Python在量化投资领域被广泛使用，以下是一些常用的Python库：
NumPy：
用于数值计算，提供多维数组对象和丰富的数学函数。
pandas：
用于数据分析和处理，提供DataFrame对象，方便进行数据清洗、整合和分析。
matplotlib：
用于数据可视化，可以绘制图表如股票价格走势图、K线图等。
SciPy：
基于NumPy，提供高级算法和数学函数，用于科学计算和工程。
backtrader：
用于回测交易策略，支持历史数据和实时数据回测。
zipline：
pandas_datareader：
用于从在线源获取金融数据，如Yahoo Finance。
TA-Lib：
用于计算技术指标，提供各种技术分析指标的计算函数。
QuantLib：
用于金融数学和计算，支持衍生品定价、风险管理等。
Seaborn：
用于高级统计图形，提供比matplotlib更高级的统计图形功能。
这些库可以组合使用，以满足量化投资中的不同需求，如数据处理、策略开发、回测和实时交易等。