推荐一个专业的纯Python实现的量化金融库
- 2026-01-18 01:06:05
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01.什么要关注这个库？
可能有朋友会问，市面上量化库那么多，TA-Lib、backtrader 不都挺好的吗？但这些库解决的问题不太一样。
TA-Lib 主要做技术分析，比如计算个均线、MACD 什么的。backtrader 是做策略回测的。但如果你想给期权定个价，想知道一个结构化产品到底值多少钱，这些库就帮不上忙了。
FinancePy 就是专门干这个的。它能做债券定价、期权定价、利率曲线构建，甚至还能算信用违约互换（CDS）这种复杂产品。关键是，代码全是 Python 写的，没有复杂的 C++ 依赖，看得懂也改得动。
这个库能干什么？
举几个实际的例子你就明白了。
场景一：给期权定价
假设你看好某只股票，想买个看涨期权。券商给你报价 5 块钱，你怎么知道这个价格合不合理？
用 FinancePy 几行代码就能算出来：
from financepy.products.equity import EquityVanillaOptionfrom financepy.market.curves import DiscountCurveimport datetime# 设置期权参数expiry_date = datetime.date(2024, 12, 31) # 到期日strike_price = 100.0 # 行权价option = EquityVanillaOption(expiry_date, strike_price, "Call")# 当前市场数据stock_price = 95.0 # 股票现价volatility = 0.25 # 波动率 25%risk_free_rate = 0.03 # 无风险利率 3%# 计算期权价格value = option.value(datetime.date(2024, 6, 1),stock_price,DiscountCurve(datetime.date(2024, 6, 1)),volatility)print(f"期权理论价格: {value:.2f} 元")
跑出来的结果是理论价格。如果券商报价 5 块，理论价格只有 3 块，那你就知道这期权贵了。
场景二：计算债券收益率
你买了个债券，票面利率 5%，3 年后到期，现在市场价 98 元。这个债券的实际收益率是多少？
from financepy.products.bonds import Bondimport datetime# 创建债券对象issue_date = datetime.date(2024,1,1)maturity_date = datetime.date(2027,1,1)coupon = 0.05 #5% 年息bond = Bond(issue_date, maturity_date, coupon)# 计算到期收益率clean_price = 98.0 # 市场价格settlement_date = datetime.date(2024, 6, 1)ytm = bond.yield_to_maturity(settlement_date, clean_price)print(f"到期收益率: {ytm*100:.2f}%")
这样你就能算出来，98 块买的这个债券，实际年化收益率大概是多少，比单看票面利率准确多了。
02.和其他库比有什么优势？
说到量化库，很多人第一反应是 QuantLib。QuantLib 确实很强大，基本是业界标准了。但它是 C++ 写的，Python 只是个封装。想要深入理解代码逻辑，或者根据自己需求改点东西，门槛就比较高。
FinancePy 的好处就是代码全透明，都是 Python 写的。你想看看 Black-Scholes 模型到底怎么实现的，直接翻源码就行。想改个参数、调整个公式，也不用去碰 C++ 那一套。
03.最后说一句
金融市场水很深，有了定价工具不代表就能赚钱。理论价格和市场价格之间，永远隔着流动性、交易成本、信息不对称这些现实因素。
不过话说回来，多学点总是好的。
项目地址：https://github.com/domokane/FinancePy
感兴趣的朋友可以去看看，欢迎在留言区吱一声！
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