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arch

Python金融计量经济学工具库

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。

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。
statsmodels - Python统计建模和数据分析工具包
GithubPython包statsmodels开源项目数据分析时间序列分析统计模型
statsmodels是一个全面的Python统计建模库,提供多种统计方法和工具。包括线性回归、广义线性模型、时间序列分析、生存分析等功能。该项目文档完善,社区活跃,持续更新。适用于数据科学家和研究人员进行各类统计分析和建模任务,可处理从基础到高级的数据分析需求。
ArchStrike - Arch Linux系统的开源渗透测试和安全仓库
Arch LinuxArchStrikeGithub安全仓库开源项目渗透测试
ArchStrike是一个专为Arch Linux设计的开源渗透测试和网络安全工具仓库。它严格遵循Arch Linux标准,提供优质、规范的软件包,支持多种处理器架构。项目维护团队持续更新仓库内容,确保工具的实用性和安全性。ArchStrike鼓励社区参与,通过多种渠道接受反馈并欢迎代码贡献,旨在为安全研究人员和爱好者提供全面的资源平台。
Econometrics-With-Python - Python计量经济学教程
GithubPython回归分析开源项目时间序列统计学计量经济学
这个开源项目提供了一套使用Python实现的计量经济学教程。内容涵盖基础到高级主题,包括线性回归、时间序列分析和面板数据等。教程适合大学生、数据分析师和初级研究人员,结合理论讲解和实际编程示例。项目基于经典教材,提供详细的代码演示和可视化图表,是学习现代计量经济学方法的实用资源。教程分为两部分:第一部分介绍基础知识和Python实现,第二部分深入探讨计量经济学理论。项目包含多个Jupyter笔记本,涵盖简单线性回归、多元回归、时间序列分析等主题。这是一个开放获取的学习资源,适合想要掌握计量经济学和Python编程的学习者。
arch4edu - 面向教育的Arch Linux社区软件仓库
Arch LinuxGithub学生软件开源开源项目教育软件仓库
arch4edu是一个专注于教育领域的Arch Linux社区仓库,为Arch Linux和Arch Linux ARM用户提供最新版本的学习研究软件。该项目提供便捷的安装使用指南,维护软件包,开发自动更新工具,并通过多种社交平台与用户互动。arch4edu致力于满足Arch Linux用户在教育和科研方面的软件需求。arch4edu通过GitHub开源,鼓励社区贡献,共同打造适合教育和科研的Arch Linux生态系统。
archiver - 跨平台多格式归档实用程序和Go库
GithubGo库archiver压缩格式开源项目归档格式文件系统
archiver是一个跨平台的多格式归档实用程序和Go库。它提供流式API,可自动识别归档和压缩格式,统一遍历目录和文件。支持压缩、解压缩、创建和提取归档文件,兼容多种格式。该库具有可扩展性,采用纯Go实现,支持多线程Gzip,无需cgo依赖。
gs-quant - 量化金融Python工具包,优化交易策略与风险管理
GS QuantGithubPython工具包开源项目衍生品量化金融风险管理
GS Quant是一款开源的Python工具包,专为量化金融设计,由高盛量化开发团队创建和维护。基于强大的风险转移平台,GS Quant致力于加速量化交易策略和风险管理解决方案的开发。这一灵活易用的工具包适用于衍生品结构化、交易和风险管理,同时可作为数据分析应用的统计包。GS Quant为量化分析提供强大的API访问能力,支持Python 3.6及以上版本,为机构客户和量化研究人员提供全面的量化金融解决方案。
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。
finagg - 用于聚合和规范化来自流行和免费金融 API 的历史数据的Python 包
APIGithubPythonSQL数据库finagg开源项目财务数据聚合
通过Python包整合多种热门免费金融API,便于历史数据聚合到SQL数据库中,并转换为分析和AI/ML有用的特征。支持实时数据获取和金融数据分析,还可用于强化学习环境的搭建。兼容Python 3.10及以上版本,适用于Linux和Windows系统。详细信息请参阅文档和示例。
AlphaPy - 多功能机器学习框架 整合市场分析与体育预测
AlphaPyGithub开源项目数据科学机器学习金融分析预测模型
AlphaPy是一个基于Python的综合机器学习框架,集成了scikit-learn、Keras和XGBoost等多种先进模型。它不仅提供集成模型生成功能,还包含MarketFlow和SportFlow等专用工具,用于市场分析和体育赛事预测。此外,AlphaPy支持交易系统开发和投资组合分析,为数据科学家和金融分析师提供了全面的解决方案。
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