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gym-anytrading

基于OpenAI Gym的交易算法模拟环境

OpenAI Gym强化学习交易算法FOREX股票交易Github开源项目

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

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介绍相关项目
tradingview-webhooks-bot - TradingView信号自动化处理的轻量级Python框架
GithubPythonTradingViewwebhooks开源项目框架自动化交易
Tradingview-webhooks-bot是一个轻量级Python框架，专为处理TradingView的webhook数据而设计。它提供了灵活的接口，允许用户实现自定义逻辑，构建个性化的交易策略。框架采用事件驱动架构，使用Flask处理webhook，并提供简洁的API。用户可以方便地创建操作、链接事件，并支持Docker快速部署，是开发自动化交易系统的理想工具。
AI-Optimizer - 涵盖从无模型到基于模型，从单智能体到多智能体的多种算法的多功能深度强化学习平台
AI-OptimizerGithub多智能体强化学习开源项目深度强化学习离线强化学习自监督学习
AI-Optimizer是一款多功能深度强化学习平台，涵盖从无模型到基于模型，从单智能体到多智能体的多种算法。其分布式训练框架高效便捷，支持多智能体强化学习、离线强化学习、迁移和多任务强化学习、自监督表示学习等，解决维度诅咒、非平稳性和探索-利用平衡等难题，广泛应用于无人机、围棋、扑克、机器人控制和自动驾驶等领域。
Finance-Python - Python金融计算库 支持量化交易与分析
GithubPython开源项目指标库资产组合优化量化交易金融计算
Finance-Python是一个开源的金融计算库，使用纯Python实现。它为量化交易提供了多种工具，包括定价分析、技术指标和复合运算指标库。该项目支持与pandas集成，并具备金融日期计算、资产组合优化和产品定价模型等功能，适用于金融分析和量化交易研究。
abu - 融合AI与机器学习的多市场智能交易系统
Github回测优化开源项目择时策略选股策略量化交易阿布量化系统
阿布量化是一个开源的智能量化交易系统,整合了AI、大数据和机器学习技术。该系统支持美股、A股、港股等多个市场,提供数百种量化模型和策略。其主要特点包括策略智能优化、实盘交易指导以及基础策略与优化模块的分离。系统还融合了传统技术指标、K线形态分析、缠论等多种方法,为投资者提供全面的量化分析工具。
Gunbot - 多功能加密货币交易机器人支持多种交易类型
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Gunbot是一款功能丰富的加密货币交易机器人，支持多个交易所的现货、期货和DeFi交易。它提供多样化的交易策略和自定义选项，适合各级别的交易者。该软件在用户设备上运行，保障API密钥的安全和隐私。Gunbot具备预设策略、多实例运行、自定义策略开发和配置自动化等特性，还配备AI辅助的策略开发工具。兼容主流操作系统，提供终身许可和订阅方案，并持续更新优化。
autonomous-learning-library - PyTorch深度强化学习库助力智能代理开发
GithubPyTorch开源项目智能体深度强化学习算法实现自主学习库
autonomous-learning-library是基于PyTorch的深度强化学习库,为快速构建和评估智能代理提供丰富组件。库中包含灵活的函数近似API、多种内存缓冲区和环境接口,并实现了A2C、DQN、PPO等主流算法。支持Atari、经典控制和机器人仿真等环境,集成Tensorboard等工具便于实验监控。该库特别强调模块化设计,便于研究人员快速实现和测试新想法。同时提供完整文档和示例项目,降低了强化学习研究的入门门槛。
alpaca-trade-api-python - Alpaca交易API Python库支持快速算法开发和实时数据访问
AlpacaGithubPython SDK交易API历史数据开源项目数据服务
alpaca-trade-api-python是一个用于访问Alpaca交易API的Python库。该库支持REST和实时数据接口，方便开发者构建交易算法。它提供历史数据查询、实时数据流、账户和投资组合管理等功能，支持Python 3.7及以上版本。通过环境变量配置，用户可以轻松获取股票历史行情、报价和交易数据，并支持自定义时间框架和数据处理方式。
AgileRL - 革新强化学习的高效开发框架
AgileRLGithub开源项目强化学习机器学习超参数优化进化算法
AgileRL是一个创新的深度强化学习库，专注于提升强化学习的开发效率。通过引入RLOps概念，该库显著缩短了模型训练和超参数优化的时间。AgileRL采用进化超参数优化技术，自动找到最优超参数，减少了大量训练运行。它支持多种先进的可进化算法，包括单智能体、多智能体、离线学习和上下文多臂赌博机，并具备分布式训练能力。相比传统方法，AgileRL在超参数优化速度上实现了10倍的提升。
alphagen - 强化学习驱动的自动化 Alpha 因子生成框架
AlphaGenGithub因子生成开源项目强化学习机器学习量化投资
AlphaGen 是一个基于强化学习的自动化 Alpha 因子生成框架。该项目提供内置 Alpha 计算管道和外部接口，支持 PPO 算法训练。AlphaGen 还实现了基于遗传规划和深度符号回归的基准方法，以及实验性交易策略。这一工具旨在为量化投资研究和实践提供 Alpha 因子自动生成和优化的解决方案。
amazing-openai-api - 跨平台兼容的OpenAI API转换工具
AzureDockerGithubGoogle Gemini ProOpenAI API开源项目模型转换
Amazing OpenAI API 是一个轻量级的工具，支持将 Azure OpenAI API、YI 34B API 和 Google Gemini Pro 等不同模型的 API 转换为标准的 OpenAI API 格式。用户只需简单配置环境变量或使用 Docker 容器即可快速使用不同平台的 AI 模型，确保 API Key 的安全性，并提供灵活的模型别名映射功能，为开发者提供便捷和高效的解决方案。
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