻找高级数据可视化和并行编程，那么 SciPy 是最佳选择。
如何安装：
pip install numpy scipy matplotlib
4.Pyfolio
借助 Pyfolio，人们可以轻松评估交易绩效。它是一个开源库，提供基于回报的金融投资组合的风险分析报告和绩效结果。这是由Quantopian开发的，与 Zipline 配合良好，Zipline 是一个回测库（稍后讨论）。Pyfolio专注于创建撕纸模型和贝叶斯分析。有多种绘图功能可以帮助您了解您的投资组合。
如何安装：
pip install pyfolio
#获取苹果股票
stock_rets = pf.utils.get_symbol_rets('AAPL')
5.Statsmodel
Statsmodel 正在不断发展，成为用于金融和统计分析的强大 Python 工具。您可以使用Statsmodel提供的类和函数构建不同的统计模型。其他功能包括统计测试和统计数据探索。statsmodel 的一些最佳模型包括线性回归模型、离散模型、时间序列分析、贝叶斯分析。
如何安装：
pip install statsmodels
Pynance
Pynance 将为股票市场交易者创造奇迹。它是一个开源 Python 包，用于检索、分析和可视化股票市场衍生品的数据。有了这个库，您就可以为机器学习模型生成标签和特征。为了使这个库工作，建议安装 numpy、pandas 和 matplotlib 或预先安装其中任何一个。因为Pynance依赖于这些强大的库。
如何安装：
pip install numpy
pip install pandas
pip install pandas-datareader>=0.1.1
pip install matplotlib
pip install lxml
pip install pynance#检索雅虎和谷歌股票
import pynance as pn
ge = pn.data.get('ge', '1962', '2015')7. Zipline
如前所述，Zipline是最常用的用于回溯测试和实时交易的开源 Python 工具。这主要是出于算法交易的目的。它也由 Quantopian 维护和开发。该算法模拟器库模拟不同的成本削减、交易和滑点。该库易于使用，并支持其他 python 库进行数值分析。
如何安装：
pip install zipline
8. Quandl
如果不提及 Quandl，任何 Python 库列表都是不完整的。这是最大、最强大的市场，为金融分析师提供现代格式的金融、经济和另类数据。它是纳斯达克开发的一个平台，旨在帮助对冲基金、银行的分析师了解市场最新动态。Quandl Python 库会将您的财务数据直接导入 Python。
如何安装：
pip install quandl
import quandl或者：
easy_install quandl
点击此处了解有关 Quandl 的更多信息： https: //www.quandl.com/
总而言之，Python 正在以其强大的库和有用的工具改变金融行业的面貌。金融领域使用的库还有很多，但大多数都是基于流行的 Pandas 和 Numpy 库构建的。在金融科技中使用 Python 是大多数初创公司成功的原因。对于金融数据科学家来说，执行预测市场价格、预测回报、风险分析、交易是一项繁琐的任务，而 Python 库和工具则简化了这些任务。