Finance-Python

Python金融计算库支持量化交易与分析

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。

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介绍相关项目

pandas - Python数据分析与处理的开源利器

DataFrameGithubPythonpandas开源开源项目数据分析

pandas是Python生态系统中的核心数据分析库，提供高性能、易用的数据结构和工具。它支持处理结构化数据，包括数据清洗、转换、合并、分组分析等操作。pandas可读写多种格式的数据源，如CSV、Excel、SQL数据库等。作为开源项目，pandas由活跃社区维护，持续优化以满足数据科学家、分析师和开发者的需求。

okama - Python投资组合分析与优化库结合CFA建议和免费金融数据

GithubPython库okama开源项目投资组合分析资产优化金融数据

okama是一个开源的Python投资组合分析和优化库。它遵循CFA建议，提供Markowitz平均方差分析、多期有效前沿优化和蒙特卡洛模拟等功能。该库集成了免费的金融数据API，包括股票、ETF和商品的历史数据，以及通胀率等宏观经济指标。okama还提供多种风险指标和财务比率，适用于投资分析和资产管理。

python-binance - Python实现Binance交易所API的非官方包装器

GithubWebSocketpython-binance加密货币交易币安API开源项目异步编程

python-binance是一个非官方的Python库，用于实现Binance交易所REST API v3的功能。支持通用、市场数据和账户端点，提供异步实现、测试网支持、身份验证处理、WebSocket管理、深度缓存、历史数据获取、提现、保证金和期货交易等功能。适用于多个地区域名，为开发者提供全面的Binance API交互方案。

pybroker - Python和机器学习驱动的高效算法交易框架

GithubPyBrokerPython回测开源项目机器学习算法交易

PyBroker是一个专为开发算法交易策略而设计的Python框架，特别侧重于使用机器学习技术。它提供了超快速的回测引擎、支持多资产的交易规则执行、历史数据访问、步进分析训练和回测、以及随机自助法等功能。PyBroker支持多平台安装，适用于Windows、Mac和Linux系统，帮助加速开发流程并获得更精确的交易结果。

FinRL - 开源金融强化学习框架助力自动化量化交易

FinRLGithub开源框架开源项目强化学习量化交易金融科技

FinRL是一个开源金融强化学习框架,旨在促进量化金融领域的自动化交易。它采用三层架构设计,包括市场环境、智能代理和金融应用,支持多种数据源,并提供完整的训练-测试-交易流程。FinRL为研究人员和从业者提供了一个灵活高效的平台,用于开发和测试先进的交易策略,推动金融科技创新。

arch - Python金融计量经济学工具库

ARCHGithubPython单位根检验开源项目波动率建模金融计量经济学

arch是一个开源的Python金融计量经济学库，提供ARCH模型、波动率建模、单位根检验、协整分析等功能。该库通过Cython和Numba优化性能，支持多种统计模型和检验方法，适用于金融数据分析和风险建模。arch为金融研究人员和从业者提供了灵活的分析工具，可用于处理时间序列数据、估计风险指标等任务。arch库的主要功能包括ARCH族模型、单位根检验、协整分析和自举方法等。它支持多种均值模型、波动率模型和分布假设，可用于股票收益率建模、风险价值计算等。该库还提供了多重比较程序和长期协方差估计等高级功能，是金融计量分析的综合工具集。

algotrading - Python加密货币算法交易框架支持实时回测和模拟交易

GithubPython加密货币回测开源项目框架算法交易

这个Python开发的加密货币算法交易框架支持实时交易、回测和模拟交易。它可从交易所API、数据库或CSV文件获取数据，提供多种交易策略工具如止损和追踪止损。框架支持数据驱动和事件驱动系统，可用于构建交易机器人、回测策略和辅助决策。该项目专为加密货币市场设计，提供灵活的算法交易功能。

QuantResearch - 定量分析、策略和回测

GithubQuantResearch开源项目投资组合优化时间序列预测机器学习深度强化学习

该项目提供丰富的量化研究资源，涵盖策略回测、机器学习和深度强化学习应用，以及实盘交易演示。资源内容包括投资组合优化、风险值评估、线性回归（经典、贝叶斯、MCMC、卡尔曼滤波、Tensorflow）、均值回归、协整对冲交易、隐马尔科夫链、RNN股票预测、主成分分析、ARIMA和GARCH模型、Fama-French三因子模型等。此外，项目还提供在线资源和教程，帮助用户深入理解和应用量化研究技术。

FinNLP - 金融领域自然语言处理的开源工具库

FinNLPGithub开源项目新闻数据机器学习自然语言处理金融数据

FinNLP是一个专注于金融领域的自然语言处理工具库，提供大语言模型训练和微调流程。它支持获取美国和中国市场的新闻及社交媒体数据，使研究人员和开发者能够方便地处理和分析大规模金融文本数据，为金融NLP研究和应用提供支持。

Gym-Trading-Env - Gymnasium金融交易环境支持强化学习算法研究

GithubGym Trading EnvPython库交易模拟开源项目强化学习金融数据

Gym-Trading-Env是基于Gymnasium的股票交易模拟环境，专为强化学习算法研究设计。它支持多交易所数据快速下载、高效环境配置、复杂交易操作和高性能渲染。适用于Python 3.9+的Windows、Mac和Linux平台，为交易算法研究提供了简化的工具。

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