Python是目前世界上使用最廣泛的編程語言之一，同時也是金融業中重要的工具。許多常用的金融算法和模型都可以在Python中找到實現，許多金融數據分析的任務也可以在Python的基礎上進行。

在Python的金融庫中，一些常用的函數可以幫助金融分析師更加容易地進行金融分析。

# 基本的金融函數庫
import numpy as np
import pandas as pd
import scipy.stats as stats
# 金融分析函數庫
import QuantLib as ql
import yfinance as yf
import pyfolio as pf
import backtrader as bt
# 可視化函數庫
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

基本的金融函數庫包括numpy，pandas和scipy.stats庫，這些庫提供了基本的數理統計方法和數值計算方法。金融分析函數庫則包括QuantLib，yfinance，pyfolio和backtrader等庫，這些庫提供了常用的期權定價、股票價格查詢、投資組合回測和性能測試的方法。可視化函數庫包括matplotlib和seaborn庫，這些庫提供了對金融數據可視化的支持。

一些常用的金融庫函數包括：

# 通過yfinance獲取股票價格
msft = yf.Ticker("MSFT")
hist = msft.history(start="2020-01-01", end="2020-12-31")
# 使用QuantLib計算期權價格
option = ql.EuropeanOption(ql.PlainVanillaPayoff(ql.Option.Call, 100.0), ql.EuropeanExercise(ql.Date(31, 12, 2020)))
u = ql.SimpleQuote(100.0)
r = ql.SimpleQuote(0.01)
sigma = ql.SimpleQuote(0.20)
riskFreeCurve = ql.FlatForward(0, ql.TARGET(), ql.QuoteHandle(r), ql.Actual360())
volatility = ql.BlackConstantVol(0, ql.TARGET(), ql.QuoteHandle(sigma), ql.Actual360())
process = ql.BlackScholesProcess(ql.QuoteHandle(u), ql.YieldTermStructureHandle(riskFreeCurve), ql.BlackVolTermStructureHandle(volatility))
engine = ql.AnalyticEuropeanEngine(process)
option.setPricingEngine(engine)
option.NPV()
# 使用backtrader回測策略
class MyStrategy(bt.Strategy):
def __init__(self):
self.sma = bt.indicators.SimpleMovingAverage(self.data.close, period=15)
def next(self):
if self.sma >self.data.close:
self.buy()
elif self.sma< self.data.close:
self.sell()
cerebro = bt.Cerebro()
cerebro.addstrategy(MyStrategy)
data = bt.feeds.YahooFinanceData(dataname='MSFT', fromdate=datetime.datetime(2020, 1, 1),todate=datetime.datetime(2020, 12, 31))
cerebro.adddata(data)
cerebro.run()
cerebro.plot()

通過yfinance庫可以獲取股票價格并進行數據處理，使用QuantLib計算期權價格可以回答金融分析中的期權定價問題，使用backtrader進行策略回測可以評估投資策略，而使用matplotlib和seaborn庫進行可視化可以幫助分析師更加容易地觀察和分析金融數據。

這些函數和庫的使用可以大大簡化金融分析師的工作和精力，使得金融分析的過程變得更加科學、高效和準確。