回测类库
zipline、backtrader 等交易与回测库。
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awesome-quant 分类清单：18 大类量化开源库
awesome-quant 把量化金融库按用途分成 18 大类。下面按官方 README 分类逐类列出，帮你快速定位「哪个环节该用哪个库」。每一类收录的库各自独立安装维护，清单本身不提供集成。
数值计算Numerical
交易回测Backtesting
组合优化Portfolio
因子分析Factor
数据源Data
机器学习ML / Time
Full list
18 大类完整清单
分类名称与顺序来自官方 README，中文释义为本站整理。
| # | 分类（英文） | 中文释义 | 本站专题 |
|---|---|---|---|
| 1 | Numerical Libraries & Data Structures | 数值计算库与数据结构 | 数据页 |
| 2 | Financial Instruments & Pricing | 金融工具与定价 | 回测页 |
| 3 | Technical Indicators | 技术指标 | 回测页 |
| 4 | Trading & Backtesting | 交易与回测 | 回测页 |
| 5 | Portfolio Optimization & Risk Analysis | 组合优化与风险分析 | 组合页 |
| 6 | Factor Analysis | 因子分析 | 机器学习页 |
| 7 | Sentiment Analysis & Alternative Data | 情绪分析与另类数据 | 数据页 |
| 8 | Time Series Analysis | 时间序列分析 | 机器学习页 |
| 9 | Market Data & Data Sources | 市场数据与数据源 | 数据页 |
| 10 | Prediction Markets | 预测市场 | 组合页 |
| 11 | Calendars & Market Hours | 日历与交易时段 | 数据页 |
| 12 | Visualization | 可视化 | 数据页 |
| 13 | Excel & Spreadsheet Integration | Excel 与电子表格集成 | 数据页 |
| 14 | Quant Research Environments | 量化研究环境 | 使用页 |
| 15 | Cross-Language Frameworks | 跨语言框架 | 回测页 |
| 16 | Reproducing Works, Training & Books | 复现研究、培训与书籍 | 使用页 |
| 17 | Commercial & Proprietary Services | 商业与专有服务 | 本页 |
| 18 | Related Lists | 相关清单 | 本页 |
说明：清单只做资源导航，各库由各自维护者维护；收录不代表背书，各库表现不构成收益保证或投资建议。
Pipeline view
按量化研究链路看分类
换个视角：把 18 大类放进一条典型量化研究链路里，更容易理解每类该在哪个环节用。
1
数据层
数值计算库与数据结构（numpy/pandas）、市场数据与数据源、情绪与另类数据、日历与交易时段，构成研究的数据底座。
2
特征与建模层
因子分析、时间序列分析、技术指标、金融工具与定价，把原始数据处理成可用的因子、信号与定价输入。
3
回测与组合层
交易与回测、组合优化与风险分析、预测市场，验证策略并构建与风控投资组合。
4
呈现与协作层
可视化、Excel 集成、量化研究环境、跨语言框架、复现与书籍，用于展示、复现与工程化。
提示：这套链路视角是本站整理，用于理解分类用途；清单本身仍按官方 18 大类组织。