Python是一種流行的編程語(yǔ)言，也是許多金融從業(yè)人員使用的工具。因?yàn)镻ython語(yǔ)言易于學(xué)習(xí)和使用，而且可以在金融領(lǐng)域中運(yùn)用廣泛。Python語(yǔ)言也提供了許多金融庫(kù)，可以簡(jiǎn)化金融建模和數(shù)據(jù)分析的過(guò)程。下面介紹幾種常見(jiàn)的Python金融庫(kù)。

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import yfinance as yf
tickers = ['AAPL', 'AMZN', 'GOOG', 'TSLA']
start_date = '2010-01-01'
end_date = '2021-01-01'
prices = yf.download(tickers, start_date, end_date)['Adj Close']
returns = prices.pct_change().dropna()

Pandas是Python中一個(gè)重要的數(shù)據(jù)分析庫(kù)，它提供了廣泛的功能用于數(shù)據(jù)的處理和分析。Numpy庫(kù)提供了Python中數(shù)值計(jì)算的基礎(chǔ)函數(shù)。Matplotlib庫(kù)則可用于創(chuàng)建各種圖形、圖表和可視化圖像。在這段代碼中，我們通過(guò)yfinance連接Yahoo Finance并下載價(jià)格數(shù)據(jù)。我們之前設(shè)定的數(shù)據(jù)集是從2010年開(kāi)始到2021年結(jié)束，包括了四個(gè)標(biāo)的物：蘋(píng)果、亞馬遜、谷歌和特斯拉。我們使用pct_change()計(jì)算收益，再刪除NaN值。

import statsmodels.api as sm
from statsmodels.tsa.api import VAR
from statsmodels.tools.eval_measures import rmse
model = VAR(returns)
results = model.fit(2)
lag_order = results.k_ar
results.forecast(returns.values[-lag_order:], 5)

Statsmodels庫(kù)提供了許多機(jī)器學(xué)習(xí)和時(shí)間序列分析的統(tǒng)計(jì)工具。在這段代碼中，我們使用了自回歸向量VAR（Vector Autoregression）模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行建模。設(shè)計(jì)自回歸模型需要確定時(shí)間滯后，我們選擇2作為時(shí)間滯后。最后，我們通過(guò)model.forecast()方法對(duì)未來(lái)5個(gè)周期的收益率進(jìn)行預(yù)測(cè)。

import pyfolio as pf
import datetime as dt
start_date = returns.index[0]
end_date = returns.index[-1]
pf.create_full_tear_sheet(returns, start_date=start_date, end_date=end_date)

Pyfolio庫(kù)提供了許多評(píng)估投資組合和回測(cè)的工具。我們使用pytest來(lái)評(píng)估模型性能。我們?cè)O(shè)定模型數(shù)據(jù)的起始日期和終止日期，并在create_full_tear_sheet()方法中生成完整的分析報(bào)告。

Python提供了許多金融庫(kù)，用于分析和建模金融數(shù)據(jù)。我們介紹的這些庫(kù)只是Python金融工具中的一小部分，但它們是金融分析和建模所必需的基礎(chǔ)。