Python 量化金融库
量化金融领域常用的 Python 库，比如：
zipline : 用于回测和实施交易算法的库，安装命令：pip install zipline。
Quantlib : 一个专为复杂金融产品的定价和风险评估而设计的专业工具箱。该库允许用户通过简单的pip安装命令轻松获取功能强大的功能。
TA-Lib : 用于技术分析的库，安装命令：pip install TA-Lib。
Pyfolio是一个用于评估投资组合表现的有效Python库；它能够与zipline等回测框架集成；提供一系列功能用于分析投资组合的表现指标；同时支持计算风险收益比等关键指标；此外还可以生成详细的报告以帮助投资者做出决策；安装该库可以通过运行pip install pyfolio来完成。
statsmodels是一个用于估计统计模型的库，
涵盖线性回归分析和其他时间序列预测方法。
在量化金融领域中，则常被用来构建并检验交易策略，
安装该库的命令为：pip install statsmodels。
zipline
zipline 是一个用于量化金融研究和算法交易的开源框架。
Quantopian公司开发了一个工具性平台，默认情况下已集成了一些常用功能模块，默认情况下已集成了一些常用功能模块，默认情况下已集成了一些常用功能模块，默认情况下已集成了一些常用功能模块，默认情况下已集成了一些常用功能模块，默认情况下已集成了一些常用功能模块，默认情况下已集成了一些常用功能模块，默认情况下已集成了一些常用功能模块，默认情况下已集
在导入zipline之前，请确认您已正确安装了zipline工具包。建议您按照以下操作步骤进行库件安装。
建议依赖于 Anaconda 来安装 zipline，并以防止以后可能出现奇怪的问题。
接下来我们访问 quandl 官网，并完成注册流程以获得 API key：该平台提供了 Financial, Economic and Alternative Data | Nasdaq Data Link 的获取入口。
然后设置 api key，并下载数据包，具体命令如下：
macOS 系统使用以下命令：
下载数据包：
查询数据包：
现在，让我们使用 zipline 进行一个简单的测试。
以下是是一个简单的 Zipline 策略脚本，用于进行股票交易的回测：
实例
from zipline.api import order, record, symbol
def initialize(context):
pass
def process_data(context, data):
执行股票 AAPL 的订单操作 10 股
记录 AAPL 的价格数据为当前获取值
该策略每天按实时汇率买入10股苹果公司股票，并持续追踪每日AAPL股价。
该行代码调用 symbol 函数获取 AAPL 股票的符号代码，并将其作为参数传递给 order 函数
record(AAPL=data.current(symbol('AAPL'), 'price'))：该函数将AAPL的数据与当前价格相结合并存储。
data.current(symbol('AAPL'), 'price') 用于获取最新的 AAPL 股价信息。
然后执行以下命令：
运行完成后, 程序将生成 buyapple_out.pickle 文件, 并且我们可以利用 pickle 模块来读取它.
命令说明：
zipline run： 启动 Zipline 运行回测。
-f my_strategy.py：此示例中使用该参数指示给系统指定策略文件路径位置。其中，在此案例中使用的my_strategy.py文件表示包含您编写的策略的Python脚本。
--start 2016-1-1 和 --end 2018-1-1： 这两个命令参数分别用于设置回测的起始日期与结束日期。在这个示例中进行回测的时间跨度是从2016年1月1日开始至2018年1月1日结束。
-o buyapple_out.pickle：
使用 --no-benchmark 选项： 避免使用作为参考的标准（benchmark）。在回测过程中，通常会设置一个基准来评估策略的表现。
pickle模块的功能在于对数据进行编码与解码操作，在处理数据存储与恢复时表现出较高的便捷性
以下演示如何读取 buyapple_out.pickle 文件中的内容：
实例
import pickle
指定pickle文件路径
pickle_file_path = 'buyapple_out.pickle'
从pickle文件中读取数据
with open(pickle_file_path, 'rb') as file:
file.seek(0)
buyapple_out_data = pickle.load(file)
打印读取的数据
print(buyapple_out_data)
输出内容如下所示：