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gym-anytrading

基于OpenAI Gym的交易算法模拟环境

gym-anytrading提供了一系列基于OpenAI Gym的交易算法模拟环境。它包含TradingEnv、ForexEnv和StocksEnv三个环境,支持外汇和股票市场交易模拟。该项目专注于简单性、灵活性和全面性,可以轻松定制交易动作、仓位和奖励函数等。它还提供了示例代码,展示如何与Stable-Baselines3等库集成使用。项目GitHub链接:https://github.com/AminHP/gym-anytrading

nautilus_trader - 开源事件驱动算法交易平台 支持多资产回测及实盘
GithubNautilusTrader回测实时交易开源项目算法交易量化交易平台
nautilus_trader是一个开源高性能算法交易平台,采用事件驱动引擎,支持多资产、多策略和多交易所操作。平台核心使用Rust编写,提供历史数据回测和实盘部署功能,支持各种订单类型和执行指令。它可自定义组件,适用于AI交易代理训练,旨在解决Python回测环境与生产环境的一致性问题。该平台具有高性能、可靠性和可移植性,为量化交易者提供全面的解决方案。
Stock Market GPT - AI投资研究工具 助力深度市场分析和决策
AI工具AI投资工具Pine ScriptStock Market GPT技术分析股票分析
Stock Market GPT是一款基于人工智能的投资研究工具,为投资者和交易者提供全面的市场分析服务。该平台集成了财务报表分析、市场情绪洞察和技术图表分析等功能,同时支持股票比较、全天候投资研究、Pine Script策略生成等特色服务。通过先进的AI技术和实时数据更新,Stock Market GPT致力于提升用户的投资决策质量,优化研究效率,并提供个性化投资建议,助力投资者深入洞察市场机会。
FinGPT - 开源金融大模型FinGPT,快速适应市场变化
FinGPTGithub开源项目情感分析指令调优数据集金融大语言模型
FinGPT项目提供开源金融大语言模型,重点解决金融行业的高训练成本和频繁更新需求。利用RLHF技术,实现了金融数据的快速更新和轻量级适配,并降低微调费用。FinGPT-Forecaster和多任务情感分析模型的性能超过GPT-4,展现出在金融预测和情感分析方面的强大能力。开源平台和丰富的数据集使开发者能够轻松再现和应用这些先进模型。
myosuite - 面向生物力学控制的肌肉骨骼仿真环境集合
GithubMuJoCoMyoSuite开源项目机器学习生物力学控制肌肉骨骼环境
MyoSuite是一个开源的肌肉骨骼仿真环境集合,基于MuJoCo物理引擎构建,并通过OpenAI gym API封装。该项目提供了多样化的仿真任务,涵盖手臂、手部和下肢等,为研究人员提供了应用机器学习解决生物力学控制问题的平台。MyoSuite支持Python 3.8及以上版本,安装便捷,并配有详细的教程和文档。这一工具集为生物力学和机器人学研究领域提供了有力支持。
habitat-lab - 模块化库,支持多任务AI训练与人机交互
GithubHabitat-Labembodied AI任务训练多代理开源项目模拟器
Habitat-Lab是一个模块化库,专为端到端体态AI任务开发设计。支持多种任务定义、代理配置与训练评估,以及人机交互。结合Habitat-Sim模拟器,Habitat-Lab提供灵活的训练环境和评估工具,是体态AI研究的关键平台。
chatgpt_stock_report - 基于AI的每日股市分析报告生成工具
Github市场趋势开源项目投资策略股票报告财务分析风险评估
chatgpt_stock_report是一个开源项目,旨在利用AI技术生成每日股市报告。该工具提供市场趋势分析和个股信息,为投资者提供参考数据。项目的目标是通过自动化分析来辅助投资决策过程。这个工具可能适合各类投资者使用,但具体效果和准确性需要用户自行评估。
stockbot-on-groq - A股票分析助手,实时互动图表与金融洞察
AI聊天机器人GithubGroqStockBot实时股票图表开源项目金融数据
StockBot是一个基于Groq和Llama3 70b模型的AI驱动股票分析工具,集成TradingView组件,提供实时互动图表、财务数据、新闻和筛选功能。覆盖股票、外汇、债券和加密货币等多个资产类别,支持自然语言交互,快速生成个性化金融分析。这一开源项目旨在为投资者和金融爱好者提供便捷的市场洞察平台,助力更好地理解和分析金融市场动态。
deep-neuroevolution - 深度神经网络进化算法的分布式实现
Deep NeuroevolutionGenetic AlgorithmsGithubMujocoOpenAI开源项目强化学习
本项目提供分布式深度神经网络训练的多种实现,包括深度遗传算法(DeepGA)和进化策略(ES),用于强化学习。基于并改进了OpenAI的代码,支持本地和AWS运行。项目还包括NeuroEvolution的视觉检测工具VINE和GPU优化加速。用户可通过Docker容器快速启动实验,并使用Mujoco进行高级实验。
Safe-Policy-Optimization - 安全强化学习的全面算法基准平台
GithubPKU-AlignmentSafe-Policy-OptimizationSafety-Gymnasium安全强化学习开源项目算法基准
Safe-Policy-Optimization为安全强化学习(Safe RL)提供了全面的算法基准平台。该项目整合了多种算法和环境,支持单智能体和多智能体任务,具备正确性、可扩展性、日志记录和可视化等特性。通过统一的接口和详细文档,Safe-Policy-Optimization简化了安全RL算法的评估和比较流程,为研究人员提供了强大的实验工具。
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