- Pandas: Es una biblioteca de análisis de datos que proporciona estructuras de datos flexibles y herramientas para el procesamiento y análisis de datos financieros. Es ampliamente utilizado para la manipulación y limpieza de datos, así como para el cálculo de indicadores financieros.
- NumPy: Es una biblioteca fundamental para el cálculo numérico en Python. Proporciona una estructura de datos de matriz multidimensional y funciones para realizar operaciones matemáticas y estadísticas avanzadas necesarias para el análisis financiero.
- Matplotlib: Es una biblioteca para la creación de gráficos en 2D en Python. Se utiliza ampliamente para visualizar datos financieros en forma de gráficos de líneas, barras, histogramas, entre otros.
- SciPy: Es una biblioteca que se basa en NumPy y proporciona funciones adicionales para optimización, interpolación, estadísticas y otros cálculos científicos utilizados en el análisis financiero.
- QuantLib: Es una biblioteca financiera de código abierto que proporciona herramientas y algoritmos para la valoración de instrumentos financieros, gestión de riesgos y modelado cuantitativo. Es ampliamente utilizado en el ámbito de las finanzas cuantitativas.
- Pyfolio: Es una biblioteca que permite el análisis de carteras y la evaluación del rendimiento de estrategias de inversión. Proporciona herramientas para medir el rendimiento, analizar la asignación de activos y generar informes detallados.
- Jupyter Notebook: Es un entorno interactivo de programación que permite combinar código, visualizaciones y texto en un único documento. Es ampliamente utilizado en finanzas para crear y compartir análisis y modelos financieros.
Estas son solo algunas de las bibliotecas y programas comunes utilizados en Python para el análisis y modelado financiero. Hay muchas otras disponibles, y la elección depende de las necesidades y preferencias específicas del análisis o proyecto financiero.
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