O stack quant de Python

Python é a linguagem padrão da pesquisa quantitativa por causa das bibliotecas construídas ao seu redor. Você raramente escreve código de baixo nível — você compõe ferramentas comprovadas.

As bibliotecas centrais de dados

• NumPy — arrays numéricos rápidos e matemática vetorizada. Quase todo o resto é construído sobre ele.
• pandas — tabelas rotuladas (o DataFrame) para séries temporais, o cavalo de batalha para carregar e manipular dados OHLCV.
• SciPy — computação científica: otimização, estatística, processamento de sinais.
• statsmodels — estatística clássica e econometria (regressões, ARIMA, testes de estacionariedade).

As bibliotecas de machine learning

• scikit-learn — o padrão para ML clássico: regressão, classificação, validação cruzada, pipelines.
• XGBoost e LightGBM — árvores de decisão com gradient boosting, frequentemente as mais fortes em features financeiras tabulares.
• PyTorch — deep learning, usado para redes neurais e modelos de sequência quando você tem dados suficientes.

Como elas se encaixam

Um loop típico de pesquisa é: carregar dados com pandas, criar features com pandas/NumPy, modelar com scikit-learn ou LightGBM, avaliar as estatísticas com statsmodels/SciPy. Você adiciona PyTorch só quando um modelo mais simples é genuinamente insuficiente — complexidade é um custo, não um objetivo.

Uma observação antes de seguir

Nenhuma dessas ferramentas torna uma estratégia lucrativa. Elas tornam você rápido para testar ideias — a maioria das quais não vai funcionar. Essa velocidade é a verdadeira vantagem: ela permite descartar ideias ruins de forma barata.