量化交易有什么好的开源库？

量化交易是利用数学、计算机科学和统计学等方法来制定和执行交易策略的过程。以下是一些常用的开源库，可用于开发和执行量化交易策略：

1. **QuantLib**：QuantLib是用C++编写的跨平台的量化金融库，支持各种金融工具和计算方法，包括债券、期权、衍生品和固定收益产品等。

2. **pyfolio**：pyfolio是一个用于金融分析和投资组合评估的Python库，提供了各种性能统计、风险评估和回测等功能，支持多种投资策略和资产类别。

3. **Backtrader**：Backtrader是一个Python框架，用于开发和回测量化交易策略。它支持多个数据源、交易模拟和优化、实时交易和可视化等功能。

4. **Zipline**：Zipline是一个用Python编写的开源库，用于回测交易策略。它支持多种数据源和交易模拟，还包括一套内置的风险模型和性能分析工具。

5. **TA-Lib**：TA-Lib是一个用C语言编写的技术分析库，包含多种技术指标和分析工具，可用于股票、期货和外汇等市场的技术分析。

这只是其中的一些开源库，还有其他一些可供选择。在选择开源库时，需要根据自己的需求和技术水平进行评估和选择。

相关问题

那开发期货量化交易软件用哪门语言好？

开发期货量化交易软件可以使用多种编程语言，不过以下几种语言较为常用：

1. Python：Python是一种易学易用的高级编程语言，具有广泛的社区支持和开源库，适合快速开发原型和快速迭代。Python的科学计算库如NumPy、Pandas和SciPy等，以及量化交易框架如PyAlgoTrade和zipline等，使其成为量化交易领域的热门选择。

2. C++：C++是一种快速、高效的编程语言，适合需要高性能计算的应用。C++可以直接操作硬件和内存，使其在处理大规模数据和实时数据方面具有优势。许多高性能的量化交易平台，如CQG和NinjaTrader等，都是用C++编写的。

3. Java：Java是一种跨平台的编程语言，具有强大的面向对象编程能力和良好的内存管理机制。Java开发的量化交易系统通常可以在不同的操作系统上运行，并能够与其他语言编写的组件进行交互。Java量化交易框架，如QuantLib和TraderStar，为Java成为量化交易的另一个流行选择做出了贡献。

需要根据具体的应用场景和需求，来选择适合的编程语言。