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量化金融相关：
backtrader: 一个功能强大的量化回测框架，用于开发和测试股票、期货等交易策略。
pyfolio: 量化金融领域的投资组合绩效与风险分析工具。
empyrical: 用于计算夏普比率、最大回撤等金融风险与绩效指标的库。
quantstats: 提供投资组合分析、风险指标计算和可视化报告的功能。
pykalman: 实现了卡尔曼滤波、平滑和EM算法，常用于金融时间序列分析。
ta / pandas-ta: 均为技术分析库，提供上百种技术指标和K线形态识别，可与Pandas无缝集成

数据处理相关：
numpy: Python科学计算的基础，提供高性能的多维数组对象及相关运算。
pandas: 数据分析和处理的核心库，提供了DataFrame等强大的数据结构。
scipy: 在NumPy之上构建，提供数值积分、优化、信号处理等高级数学与科学计算功能。
narwhals: 一个轻量级兼容层，让你用一套代码同时支持pandas、Polars等多种DataFrame库。
pandas-stubs / types-python-dateutil / types-pytz: 为pandas等库提供类型提示，用于静态代码分析与检查。

机器学习与统计建模：
scikit-learn: 经典的机器学习库，涵盖分类、回归、聚类等算法和工具。
pytorch / torchvision / torchaudio: Facebook开源的主流深度学习框架及配套的视觉、音频处理库。
lightgbm / xgboost: 两大高性能梯度提升决策树（GBDT）框架，广泛用于结构化数据的机器学习任务。
statsmodels: 专注统计建模，提供线性回归、时间序列分析等经典统计方法。
patsy: 配合statsmodels使用，通过类似R语言的公式语法来描述和构