| matplotlib | 2.2.2 | matplotlib可能是Python 2D绘图领域使用最广泛的库。它能让使用者很轻松地将数据图形化，并且提供多样化的输出格式 | https://matplotlib.org/2.2.2/ |
| zipline | 0.6.1 | 一个交易算法库，该系统是对现场交易系统如何运转的一个近似，可以对历史数据进行投资算法的回溯检验。 | http://www.zipline.io/ |
| NumPy | 1.14.2 | NumPy系统是Python的一种开源的数值计算扩展。NumPy（Numeric Python）提供了许多高级的数值编程工具，如：矩阵数据类型、矢量处理，以及精密的运算库。专为进行严格的数字处理而产生 | http://www.numpy.org/ |
| pandas | 0.22.0 | Python Data Analysis Library 或 pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法 | http://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.22.0/ |
| SciPy | 1.1.0 | SciPy是一款方便、易于使用、专为科学和工程设计的Python工具包。它包括统计，优化，整合，线性代数模块，傅里叶变换，信号和图像处理,常微分方程求解器等等 | http://www.scipy.org/ |
| seaborn | 0.9.0 | 该模块是一个统计数据可视化库 | http://web.stanford.edu/~mwaskom/software/seaborn/ |
| sklearn | 0.19.2 | Scikit-Learn是基于python的机器学习模块，基于BSD开源许可证。scikit-learn的基本功能主要被分为六个部分，分类，回归，聚类，数据降维，模型选择，数据预处理。Scikit-Learn中的机器学习模型非常丰富，包括SVM，决策树，GBDT，KNN等等，可以根据问题的类型选择合适的模型 | http://scikit-learn.org/0.17/ |
| Statsmodels | 0.9.0 | Statismodels是一个Python包，提供一些互补scipy统计计算的功能，包括描述性统计和统计模型估计和推断 | http://statsmodels.sourceforge.net/ |
| TA-Lib | 0.4.10 | TALib是一个处理金融数据和技术分析的开放代码库 | http://mrjbq7.github.io/ta-lib/funcs.html |
| Theano | 1.0.2 | Pyhton深度学习库 | http://deeplearning.net/software/theano/ |
| tensorflow | 1.8.0 | 谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统 | https://www.tensorflow.org/ |
| tensorlayer | 1.9.0 | TensorLayer 是为研究人员和工程师设计的一款基于Google TensorFlow开发的深度学习与强化学习库。 | https://tensorlayercn.readthedocs.io/zh/latest/ |
| Keras | 2.2.1 | 高阶神经网络开发库，可运行在TensorFlow或Theano上 | https://keras.io/ |
| xgboost | 0.72.1 | 该模块是大规模并行boosted tree的工具，它是目前最快最好的开源boosted tree工具包。 | https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/ |
| cvxopt | 1.2.0 | 凸优化的工具库 | https://pypi.org/project/cvxopt/ |
| hmmlearn | 0.2.0 | 隐含马尔可夫模型工具库 | https://hmmlearn.readthedocs.io/en/latest/ |
| pyltr | 0.2.4 | pyltr是一个Python学习排名工具包，包含排名模型，评估指标，数据争论帮助程序等。 | https://github.com/jma127/pyltr |
| empyrical | 0.2.2 | 常见的财务风险指标。 | https://pypi.org/project/empyrical/0.2.2/ |
| bottleneck | 1.2.1 | Bottleneck是用C编写的快速NumPy数组函数的集合。 | https://pypi.org/project/Bottleneck/ |
| pywt | 0.5.2 | 用于连接到Webtrends的python模块 | https://github.com/Knapstad/pywt |
| tensorforce | 0.4.2 | 该模块是一个构建于TensorFlow之上的新型强化学习API。 | https://github.com/reinforceio/tensorforce |
| edward | 1.3.5 | 该模块为线性混合模型 | http://edwardlib.org/api/ |
| arch | 4.3.1 | 自回归条件异方差模型模型将当前一切可利用信息作为条件，并采用某种自回归形式来刻画方差的变异，对于一个时间序列而言，在不同时刻可利用的信息不同，而相应的条件方差也不同，利用ARCH 模型，可以刻画出随时间而变异的条件方差。 | https://www.archlinux.org/ |
| pyspark | 2.2.0 | 大规模内存分布式计算框架 | http://spark.apache.org/docs/latest/api/python/pyspark.html |
| alphalens | 0.3.2 | 因子分析库 | https://www.quantopian.com/posts/alphalens-a-new-tool-for-analyzing-alpha-factors |
| graphviz | 0.8.4 | 该软件包有助于在Python 的Graphviz图形绘制软件（主仓库）的DOT语言中创建和呈现图形描述。 | http://www.graphviz.org/ |
| IOHMM | 0.0.2 | 输入输出隐马尔可夫模型（IOHMM）的Python包。 | https://github.com/Mogeng/IOHMM |
| gplearn | 0.3.0 | 遗传规划工具库 | https://gplearn.readthedocs.io/en/stable/ |
| cvxpy | 1.0.6 | 该模块是一种可以内置于Python中的模型编程语言，解决凸优化问题。 | https://pypi.org/project/cvxpy/ |
| cloudpickle | 0.5.3 | cloudpickle 对于集群计算特别有用，其中Python表达式通过网络传送到远程主机上执行，可能接近数据。 | https://pypi.org/project/cloudpickle/ |
| pyfinance | 1.1.1 | 金融数据处理的工具包 | https://pypi.org/project/pyfinance/1.1.1/ |
| catboost | 0.10.2 | 一种主流的机器学习工具库 | https://pypi.org/project/catboost/0.10.2/ |
| lightgbm | 2.2.0 | 一种主流的机器学习工具库 | http://lightgbm.apachecn.org/cn/latest/index.html |
| chainer | 4.5.0 | 该模块是一个专门为高效研究和开发深度学习算法而设计的开源框架 | https://chainer.org/ |
| chainer-rl | 0.5.0 | Chainer是一个强大、灵活、直观的深度学习框架。 | https://github.com/chainer/ |
| keras-rl | 0.4.2 | Keras 是一个用 Python 编写的高级神经网络 API，它能够以 TensorFlow, CNTK, 或者 Theano 作为后端运行。Keras 的开发重点是支持快速的实验。能够以最小的时延把你的想法转换为实验结果，是做好研究的关键。 | https://github.com/keras-rl/keras-rl/ |