1. 数据处理和分析:使用pandas等库进行数据读取、清洗、转换和分析;
2. 统计和数学计算:使用numpy和scipy等库进行统计和数学计算;
3. 可视化:使用matplotlib和seaborn等库进行数据可视化;
4. 机器学习:使用scikit-learn等库进行机器学习模型的训练和预测;
5. 深度学习:使用tensorflow和keras等库进行深度学习模型的训练和预测;
6. 量化交易:使用vnpy、rqalpha等量化交易框架进行策略开发和回测;
7. 数据库:使用MySQL等数据库进行数据存储和管理。