Python在金融分析领域拥有一些强大且流行的库，以下是15个常用且流行的Python金融分析库：

1. Pandas

特点: 提供高性能、易用的数据结构和数据分析工具，非常适合处理时间序列数据。

2. NumPy

特点: 提供强大的N维数组对象和相应的操作，是金融科学计算的基础。

3. QuantLib

4. Pyfolio

特点: 专为金融行业设计的Python库，用于投资组合和风险分析。

5. tushare

特点: 一个专门用于获取中国股市数据的库，提供股票价格、交易量、公司公告等。

6. Zipline

特点: 一个Python库，用于创建量化交易策略并进行回测。

7. Backtrader

特点: 一个流行的Python库，用于股票、期货、外汇等金融市场的策略开发和回测。

8. Empyrical

特点: 提供了一系列用于金融分析的函数，如计算投资组合的统计数据。

9. Alphalens

特点: 用于绩效和风险分析的Python库，特别适合因子投资策略。

10. Pandas Datareader

特点: 允许你直接从互联网上获取数据，支持多种数据源，如FRED、Google Finance等。

11. PyQtGraph

特点: 一个纯Python库，用于进行交互式实时2D/3D图表的绘制。

12. mplfinance

特点: 基于matplotlib，提供绘制金融图表的功能，如蜡烛图。

13. TA-Lib

特点: 一个广泛使用的技术分析库，提供多种技术指标的计算。

14. VolatilitySurface

特点: 用于期权交易的Python库，可以计算隐含波动率曲面。

15. ODL (Optimal Data Licensing)

特点: 用于金融衍生品的数值方法库，特别关注数值优化和机器学习。

这些库在金融分析领域中扮演着重要的角色，它们可以单独使用，也可以结合使用来完成复杂的金融分析任务。例如，Pandas和NumPy是金融数据分析的基础工具，而QuantLib和Pyfolio则提供了更专业的金融量化分析功能。