请使用python请找出二个与金融相关的Python第三方库，说明它们的主要功能。各用一个实例加以解释不要用pandas和yfinance和quantlib库

当然可以，Python中有许多强大的金融分析库，除了Pandas和yfinance等常用库，还有些不太常见的库也非常实用：

1. **NumPy** - 这是一个用于处理大型多维数组和矩阵的库，它对金融建模至关重要。例如，你可以使用NumPy来计算复利、期权定价中的数学模型，如Black-Scholes公式。这里的一个简单例子是计算单期简单利息（假设年利率固定）：

import numpy as np

# 定义年利率
annual_rate = 0.05
# 初始本金
principal = 10000
# 时间 (单位年)
time_years = 1

# 计算复利
future_value = principal * (1 + annual_rate)
print("未来价值:", future_value)

2. **Quantopian** 或 **zipline** - 虽然不是标准库，但这两个库专为量化投资而设计，提供回测环境和算法交易工具。比如，Zipline允许你编写并测试股票策略，通过历史数据模拟交易绩效。下面是一个简单的示例，展示如何创建一个基本的均值回复策略：

from zipline.api import order, record
from zipline.pipeline.data import AverageDollarVolume
from datetime import timedelta

def my_strategy(context, data):
    # 获取过去一年平均成交量最低的股票
    top_undervalued = data['AverageDollarVolume'].sort_values().iloc[-1]
    
    if context.first_security_selected is None:
        context.first_security_selected = top_undervalued
        order(context.first_security_selected, 100)  # 买入100股
        return
    
    # 如果已经选择了股票，则卖出并选择新的
    order(context.first_security_selected, -100)  # 卖出持有股票
    context.first_security_selected = top_undervalued
    order(context.first_security_selected, 100)

# 示例应用策略
my_strategy.run()