Каковы Ваши “обязательные” Пакеты Python для Финансов?

Пока я занимаюсь торговыми системами, sci-py / num-py были для меня чрезвычайно полезны. Я также регулярно использую встроенный в Python пакет чтения / записи CSV.

Постараюсь ограничиться тем, что относится к описанию ценных бумаг:

• у нас есть несколько пакетов, которые обеспечивают поддержку рыночных конвенций (дробь счета дней, правила корректировки, даты истечения, генерации расписания и т.д.). ). Было бы здорово, если бы они были официально предоставлены SEC? Это абсолютно необходимо для правильного описания любой ценной бумаги, и было бы обременительно внедрять их в каждый скрипт описания выплат.
• некоторые простые функции, похожие на ценообразование, все очень распространенные, были разработаны заново (например: греки первого порядка Блэка-Шоулза и вычисления подразумеваемой волатильности) в основном для того, чтобы избежать накладных расходов на вызов либрейков ценообразования для таких мелких вещей. Это используется, например, для описания ванильных опционов, поскольку рынок котирует их в пунктах волатильности. То же самое для функций "цена-доходность".

Конечно, мы используем множество других библиотек для

• связи с другими системами
• ценообразования
• калибровки
• оценки моделей
• статистики
• производственных вещей
• ...

http://code.google.com/p/pandas/ также разработан с фоном для количественных финансов.

Я предполагаю, что обычные подозреваемые:

• numpy
• scipy
• rpy
• matplotlib
• ...

Для моей количественной разработки я обычно начинаю с pythonxy ( http : //www.pythonxy.com/ ) в качестве основы.

Раньше я также использовал некоторые привязки Python для Quantlib. (Не знаю, разрабатываются ли они еще).