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

statsforecast - 快速高效的统计时间序列预测工具

GithubStatsForecast开源项目性能优化时间序列预测统计模型自动模型

StatsForecast是一个专注于统计时间序列预测的Python库。它集成了多种常用模型如ARIMA、ETS等,并通过numba实现高性能计算。该库支持概率预测、外生变量处理和异常检测,可与Spark等大数据框架无缝对接。StatsForecast能高效处理大规模时间序列数据,适用于生产环境和基准测试。

tsfeatures - 时间序列特征提取的Python工具库

GithubPythontsfeatures开源项目数据分析时间序列特征提取

tsfeatures是一个Python库，用于计算时间序列数据的多种特征。作为R语言tsfeatures包的Python实现，它提供了自相关、异方差、熵、平稳性等统计指标的计算功能。该库支持自定义特征函数和处理不同频率的时间序列数据，并允许与R版本结果进行对比。tsfeatures适用于需要进行时间序列分析和建模的数据处理场景。

cryptofeed - 多交易所加密货币行情数据处理框架

GithubPython库交易所加密货币实时数据开源项目数据处理

cryptofeed是一个开源的加密货币数据处理框架，支持多家主流交易所的实时行情数据。它可标准化处理交易、订单簿和行情等数据，通过回调函数或后端系统输出。框架支持WebSocket和REST API，提供NBBO聚合行情、多种数据通道和存储选项，适用于加密货币数据分析和交易系统开发。

datascience - Python在数据科学领域的综合工具与资源探索

GithubJupyterPython数据科学pandas大数据开源项目机器学习

《Awesome Data Science with Python》提供了一套全面的数据科学资源，包含核心Python库如pandas和scikit-learn、多种数据可视化工具、机器学习技术，以及Jupyter环境优化和大数据处理方法。此外，还包括广泛的数据分析和处理教程，适用于不同层次的数据科学研究和应用。

real-time-data-pipelines-in-python - Python实时数据管道构建实例,加密货币交易应用

Apache KafkaGithubPythonQuix Streams加密货币交易实时特征管道开源项目

本项目展示如何使用Python和Apache Kafka构建生产级实时特征管道。以加密货币交易为例，介绍从Kraken Websocket API获取原始数据、转换为机器学习模型特征，并存储至特征库的完整流程。项目基于Quix Streams 2.0库实现，提供可扩展的解决方案。同时包含Streamlit仪表板，实时可视化特征数据。此实例为数据科学家和机器学习工程师提供了实时系统构建参考。

python-myfitnesspal - Python库实现MyFitnessPal饮食数据分析与管理

APIGithubMyFitnessPalPython开源项目数据分析饮食习惯

python-myfitnesspal是一个Python库，用于访问和分析MyFitnessPal平台上的饮食数据。该项目绕过了MyFitnessPal私有API的限制，实现了数据的提取、分析和可视化。它为开发者和研究人员提供了探索个人饮食习惯的工具，并配有完善的文档和社区支持。

finic - 开源Python集成平台简化复杂系统连接

FinicGithubPython工作流开源开源项目集成平台

Finic是一款开源Python集成平台，为企业提供Boomi、MuleSoft和Tray的替代选择。它融合了拖放式界面、声明性连接器引擎和混合代码/无代码环境，让业务人员和开发者都能高效构建复杂集成。Finic专注于解耦集成和产品代码，在保持灵活性的同时简化开发流程，并通过开源部署降低合规和法律障碍。该平台支持API和SFTP连接，并提供可配置的Python环境，允许开发者在每个工作流程中安装所需的数据处理包。Finic还计划引入生成式AI功能，以助非技术用户更易理解和修改工作流程。

FinRL_Podracer - 高效轻量的强化学习量化交易框架

GithubPodracer开源项目强化学习算法策略量化交易金融科技

FinRL_Podracer是基于ElegantRL和FinRL构建的中级强化学习量化交易框架。该框架为开发者和专业人士提供轻量级、高效和稳定的算法交易策略开发解决方案。FinRL_Podracer支持DDPG、TD3、SAC等多种深度强化学习算法，适用于连续和离散动作空间。框架采用Pythonic设计原则，注重研究人员和算法交易者需求，支持灵活的代码迭代和精细控制。

PySCIPOpt - Python与SCIP优化套件的桥梁

GithubPySCIPOptPythonSCIP优化开源项目接口

PySCIPOpt是一个Python接口库，用于访问SCIP优化套件。它能通过Python构建和求解数学优化模型，支持开发自定义插件如定价器和启发式算法。PySCIPOpt安装简便，易于使用，功能全面，适用于多种优化问题。项目定期更新，文档完善，为Python编程和高性能优化求解提供了有效连接。

Quanty - 金融知识图谱平台提供实时市场分析和洞察

AI分析AI工具GraphQL APIQuanty市场洞察金融知识图谱

Quanty是一个创新型金融分析平台，结合先进技术和全面知识图谱。通过GraphQL API，平台提供加密货币和股票的实时分析和数据策略。Quanty整合市场新闻和大规模语言模型，构建庞大金融知识图谱，实现智能数据分类、市场洞察和实体关系提取。适用于市场研究、新闻聚合、交易策略和投资组合管理等领域，有助于提升金融决策水平。

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