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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。

scalecast - 功能全面的时间序列预测Python库
GithubPython库Scalecast开源项目数据可视化时间序列预测机器学习
Scalecast是一个功能全面的时间序列预测Python库。它提供统一的机器学习建模接口,支持LSTM、ARIMA等多种模型类型。该库集成了自动特征选择、超参数调优、模型堆叠等功能,并提供便捷的数据可视化工具。Scalecast致力于简化复杂的时间序列预测任务,适用于不同规模的预测项目。
ArchUnit - Java架构测试和验证工具
ArchUnitGithubJava依赖检查字节码分析开源项目架构测试
ArchUnit是一个用于Java代码架构分析和测试的开源库。它通过分析Java字节码,检查包和类之间的依赖关系、层级结构和循环依赖等问题。ArchUnit支持与常见的Java单元测试框架集成,允许开发者定义和自动执行架构规则,从而保证项目结构的一致性和可维护性。这个工具适用于希望提高代码质量和架构完整性的Java开发团队。
awesome-systematic-trading - 量化交易资源库,系统化策略开发工具大全
Github加密货币回测系统实时交易开源框架开源项目量化交易
这个项目汇集了系统化交易和量化策略开发所需的各类资源,包括多种编程语言的库、工具和框架。涵盖回测系统、实盘交易接口、alpha因子、基础组件、分析工具和数据源等关键领域。资源经过精心筛选,注重实用性和代码质量,适合不同水平的量化交易者使用。项目持续更新,致力于为量化策略的研发和优化提供全面支持。
george - Python高斯过程回归库
GeorgeGithubPython库开源项目数据分析机器学习高斯过程回归
George是一个开源的Python库,专注于高斯过程回归。该库提供高效实现,支持多种操作系统,采用MIT许可证。George在GitHub上维护,具有完善的文档和测试流程,包括持续集成和代码覆盖率检查。这个工具适用于需要处理复杂回归问题的数据分析工作。
cvxportfolio - 开源投资组合优化与回测Python库
CvxportfolioGithubPython库回测开源软件开源项目投资组合优化
Cvxportfolio是一个基于Python的开源投资组合优化和回测库。它实现了多种优化模型,提供API接口和示例代码。支持自定义预测、并行回测和风险管理,可用于构建复杂交易策略。该库依赖Cvxpy和Pandas,适用于金融研究和实际投资。其面向对象设计便于扩展,能够高效评估不同投资策略的表现。
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。
tf-quant-finance - 基于TensorFlow的高性能量化金融库,支持多层数学和定价模型
GithubPythonTF Quant FinanceTensorFlow定价模型开源项目数学方法
TF Quant Finance利用TensorFlow的硬件加速和自动微分,提供从基础数学算法到高级定价模型的功能,包括优化、插值、微分方程求解和金融模型校准。库的功能正在不断扩展,并提供独立可运行的示例,便于用户学习和应用。
darts - Python中易于使用的时间序列预测与异常检测库
DartsGithub开源项目异常检测时间序列概率预测深度学习
Darts是一个用户友好且灵活的Python库,专注于时间序列的预测与异常检测。它提供了一系列从ARIMA到深度神经网络的多样化模型,通过统一的fit()和predict()接口简化操作,类似于scikit-learn。此外,Darts支持包括多变量和外部数据在内的复杂时间序列处理,并为大规模数据集提供高效解决方案。它还拥有全面的异常检测功能,允许进行深入的异常分析和评分。
Archistar - 房地产投资与开发智能分析平台
AI工具AI设计Archistar房地产研究投资回报风险评估
Archistar是一款创新的房地产研究和合规平台,采用先进技术帮助房地产从业者快速识别盈利地块,评估项目可行性,并生成多样化建筑设计方案。平台提供实时房地产政策分析、风险评估和投资回报计算,同时能够生成3D设计概念,显著提升房地产投资和开发效率。目前已有10万余名个人用户和1000多家领先房地产公司使用Archistar,证实其为可靠、便捷且免费的房地产智能分析工具。
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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