普華永道會計(jì)師事務(wù)所（PricewaterhouseCoopers）預(yù)測，在未來3-5年內(nèi)，金融科技公司獲得投資金額將超過1500億美元。金融科技廣泛應(yīng)用于保險(xiǎn)、貸款、法規(guī)、交易、電子銀行和其他支付服務(wù)等領(lǐng)域。

Python作為一種編程語言，越來越受到人們的青睞，使用Python及其框架的金融科技創(chuàng)業(yè)公司數(shù)量不斷增加。投資銀行和對沖基金行業(yè)也在使用Python來解決定價(jià)、交易管理和風(fēng)險(xiǎn)管理平臺的定量問題。

美國銀行前任總經(jīng)理KiratSingh表示，'摩根大通的每個(gè)人都需要了解Python，美國銀行約5000名開發(fā)人員都在使用Python。Quartz項(xiàng)目有近1000萬行Python代碼，每天提交次數(shù)接近3000次。'

花旗集團(tuán)也鼓勵分析師掌握Python編碼技能，而且企業(yè)名單還在不斷增加。Python簡單易用，產(chǎn)品可以快速進(jìn)入市場，因此更受創(chuàng)業(yè)公司青睞。

對于一家新生公司，選擇語言或框架和招攬人才、驗(yàn)證簡易性、產(chǎn)品生產(chǎn)速度等因素一樣重要，但是對其生命周期的影響更大。

以下是一些對金融科技行業(yè)有幫助的頂級開源Python庫：

PyAlgoTrade PyAlgoTrade是一個(gè)事件驅(qū)動的算法交易Python庫，支持Bitstamp回溯測試、實(shí)時(shí)紙張交易和實(shí)時(shí)交易。PyAlgoTrade使用Python2.7/3.7開發(fā)和測試，與NumPy和SciPy、pytz、用于繪制的matplotlib、用于支持Bitstamp的tornado和用于支持Twitter的tweepy相互依存。

Pyfolio 主要涉及金融投資相關(guān)的組合風(fēng)險(xiǎn)分析和績效。該庫由Quantopian開發(fā)和維護(hù)，在2015年實(shí)現(xiàn)開源。與Zipline開源回測庫兼容性很好。Pyfolio庫可用于根據(jù)反饋對tearsheets進(jìn)行建模，進(jìn)行貝葉斯分析和其他交易。其他功能包括使用pyfolio.plotting和pyfolio.timeseries繪制tearsheets，以調(diào)用各個(gè)統(tǒng)計(jì)函數(shù)。

Zipline Zipline是一個(gè)使用Python編寫的開源算法交易模擬器，可以用于模擬實(shí)際延誤、交易成本和訂單延遲，單獨(dú)處理每個(gè)事件并避免前瞻偏差。Quantopian負(fù)責(zé)維護(hù)Zipop并全天24小時(shí)更新zipline。

quantecon quanteconpython庫包括游戲理論、馬爾可夫鏈、隨機(jī)生成實(shí)用程序（隨機(jī)）、很多工具（tools）和其他實(shí)用程序（util）模塊，供程序包內(nèi)部的開發(fā)人員使用。

finmarketpy finmarketpy是一個(gè)基于Python的庫，使用內(nèi)置模板且簡單易用的API可以進(jìn)行市場和回溯交易策略分析。

該庫能夠?qū)崿F(xiàn)一定時(shí)期內(nèi)交易策略的可視化，并針對這些策略的季節(jié)性開展調(diào)查。用戶可以針對所考慮的數(shù)據(jù)相對應(yīng)的特定事件開展調(diào)查，還可以使用內(nèi)置計(jì)算器評估目標(biāo)的不穩(wěn)定性。finmarketpy與Pandas庫和NumPy庫相互依存。

ffn 對量化金融領(lǐng)域人士來說，該庫十分有用，能夠提供從性能測量和評估到圖形和常見的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換在內(nèi)的大量實(shí)用程序。

SciPy SciPy是基于Python的NumPy擴(kuò)展構(gòu)建的數(shù)學(xué)算法和便利函數(shù)的集合。典型用戶可以使用SciPy提供的數(shù)據(jù)庫子程序和類來訪問高級數(shù)據(jù)可視化和并行編程。SciPy還包含科學(xué)工作所需的其他程序，如數(shù)值計(jì)算積分、求解微分方程、優(yōu)化和稀疏矩陣的程序等。

scikit-learn 該庫的功能非常廣泛，超出了本文的范圍。該庫在業(yè)界廣為熟知并廣泛用于數(shù)據(jù)預(yù)處理、降維、分類和聚類和其他重要任務(wù)。

例如，scikit-learn可用于執(zhí)行區(qū)分分析，如LDA和QDA，從多元高斯分布中提取預(yù)測變量。

從scikit-learn庫導(dǎo)入模塊將負(fù)責(zé)分析。用戶只需要提供測試和訓(xùn)練數(shù)據(jù)完成工作即可。

結(jié)語 NumPy和Pandas等其他知名庫可以提供了各種數(shù)據(jù)處理和可視化服務(wù)，大多數(shù)上述庫都是基于它們構(gòu)建的。

許多在金融科技領(lǐng)域大展拳腳的創(chuàng)業(yè)公司都或多或少使用了python及其庫。例如，英國的P2P借貸公司Zopa使用Flask、Django、RabbitMQ、Pandas和Celery。這家年輕的公司利用技術(shù)省去了貸款人和客戶之間的中間人，成為了第一家放貸金額超30億歐元的貸款公司。

企業(yè)需要針對市場低效率進(jìn)行建模并跟蹤價(jià)格模式或預(yù)測回報(bào)，這項(xiàng)工作十分麻煩棘手，而上述工具可以展示過程簡單化，提高數(shù)據(jù)可解釋性，幫助企業(yè)制定能夠預(yù)測未來的策略，讓結(jié)果更接近現(xiàn)實(shí)。