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pythonの金融テクニカル分析

pythonに利用可能な金融テクニカル分析モジュールがあるかどうか知っていますか？Numpyには少しありますが、RSI、Macd、EMAなどの古典的なテクニカル指標を探しています。それらがモジュールの一部として存在しているかどうか疑問に思います。

pythonfinance
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Finger twist

ここにいくつかの考えがあります...私は、財務計算にNumpy、Scipy、およびMatplotlibのみを使用しました。

  • py-fi -非常に基本的な財務関数
  • fin2py -金融ツール
  • Numpy/Scipy -すべての統計の基本をカバー
  • Matplotlib -財務関数のプロット
  • RPy -a Python Rライブラリを使用できるようにするRへのインターフェイス
  • ystockquote -Python Yahoo! Stock DataのAPI
  • QuantLib -オープンソースライブラリ（おそらくPython Bindings）
  • PyFinancial -スペイン語のドキュメント
  • PyMacLab -「動的マクロ経済学の研究を行うのに役立つ一連のクラス」
  • [〜＃〜] tsdb [〜＃〜] -大量の時系列データを保存するため
  • PyVol -金融時系列のボラティリティ推定
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arboc7

TA-Lib -インジケーターのライブラリ。 Python用にコンパイルする方法

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christo

計算金融コース on Coursera.org もあります。

彼らはPython QSTK（QuantSoftware ToolKit） と呼ばれるオープンソースライブラリを使用します。Wikiページには tutorials があり、もっと学びたい場合は、常にコースを受講してください。

便宜上、以下のwikiページから説明をコピーしました。

QSToolKit（QSTK）は、ポートフォリオの構築と管理をサポートするために設計されたPythonベースのオープンソースソフトウェアフレームワークです。 QSToolKitは、主に金融の学生、コンピューティングの学生、プログラミングの経験を持つ量的アナリスト向けに構築されています。デスクトップアプリの取引プラットフォームとして使用することを期待しないでください。代わりに、モデリング、テスト、取引のワークフローをサポートするソフトウェアインフラストラクチャと考えてください。

Scroll through the Gallery to see the sorts of things you can do easily with QSTK.
If you are in a hurry, you can skip to the QSToolKit_Installation_Guide.

QSTKの主要なコンポーネントは次のとおりです。

- Data: A data access package that enables fast reading of 
  historical data (qstkutil.DataAccess).
- Processing tools: Uses pandas, a Python package designed for time series 
  evaluation of equity data.
- Portfolio optimization: Using the CVXOPT library.
- Event studies: An efficient event analyzer, Event_Profiler.
- Simulation: A simple backtester, quicksim, 
  that includes transaction cost modeling.
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cwoebker

このテクニカルインジケータのリポジトリが役立つ場合があります。このライブラリは、有名なta-libライブラリと同様に機能し、talibに実装されていないインジケータが含まれています

talibextensions

たとえば、次の方法で、高および低ベクトル、および期間の数を送信することにより、最高、最高、最低のインジケーターを使用できます。（リポジトリのテストから抽出）

    from indicators import TalibExtension
    hhllMatrix = TalibExtension.HHLL(self.high, self.low, 5);
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Tom