请用python找出两个与金融相关的第三方库，说明他们的主要功能，各用一个实例加以解释，不要用pandas，numpy和yfinance库

Python中有许多与金融相关的第三方库，这里为您介绍两个常用的：

1. **PyAlgoTrade** - 主要功能：这是一个用于回测和交易策略的高级库，支持自动化交易和数据处理。它提供了一个易用的API，可以模拟股票市场数据，测试并执行各种交易策略。

示例：

   from pyalgotrade.barfeed import yahoofeed
   barFeed = yahoofeed.Feed()
   barFeed.addBarsFromCSV("AAPL", "AAPL-2018.csv")
   
   # 创建一个简单移动平均线指标
   sma = SimpleMovingAverage(10)
   barFeed.getNewValues()
   for bar in barFeed:
       sma.update(bar.close)
       if sma[-1] > sma[-2]:
           print(f"Buy signal at {bar.date}: {bar.close}")

这里通过读取Yahoo Finance的历史数据，设置了一个10天的简单移动平均线(SMA)指标，当SMA上升超过前一天，就发出买入信号。

2. **zipline** - 主要功能：Zipline是一个由Quantopian开发的高度模块化的算法交易框架，主要用于研究、开发和回测量化投资策略。它可以在真实市场数据上运行策略，并提供可视化工具。

示例：

   from zipline.api import order, record, symbol
   from datetime import timedelta
   
   def initialize(context):
       context.stock = symbol('AAPL')
   
   def handle_data(context, data):
       price = data.current(context.stock, 'price')
       if not context.portfolio.positions:
           order(context.stock, 100)
       elif price > context.previous_price + 1:
           order(context.stock, -1 * context.portfolio.positions[context.stock])
       
       context.previous_price = price
       record(AAPL=data.current(context.stock, 'price'))
   
   results = run_algorithm(start=datetime(2018, 1, 1), end=datetime(2018, 12, 31),
                           capital_base=100000, algorithm=handle_data)

这段代码定义了一个简单的交易策略，如果Apple股票价格超过前一日上涨1美元，则卖出，否则持有。然后回测了2018年的数据。