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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

crypto-trading-bot - 多功能加密货币交易机器人
Github交易所支持交易策略加密货币交易机器人开源项目技术指标风险管理
这是一个开源的加密货币交易机器人项目,支持Bitfinex、Bitmex和Binance等主流交易所。项目特点包括多币种交易、实时行情监控、信号仪表盘和高级订单功能。基于Node.js开发,采用WebSocket通信和SQLite存储,并提供Web界面。项目还包括回测功能、风险管理工具和自定义策略支持。技术栈涵盖Node.js、WebSocket、SQLite和Express等。虽仍在开发中,但已具备基本功能,适合对自动化加密货币交易感兴趣的开发者和交易者探索使用。
Deep_Learning_Machine_Learning_Stock - 深度学习和机器学习在股票市场预测中的应用
Github人工智能开源项目机器学习深度学习算法股票预测
本项目深入探讨了深度学习和机器学习在股票市场预测中的应用。从数据收集到模型训练,涵盖了算法选择、过拟合处理和性能优化等关键环节。项目融合了技术分析和基本面分析,并探讨了长短期预测策略。这是一个面向研究者和开发者的综合性资源,旨在展示人工智能在金融市场分析中的潜力。
SimpleStockAnalysisPython - Python股票分析入门教程 从数据获取到策略构建
GitHub项目GithubPython开源项目技术分析数据处理股票分析
该项目提供Python股票分析入门教程,内容涵盖数据获取、分析、技术指标、绘图和简单交易策略构建。教程分为Jupyter和Python两个版本,包含26个主题,循序渐进地介绍Python编程和股票分析基础知识。适合初学者逐步掌握Python股票分析技能。
hummingbot - 开源加密货币交易机器人框架 支持多类型交易所
GithubHummingbot交易机器人加密货币交易开源框架开源项目自动化交易策略
Hummingbot是一个开源框架,用于构建加密货币交易机器人。它支持中心化和去中心化交易所,提供V2策略框架,可创建多场所、多时间框架的自动化交易策略。作为安全的本地客户端软件,Hummingbot由全球量化交易员和开发者社区驱动,旨在普及高频交易技术。
awesome-crypto-trading-bots - 加密货币交易机器人和工具资源汇总
API提供商Github加密货币交易机器人市场数据库开源项目技术分析库
项目收录了多种加密货币交易相关资源,包括开源交易机器人、技术分析库、市场数据工具等。这些工具可用于交易策略开发、回测、数据获取、图表绘制等任务,有助于构建和优化加密货币交易系统。资源覆盖面广,适合不同水平的用户参考。
trading-momentum-transformer - 深度学习驱动的Momentum Transformer及其在交易中的应用
GithubLSTMMomentum Transformer交易策略变点检测开源项目深度学习
Momentum Transformer和Slow Momentum with Fast Reversion模型利用深度学习和变革点检测,在波动市场中表现出众。通过多头注意力机制和可解释变量选择网络,这些模型在趋势转折点上展现很强的适应力。经过优化,模型在1995至2020年期间的表现显著提升,尤其在2015至2020年间,有效应对市场不稳定性,提高风险调整后的收益率。
TradingPlatforms.ai - AI交易解决方案的专业评估与导航平台
AI交易平台AI工具交易工具交易机器人自动化交易量化交易
TradingPlatforms.ai专注于AI交易领域,提供交易平台、机器人和工具的深入评论和分析。网站涵盖交易自动化、研究工具、股票选择器等多个类别,帮助用户了解和应用AI交易技术。通过专业评估和比较,为选择合适的AI交易解决方案提供可靠指导。
rl-agents - 强化学习算法集:覆盖多种环境及应用
Deep Q-NetworkGithubMonte-Carlo Tree SearchReinforcement LearningValue Iterationrl-agents开源项目
此页面介绍了多种强化学习算法的实现,如价值迭代、交叉熵方法、蒙特卡洛树搜索和深度Q网络,适用于有限MDP和连续动作空间等环境。用户可参考详细的安装和使用指南,通过命令行运行实验和基准测试,并使用Gym Monitor和Tensorboard等工具进行性能监控,非常适合优化决策和数据分析的研究者与开发者。
neuron_poker - OpenAI Gym德州扑克训练环境 开发强大AI玩家
AI智能体GithubNeuron PokerOpenAI Gym开源项目强化学习德州扑克
Neuron Poker是基于OpenAI Gym的德州扑克AI训练环境。项目提供多种智能代理模型,包括随机策略、equity策略和深度强化学习。通过C++实现的快速equity计算和详细的观察行动空间,开发者可以自定义模型并协作改进,推动扑克AI技术进步。
gym-pybullet-drones - 轻量级无人机仿真环境 助力强化学习与控制算法研究
GithubPyBullet仿真开源项目强化学习控制无人机
gym-pybullet-drones是基于PyBullet的轻量级无人机仿真环境,用于强化学习和控制算法研究。支持多机协同飞行、PID控制和下洗效应模拟,兼容Gymnasium、Stable-Baselines3等框架。集成SITL仿真和固件,为无人机算法开发和测试提供灵活高效的平台。
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