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金融相关代码库概览

金融行业对技术的需求日益增长，促使各种编程语言和代码库不断涌现，以满足数据分析、量化交易、风险管理、投资组合优化和金融研究等多样化需求。本报告旨在概述金融领域常用的编程语言，并深入探讨与其相关的关键代码库。

1. 金融领域常用的编程语言

在金融和金融科技行业，多种编程语言因其特性和功能而被广泛采用。根据调查和行业实践，以下几种语言占据着重要的地位：

• Python: Python 是一种通用型编程语言，因其可读性、简洁性和灵活性而在金融领域非常流行 1。它拥有庞大的库和框架生态系统，能够轻松处理各种任务，包括数据分析（如 Pandas 和 NumPy 库）、定量金融应用（如投资组合优化、风险管理和金融建模）以及数学运算 1。Python 的跨平台特性和与其他金融机构日益增长的技术合作需求，预示着其在金融编码领域的应用将持续增长 3。大型银行如美国银行也积极将其技术栈从传统代码迁移到 Python 1。

• Java: Java 在金融行业拥有超过 25 年的应用历史，在金融访谈和金融科技领域都名列前茅 1。其面向对象的特性、处理大量数据的能力以及广泛的开源工具和框架（如 Spring 和 Hibernate 用于构建 Web 应用，Apache Hadoop 和 Spark 用于数据分析）使其成为构建和维护金融应用和系统的关键选择 1。Java 的跨平台兼容性和安全性也使其在银行等需要高度安全系统的领域备受青睐 3。

• C++: 尽管 C++ 历史悠久，但其在需要速度的金融科技业务中仍然是一种常见的选择 1。凭借其特定的编译器，C++ 能够开发复杂的多层次系统，这对于在线交易和外汇等低延迟编程至关重要 1。C++ 编译器严格执行类型合规性，从而提高了用该语言编写的应用程序的安全性 3。

• C#: C# 是一种功能强大、灵活且可靠的语言，常用于金融和金融科技领域，能够处理复杂的计算和数据分析 1。它拥有强大的库和框架，例如 LINQ，可以轻松地操作来自各种来源的数据。C# 特别适用于 Microsoft .NET 环境中的企业级应用和金融软件开发，其易学性和面向对象的特性也使其成为快速开发稳健应用的选择 2。

• JavaScript: JavaScript 主要用于网页和前端开发，但在金融领域也发挥着重要作用 2。它可以增强用户体验，使网站更具互动性和吸引力。JavaScript 在金融产品中的应用包括提高安全性、提供出色的可移植性、可伸缩性和兼容性，以及高效地处理和分析大量数据 1。Angular.js 等框架常被用于构建银行应用的前端 4。

• Ruby: Ruby 的设计强调“简洁和高效”，这使其及其 Ruby on Rails 框架在数字银行领域得到应用 1。Ruby 可用于创建各种金融解决方案，例如构建仪表板组件和集成支付网关（如 Stripe、PayPal 和 Braintree 提供的 Ruby 绑定）1。在股票交易行业，Ruby 也可用于自动化和简化流程，例如创建自定义算法来分析市场数据 2。

• Scala: Scala 通过继承 Java 并进行改进，特别适用于金融相关活动，例如算法交易 2。其反应式编程模型有助于快速高效地处理大量数据，为高性能算法交易奠定了基础 2。

• VBA (Visual Basic for Applications): VBA 与 Microsoft Office 应用程序紧密集成，对于金融专业人士来说仍然是一种重要的编程语言 2。它能够自动化执行重复性金融任务，例如运行计算和更新电子表格 2。

• SQL (Structured Query Language): SQL 是处理和管理金融数据的重要工具 2。它用于统计建模和数据处理系统，在金融分析师中的价值不断提高 3。根据 eFinancialCareers 的数据，SQL 在金融服务领域的工作岗位需求中占比最高 5。

• R: R 语言在金融服务领域也占有一席之地，尤其是在数据分析和统计计算方面 5。尽管其在总体技术职位中的份额不如 Python 和 Java，但在金融领域仍然被广泛使用，尤其是在需要复杂统计分析和建模的场景中 5。

• COBOL: COBOL 是一种历史悠久的语言，至今仍是许多全球银行 IT 系统的基础 4。尽管有时被程序员戏称，但路透社的数据显示，高达 43% 的现有全球银行 IT 系统是使用 COBOL 构建的，这表明其在金融行业仍然具有重要的地位 4。

表 1：金融服务领域最常用的编程语言（2024 年职位占比）

语言	金融领域职位占比
SQL	24.22%
Python	18.45%
Java	13.98%
R	5.82%
JavaScript	5.68%
VBA	5.01%
SAS	4.56%
C#	3.57%
Shell	2.80%
Powershell	2.32%
C++	1.88%
Scala	1.30%
Kotlin	0.67%
COBOL	0.71%

数据来源：eFinancialCareers 5

2. 流行的 Python 金融代码库

Python 在金融领域的广泛应用催生了众多功能强大的代码库，涵盖了从数据获取到算法交易的各个方面。

• 数据分析与操作：

• NumPy: NumPy 是 Python 中数值计算的基础库，提供对多维数组和矩阵的支持，以及一系列高效的数学函数，是处理金融数据（如价格、信号和回测）的核心工具 6。其关键特性包括高性能的数组操作和广泛的数学、逻辑和统计函数 12。

• Pandas: Pandas 构建于 NumPy 之上，广泛用于时间序列分析，这在量化交易中至关重要 6。它提供了强大的工具来处理结构化数据，如 OHLC 价格数据、交易数据和投资组合表现。Pandas 能够简单地处理时间序列和表格数据，并提供便捷的工具进行数据重采样、滚动窗口操作和数据清洗，非常适合准备回测和实时交易系统的数据集 12。

• 技术分析：

• TA-Lib: TA-Lib 专门为金融市场的技术分析而设计，可以轻松实现移动平均线、布林带和相对强弱指数（RSI）等常用指标 12。该库包含 150 多个技术指标，能够高效地进行大规模回测和实时交易分析，并直接支持来自 Pandas DataFrames 或 NumPy 数组的时间序列数据 12。

• Pandas TA: Pandas TA 也是一个用于计算技术指标的库，它包含了所有流行的技术指标，并且安装比 TA-Lib 更容易 16。

• 算法交易与回测：

• Zipline: Zipline 是一个 Python 算法交易库，曾为 Quantopian 提供回测引擎 12。它适用于对历史数据进行大规模回测，并且可以处理事件驱动的交易算法。Zipline 的事件驱动架构类似于真实的交易系统，可以处理分钟级和日级数据，并能与 Quandl 或 Yahoo Finance 等其他数据源集成 12。

• PyAlgoTrade: PyAlgoTrade 是一个健壮的事件驱动回测库，适用于交易策略，尤其适用于日内策略 12。它轻巧易用，并内置支持模拟交易和券商集成。PyAlgoTrade 在测试简单和复杂的策略方面表现良好 12。

• Backtrader: Backtrader 是一个开源 Python 库，可用于回测、策略可视化和实盘交易 14。它提供了许多便利的功能来简化回测过程，并且支持多资产策略 14。

• Vectorbt: Vectorbt 是一个为回测、优化和分析交易策略而设计的 Python 库 14。它利用 NumPy 和 Pandas 的强大功能进行高效计算，适用于大规模金融数据和复杂策略。Vectorbt 还易于部署到实盘交易 16。

• 数据获取：

• yfinance: yfinance（Yahoo Finance）是一个 Python 库，用于直接从 Yahoo Finance 获取金融数据，包括历史价格数据、基本面数据和实时市场信息 13。它为交易员、投资者和研究人员提供了一种简单的方式来访问和分析金融市场数据 13。

• Alpha Vantage: Alpha Vantage 提供历史价格、基本面和技术指标等金融数据 14。

• Pandas-DataReader: Pandas-DataReader 可以获取历史和替代金融数据，如来自 FRED（联邦储备经济数据库）和世界银行的数据 14。

• IBridgePy: IBridgePy 允许连接到盈透证券（Interactive Brokers）以获取数据和进行实盘交易 14。

• 风险管理：

• Pyfolio: Pyfolio 是一个用于金融投资组合的绩效和风险分析的 Python 库，由 Quantopian Inc. 开发 15。它与 Zipline 开源回测库配合使用良好，可以生成包含各种绩效统计数据的“业绩报告”，全面展示交易算法的表现 15。

• Empyrical: Empyrical 提供常见的金融风险和绩效指标，被 Zipline 和 Pyfolio 使用 21。

• Finance: Finance 库专注于金融风险计算，通过类结构和运算符重载优化了易用性 21。

• qfrm (Quantitative Financial Risk Management): qfrm 提供用于衡量、管理和可视化金融工具和投资组合风险的面向对象工具 21。

• pyriskmgmt: pyriskmgmt 是一个旨在提供风险评估平台的 Python 库，专注于计算各种金融工具的风险价值（VaR）和预期损失（ES）23。

• pyRisk: pyRisk 是一个用于金融风险管理的 Python 库，可以建模不同方法的风险价值（VaR）和预期损失（ES），并实现了回测测试 24。

• 投资组合优化：

• PyPortfolioOpt: PyPortfolioOpt 是一个实现了投资组合优化方法的库，包括经典的有效前沿技术和 Black-Litterman 模型分配，以及更近期的发展，如收缩和分层风险平价 17。它支持不同的优化目标和约束，并能计算有效前沿 17。

• scikit-learn: scikit-learn 是一个流行的机器学习库，也可用于投资组合优化中的因子分析等任务 6。

• skfolio: skfolio 是一个构建于 scikit-learn 之上的 Python 投资组合优化库，提供统一的接口和与 scikit-learn 兼容的工具来构建、调整和交叉验证投资组合模型 22。它支持多种投资组合优化模型、预期收益估计器和风险度量 27。

• cvxportfolio: cvxportfolio 是一个用于投资组合优化和回测的 Python 库，侧重于易用性，并实现了相关论文中描述的模型 28。

• 金融研究：

• Qlib: Qlib 是一个面向人工智能的量化投资平台，旨在利用人工智能技术实现量化投资的潜力 30。

• AKShare: AKShare 是一个为人类设计的优雅简洁的 Python 金融数据接口库 30。

• MlFinLab: MlFinLab 旨在通过提供可重现、可解释且易于使用的工具，帮助投资组合经理和交易员利用机器学习的力量 30。

• FinancePy: FinancePy 是一个专注于金融衍生品定价和风险管理的 Python 金融库 22。

• frds (Financial Research Data Services): frds 是一个 Python 库，旨在简化金融研究中常遇到的复杂性，提供了一系列可以直接使用的计算方法 34。

• alphatools: alphatools 旨在提供一个环境，将金融研究（如 zipline、alphalens 和 pyfolio）和机器学习（如 scikit-learn、LightGBM 和 PyTorch）领域的最佳开源工具结合在一起 35。

• PyEconomics: PyEconomics 是一个用于经济和金融分析的 Python 库，旨在为分析货币政策规则、汇率模型等提供工具和模型 36。

• QuantPy: QuantPy 是一个 Python 量化金融框架 33。

• finoptions: finoptions 是 R 包 fOptions 的完整 Python 实现，部分实现了 fExoticOptions，用于各种期权定价 33。

• tf-quant-finance: tf-quant-finance 是一个高性能 TensorFlow 库，用于量化金融 33。

表 2：流行的 Python 金融代码库及其主要功能

库名称	主要功能
NumPy	快速的数学和矩阵运算
Pandas	数据操作和分析，时间序列处理
TA-Lib	金融市场数据的技术分析
Zipline	算法交易和回测
PyAlgoTrade	事件驱动的回测和交易系统
Vectorbt	高性能回测和交易策略优化
yfinance	获取 Yahoo Finance 的金融数据
Alpha Vantage	获取各种金融数据，包括技术指标
Pandas-DataReader	获取来自多个来源的金融数据
Pyfolio	金融投资组合的绩效和风险分析
PyPortfolioOpt	投资组合优化方法
scikit-learn	机器学习算法，可用于金融分析
skfolio	构建于 scikit-learn 之上的投资组合优化
cvxportfolio	凸优化投资组合管理
Qlib	面向人工智能的量化投资平台
AKShare	简洁的金融数据接口库
MlFinLab	金融机器学习工具
FinancePy	金融衍生品定价和风险管理
frds	金融研究数据服务
alphatools	集成金融研究和机器学习工具的环境
PyEconomics	经济和金融分析工具

3. 流行的 R 金融代码库

R 语言在金融领域，尤其是在统计计算和数据分析方面，也拥有丰富的代码库。

• 数据操作与整理：

• dplyr: dplyr 是一个用于简化 R 中数据操作任务的通用包，提供简洁的语法来过滤、排列、选择、修改和汇总金融数据 9。

• tidyr: tidyr 是 dplyr 的补充，通过提供在不同数据格式之间转换数据的函数，促进数据整理和重塑 9。

• 投资组合管理：

• PortfolioAnalytics: PortfolioAnalytics 专为投资组合优化和风险管理而设计，提供了一套基于用户定义的目标和约束构建最优投资组合的函数 9。它支持多种投资组合优化方法，并提供评估投资组合风险和执行情景分析的工具 9。

• Risk Metrics: Risk Metrics 广泛用于计算和分析金融风险度量，包括估计单个资产或投资组合的风险价值（VaR）和预期损失（ES）9。

• fPortfolio (Rmetrics): fPortfolio 是 Rmetrics 包的一部分，专注于投资组合优化，包括定义投资组合输入参数、加载数据、设置约束、优化投资组合、生成报告和分析投资组合表现 22。它支持均值-方差、均值-CVaR 等多种投资组合类型和优化目标 39。

• 数据可视化：

• ggplot2: ggplot2 是 R 中流行的数据可视化包，提供了一个优雅且灵活的系统来创建自定义图表，适用于生成金融数据的各种可视化效果，包括时间序列图、散点图和条形图 9。

• plotly: plotly 是一个交互式可视化包，可以创建动态和交互式图表，增强了金融数据的探索和分析 9。

• 量化金融建模与交易分析：

• quantmod: quantmod 是一个全面的 R 包，专门用于量化金融建模和交易分析 9。它提供了丰富的工具来检索金融数据、执行技术分析、构建统计模型和回测交易策略 9。quantmod 可以从 Yahoo Finance 和 FRED 等多个来源轻松导入股票价格和经济指标 9。

• PerformanceAnalytics: PerformanceAnalytics 专为评估和分析投资绩效而设计，提供了一套全面的函数来计算风险调整后的绩效指标、评估投资组合多元化并生成有洞察力的可视化效果 9。

• RQuantLib: RQuantLib 包使得 QuantLib 的部分功能对 R 用户可见，目前包括许多期权定价函数（包括香草期权和奇异期权）以及广泛的固定收益函数 11。它还包括通用的日历和节假日实用程序 43。RQuantLib 连接了 GNU R 和 QuantLib 22。

• TTR (Technical Trading Rules): TTR 包提供了各种技术交易规则和指标 37。

• PortfolioAnalytics: PortfolioAnalytics 包专注于投资组合分析，包括投资组合的数值优化方法 22。

• quantstrat: quantstrat 包提供了一个用于开发、测试和部署量化交易策略的框架 11。

• backtest: backtest 包用于探索基于投资组合的关于金融工具的推测 37。

• 风险管理：

• riskmetric: riskmetric 是一个通过评估包开发最佳实践、代码文档、社区参与和开发可持续性等多个有意义的指标来量化 R 包“风险”的框架 44。

• riskassessment: riskassessment 是一个 R 包，包含一个 Shiny 前端，用于增强组织环境中使用 riskmetric 包的实用性 44。

• rarr (Risk Analysis Report in R): rarr 包包含一组用于帮助生成风险分析报告的函数，可以自动化和标准化使用 bookdown 包生成报告的过程 46。

• qrmtools, qrmdata, QRM: 这些是用于量化风险管理（QRM）的包，包括各种函数、工具和金融数据 47。

• rbqmR (Risk-Based Quality Management in R): rbqmR 包提供了一系列基于 R 的工具，用于实施基于风险的质量管理，目前包括动态质量容限限值（QTL）和观察值与预期值方法等工具 48。

• 金融数据获取：

• fredr 和 alfred: 这些包提供对圣路易斯联邦储备银行的 FRED API 的访问，该 API 提供超过 818,000 个美国和国际时间序列数据 7。

• ecb: ecb 包提供对欧洲中央银行统计数据仓库数据的访问 7。

• Rblpapi: Rblpapi 包提供对彭博社 API 的高效访问 7。

• Quandl: Quandl 包允许访问 Quandl 平台上的免费和订阅数据 7。

• yahoofinancer: yahoofinancer 包提供了一个 R 接口来从 Yahoo Finance 检索数据 50。

• eodhd: eodhd 包提供了一个 R 接口来访问 EOD Historical Data API 51。

• rfinance: rfinance 包提供了一些基本函数来获取历史价格和财务报表 52。

表 3：流行的 R 金融代码库及其主要功能

库名称	主要功能
dplyr	数据操作和整理
tidyr	数据整理和重塑
PortfolioAnalytics	投资组合优化和风险管理
Risk Metrics	金融风险度量计算和分析
ggplot2	数据可视化
plotly	交互式数据可视化
quantmod	量化金融建模和交易分析
PerformanceAnalytics	投资绩效评估和分析
RQuantLib	QuantLib 库的 R 接口
TTR	技术交易规则和指标
PortfolioAnalytics	投资组合分析和优化
quantstrat	量化交易策略开发框架
backtest	金融工具的投资组合推测
riskmetric	量化 R 包的风险
riskassessment	riskmetric 包的 Shiny 前端
rarr	生成风险分析报告
qrmtools, qrmdata, QRM	量化风险管理工具和数据
rbqmR	基于风险的质量管理工具
fredr, alfred	访问 FRED API
ecb	访问欧洲央行数据
Rblpapi	访问彭博社 API
Quandl	访问 Quandl 数据平台
yahoofinancer	访问 Yahoo Finance 数据
eodhd	访问 EOD Historical Data API
rfinance	获取历史价格和财务报表

4. 流行的 Java 金融代码库

Java 以其健壮性、可伸缩性和安全性，在金融行业中也占有重要地位，并拥有一些关键的代码库。

• 通用数学与统计：

• Apache Commons Math: 该库提供了一套全面的数学和统计工具，对于量化交易策略至关重要，包括回归分析、统计分布和优化算法 53。

• Google Guava: Guava 是 Google 开发的一个通用库，提供了字符串操作、并发和重要集合等功能，是创建共享库或实用程序类的关键组件 53。

• 图表与可视化：

• JFreeChart: JFreeChart 是一个流行的库，用于创建各种图表和图形，对于可视化交易数据和理解市场趋势至关重要 54。

• JavaFX: 虽然主要是一个 GUI 框架，但 JavaFX 可用于为交易平台创建丰富的客户端应用程序，支持现代 UI 功能并可以与实时数据馈送集成 54。

• 量化金融：

• QuantLib (JQuantLib): QuantLib 最初是用 C++ 编写的，但具有 Java 绑定（JQuantLib），允许交易员访问其强大的金融工具和衍生品定价功能 11。JQuantLib 旨在成为 QuantLib 的完整 Java 重写版本，提供 Java 开发人员期望的功能，并努力尽可能接近 QuantLib 的 API 60。

• finmath lib: finmath lib 提供与数学金融相关的方法的 JVM 实现，包括 Black-Scholes 模型、Heston 模型和 LIBOR 市场模型等 61。它还提供各种分析公式、曲线和模型，适用于期权定价、利率建模和风险管理 61。

• JavaMoney: JavaMoney 是 Java 平台的货币和货币 API，提供处理货币和货币模型的便携式和可扩展的 API 57。Moneta 是其生产就绪的参考实现，JavaMoney 库还添加了额外的功能，如货币转换和基本的金融计算 57。

• 算法交易：

• AlgoTrader: AlgoTrader 是一款全面的算法交易软件，支持 Java 并提供广泛的策略开发和执行功能 54。

• Jta: Jta 是一个提供交易和回测工具的 Java 库 54。

• Codera Quant: Codera Quant 是一个 Java 框架，用于开发、执行和回测算法交易策略，支持通过盈透证券 TWS API 或其他券商 API 进行交易 62。

• 风险管理：

• Risk API (CME Group): CME Group 提供 Java API，允许用户直接将其系统与 CME 集团的保证金模型集成，构建 Java 投资组合对象并处理保证金结果对象 63。

• Risk Library (EVMTech): Risk Library 是一个专门为在保险和银行领域实施风险模型而开发的软件包，用 C++ 编写，但也提供 Java 版本 64。它包括用于分布分析和建模、聚合、Copula 模型、保险合同和 Monte Carlo 模拟的组件 64。

• MSRMP (Multi-Stakeholder Risk Management Platform): MSRMP 是一个风险评估工具，允许风险分析师以多方利益相关者的方式对给定系统进行风险评估，并解决风险最小化问题 65。它使用 JSON 文件作为输入和输出，并提供用于定义威胁、目标、利益相关者和控制措施的 Java 类 65。

• 投资组合优化：

• OjAlgo: OjAlgo 是一个纯 Java 数学库，可用于解决各种优化问题，包括投资组合优化 66。

• JMSL (Java Math/Stat Library): JMSL 库可用于投资组合优化，演示了如何计算有效前沿并找到给定风险回报的最佳投资组合分配 67。

• MOSEK: MOSEK 提供 Java API，可用于解决投资组合优化问题，包括基本的 Markowitz 模型、有效前沿、因子模型、市场影响成本和交易成本等 68。

• FICO Xpress Optimization: FICO Xpress 提供 Java API，用于嵌入和执行 Mosel 模型以进行投资组合优化 69。

• Portfolio Optimization (Alder998): 该 GitHub 项目展示了如何使用 Java/Spring 和 OjAlgo 库应用投资组合优化技术，处理实时多资产金融数据 66。

• JAVA-Portfolio-Optimization-APP (xiningli): 该 GitHub 项目实现了一个 Java 投资组合优化应用程序，比较了不同的协方差矩阵估计方法，并探讨了最小方差投资组合模型 70。

• portfolio-optimization (atraplet): 该 GitHub 项目使用 ecos4j 和 clarabel4j 解决 Markowitz 投资组合优化问题 71。

• Portfolio-Optimization (bradleyboyuyang): 该 GitHub 项目旨在构建一个多资产类别（包括股票、债券、房地产和商品）的动态投资组合优化框架 72。

表 4：流行的 Java 金融代码库及其主要功能

库名称	主要功能
Apache Commons Math	数学和统计工具
Google Guava	通用实用程序，包括集合和并发
JFreeChart	创建图表和图形
QuantLib (JQuantLib)	量化金融模型和衍生品定价
finmath lib	数学金融方法实现
JavaMoney	货币和货币 API
AlgoTrader	算法交易平台
Jta	交易和回测工具
Risk API (CME Group)	与 CME 保证金模型集成
Risk Library (EVMTech)	风险模型开发和实施
MSRMP	多方利益相关者风险评估
OjAlgo	数学库，可用于优化
JMSL	数学和统计库，用于投资组合优化
MOSEK	优化工具，用于投资组合问题
FICO Xpress Optimization	嵌入和执行优化模型

5. 流行的 C++ 金融代码库

C++ 以其高性能在金融行业中，尤其是在需要低延迟的应用中，扮演着关键角色。

• 量化金融核心库：

• QuantLib: QuantLib 是一个免费的开源库，旨在为量化金融提供全面的软件框架 8。它用 C++ 编写，具有清晰的面向对象模型，并导出到 C#、Java、Python 和 R 等多种语言 56。QuantLib 提供了用于建模、交易和风险管理的工具，被学术界和从业人员广泛使用 56。

• 数学与线性代数：

• Armadillo 和 Eigen: 这两个库都是现代的 C++ 线性代数库，被积极开发并具有相当高的性能 73。Armadillo 与 Rcpp 和 RInside 等项目集成良好，方便在 C++ 和 R 之间进行交互 73。

• Boost.Math: Boost 库的数学部分被量化分析师广泛使用 73。Boost 是一个大型的通用 C++ 库集合 74。

• GSL (GNU Scientific Library): GSL 是另一个常用的数学库 73。

• Eigen: Eigen 是一个用于线性代数、矩阵和向量运算的 C++ 模板库，以其速度和灵活性而闻名 73。

• 自动微分与优化：

• Adept: Adept 是一个结合了自动微分和数组功能的 C++ 库，特别适用于涉及数学优化的应用程序开发 75。它通过使用表达式模板技术加速数学语句的微分，使其比其他类似的 C++ 工具更快 75。Adept 支持前向模式、反向模式微分以及完整的 Jacobian 矩阵计算 75。

• 高性能计算：

• 一些量化金融应用利用高性能计算技术，虽然没有单一的主导库，但会使用如 Intel MKL 等优化的数学库 73。

• 其他相关库：

• STL (Standard Template Library): STL 是 C++ 的一个重要组成部分，提供了高效的数据结构和算法，是许多量化金融程序的基础 76。

• Boost.Asio 和 Boost.Beast: 这些 Boost 库用于异步和同步网络编程，对于构建交易系统至关重要 77。

• Thrift 和 gRPC: 这些是用于构建跨语言服务的 RPC 框架，可在金融机构的不同系统之间实现高效通信 77。

表 5：流行的 C++ 金融代码库及其主要功能

库名称	主要功能
QuantLib	量化金融模型、交易和风险管理
Armadillo	线性代数运算
Eigen	线性代数、矩阵和向量运算
Boost.Math	数学函数
GSL (GNU Scientific Library)	科学计算函数
Adept	自动微分和数组运算，用于优化
STL (Standard Template Library)	数据结构和算法
Boost.Asio	异步网络编程
Boost.Beast	HTTP 和 WebSocket 库
Thrift	跨语言 RPC 框架
gRPC	高性能 RPC 框架

6. 金融数据 API

获取金融数据的 API 对于量化分析和交易至关重要。以下是一些流行的 API，以及如何在 Python 和 R 中使用它们的示例。

• Python 示例：

• yfinance: 使用 yfinance 库可以轻松获取 Yahoo Finance 的数据。例如，以下代码获取苹果公司（AAPL）过去一年的历史数据 78：

   
  import yfinance as yf  
  ticker_symbol = "AAPL"  
  ticker = yf.Ticker(ticker_symbol)  
  historical_data = ticker.history(period="1y")  
  print(historical_data.head())

  还可以获取股票的基本面数据和股息拆分等行为 78。

• Alpha Vantage: 可以使用 requests 库与 Alpha Vantage API 交互。以下代码获取苹果公司（AAPL）的分钟级盘中数据 79：

  import requests  
  import pandas as pd
  
  API_KEY = 'YOUR_API_KEY'  
  BASE_URL = 'https://www.alphavantage.co/query'
  
  params = {  
      'function': 'TIME_SERIES_INTRADAY',  
      'symbol': 'AAPL',  
      'interval': '1min',  
      'apikey': API_KEY  
  }  
  response = requests.get(BASE_URL, params=params)  
  data = response.json()  
  time_series = data.get(f'Time Series (1min)', {})  
  df = pd.DataFrame.from_dict(time_series, orient='index')  
  df = df.rename(columns=lambda x: x.split(' ')\[1\])  
  df.index = pd.to_datetime(df.index)  
  print(df.head())  

• EOD Historical Data: 可以使用 eodhd 库获取 EOD Historical Data 的数据。以下代码获取苹果公司（AAPL.MX）在 2023 年 1 月 1 日至 15 日的日线历史数据 80：

  from eodhd import APIClient  
  import pandas as pd
  
  api = APIClient("YOUR_API_KEY")  
  resp = api.get_eod_historical_stock_market_data(symbol='AAPL.MX', period='d', from_date='2023-01-01', to_date='2023-01-15', order='a')  
  print(resp)  

• R 示例：

• quantmod: 使用 quantmod 包可以从 Yahoo Finance 获取数据。以下代码获取苹果公司（AAPL）的历史数据 49：
  代码段

  library(quantmod)  
  getSymbols("AAPL")  
  head(AAPL)

  还可以指定开始和结束日期来获取特定时间段的数据 49。

• eodhd: 可以使用 eodhd 包获取 EOD Historical Data 的数据。以下代码获取苹果公司（AAPL）的日线历史数据 51：
  代码段

  install.packages("eodhd")  
  library("eodhd")  
  api_token <- 'YOUR_API_KEY'  
  data <- get_eod_historical_stock_market_data( api_token = api_token, symbol = "AAPL", period = "d" )  
  head(data)  

• yahoofinancer: yahoofinancer 包提供了一个 R 接口来从 Yahoo Finance 检索数据。以下代码获取苹果公司（AAPL）从 2024 年 10 月 20 日开始的历史市场数据 50：
  代码段

  library(yahoofinancer)  
  aapl <- Ticker$new('aapl') head(aapl$get_history(start = '2024-10-20', interval = '1d'))  

7. 开源金融研究平台

除了代码库和 API 外，还有一些开源平台为金融研究提供了全面的环境。

• OpenBB: OpenBB 是一个免费且完全开源的金融平台，提供对股票、期权、加密货币、外汇、宏观经济和固定收益等多种金融数据的访问 31。它提供了一个灵活的界面，可以创建定制的工作空间，并包含一个 AI 助手来自动化研究流程 81。OpenBB 旨在为每个人提供投资研究工具 82。

• Tidy Finance: Tidy Finance 提供了一种基于开放源代码的经验金融研究方法，支持多种编程语言（R 和 Python）83。它强调可重现的研究，并为学习和教授经验金融提供了资源 84。Tidy Finance 提倡整洁的数据和编码原则，并为各种金融应用提供了示例 83。

• QuantLib: 虽然 QuantLib 主要是一个库，但其全面的功能和对多种语言的支持使其成为量化金融研究的基础平台 56。它提供了建模、交易和风险管理的工具，被学术界和工业界广泛使用 56。

结论

金融领域拥有庞大且不断发展的代码库生态系统，涵盖了各种编程语言和应用场景。Python 因其灵活性和丰富的库而成为数据分析、量化交易和风险管理的首选语言。R 语言在统计计算和数据可视化方面表现出色。Java 和 C++ 则在需要高性能和安全性的企业级应用和低延迟交易系统中占据重要地位。各种金融数据 API 使得获取实时和历史市场数据变得更加便捷。此外，像 OpenBB 和 Tidy Finance 这样的开源平台正在通过提供免费的数据、工具和教育资源来推动金融研究的普及。

选择最合适的代码库取决于用户的编程语言偏好和特定的金融应用需求。建议用户深入研究相关库的文档和社区支持，以便更有效地利用这些强大的工具。

引用的著作

1. Top 7 Most In-Demand Programming Languages for Finance & Fintech - KMS Solutions, 访问时间为 三月 18, 2025， https://kms-solutions.asia/blogs/most-in-demand-programming-languages-for-finance-and-fintech

2. 10 Best Programming Languages for Finance & FinTech - Rikkeisoft - Trusted IT Solutions Provider, 访问时间为 三月 18, 2025， https://rikkeisoft.com/blog/programming-language-for-finance/

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