你认为在金融中必备的Python库有哪些？

Question

最近，美国证券交易委员会（SEC）提出了一项新规定，要求大多数资产支持证券的发行者提交一个Python程序，以记录资金流动（或者叫“瀑布”）的相关条款。因此，我觉得现在是问问大家，认为在金融领域中，哪些Python库是“必备”的好时机。

另外，除了在这里回答，大家也可以考虑参与这个调查。

更新：调查结果可以在这里查看。

Answer 1

在我处理交易系统的时候，SciPy和NumPy对我帮助很大。这两个库让很多数学和科学计算变得简单易行。而且，Python自带的CSV读写工具我也经常用，方便处理数据。

Answer 2

http://code.google.com/p/pandas/ 这个项目的开发背景也是和量化金融有关的。

我想，常用的工具有：

• numpy（一个处理数组和数学运算的库）
• scipy（一个用于科学计算的库）
• rpy（一个可以让你在Python中使用R语言的工具）
• matplotlib（一个用于绘图的库）
• ...

在我的量化开发中，我通常会以 pythonxy (http://www.pythonxy.com/) 作为基础。

以前我也用过一些量化库的Python接口（我不知道这些接口现在是否还在更新）。

Answer 3

Stefano Taschini在2008年Scipy大会上发表的“区间算术：Python实现及应用”这篇文章非常有价值，因为它可以帮助你了解计算中数字的不确定性范围（这样你就可以避免根据过于脆弱的输入数据或方程做出决策）。

Stefano在苏黎世的Altis Investment Management AG工作，我相信他是在金融领域开发并使用他的pyinterval工具包，当然，这个工具包也可以在其他领域中很好地使用。