GS Quant：用于量化金融的 Python 工具包

GS Quant是一个用于量化金融的 Python 工具包，创建于世界上最强大的风险转移平台之一之上。旨在加速量化交易策略和风险管理解决方案的开发，拥有超过 25 年的全球市场经验。

它由高盛的量化开发人员（Quant）创建和维护，用于开发交易策略和分析衍生产品。GS Quant 可用于促进衍生品构建、交易和风险管理，或作为数据分析应用程序的一组统计包。

主要特征：

• 由我们的宽客创建，为我们的宽客创建。我们的分析工具每天都受到高盛一千多名量化开发人员的信赖，用于管理我们的全球交易业务。
• 我们的业务涵盖所有资产类别。我们的金融工具包从头开始设计，旨在成为适用于所有市场的完整解决方案，并通过直观的界面提供。
• 利用经过全球衍生品市场中心数十年经验测试和完善的模型和数据集。

要求：

• Python 3.6 及以上版本。（对 python 3.6 的支持将在不久的将来的某个时候结束）
• 访问PIP包管理器

以下是一个简单的示例，它生成随机时间序列并计算 1 个月（22 天）滚动已实现波动率：

import gs_quant.timeseries as ts
from gs_quant.timeseries import Window

x = ts.generate_series(1000)           # 生成包含 1000 个观测值的随机时间序列
vol = ts.volatility(x, Window(22, 0))  # 使用 22 窗口和 0 上升值计算已实现波动率
vol.tail()                             # Show last few values

输出：

Out[1]:
2021-12-20 12.898025
2021-12-21 12.927230
2021-12-22 12.929520
2021-12-23 13.987033
2021-12-24 14.048165
dtype: float64