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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。

Arches AI - AI驱动的企业智能解决方案
AI工具AI视觉生成AI解决方案API集成Arches AI智能聊天机器人
Arches AI平台提供全面的企业级AI解决方案,包括智能聊天机器人、AI视觉生成和API集成。核心功能涵盖语义搜索、多语言支持、文档分析和自动摘要,适用于客户服务、数据分析和内容管理等场景。平台支持多租户、单租户和本地部署,满足不同规模企业需求。Arches AI注重数据安全和隐私保护,为金融、医疗、零售等行业提供可靠、安全且可扩展的AI应用,助力企业数字化转型。
tsflex - 高效灵活的时间序列处理和特征提取Python工具包
GithubPython库tsflex开源项目数据分析时间序列处理特征提取
tsflex是一个Python工具包,用于时间序列处理和特征提取。它支持多变量、多模态时间序列数据,并可与多种处理和特征提取库集成。tsflex采用基于视图的操作,实现低内存占用和快速执行。该工具包提供直观的API,对序列数据几乎没有假设,能处理异步数据。此外,tsflex还具备特征选择、执行时间记录和序列化等高级功能。
github-archive - 将GitHub仓库和Gist批量归档的并发工具
API认证GitHub ArchiveGithub代码仓库并发操作开源工具开源项目
GitHub Archive是一款开源工具,支持批量克隆、拉取或复刻GitHub仓库和Gist。它采用并发方式处理,提高了效率。该工具可用于快速部署开发环境、创建GitHub本地备份,以及批量获取特定用户或组织的项目。它兼容多种认证方式,可处理公开和私有仓库,并提供灵活的配置选项,满足不同的GitHub数据归档需求。
pytorch-forecasting - 前沿的时间序列预测工具包,提供灵活的高层API
GithubPyTorch ForecastingPyTorch Lightning开源项目时间序列预测深度学习神经网络
PyTorch Forecasting 是一个基于 PyTorch 的时间序列预测包,适用于实际应用和研究。它支持多种神经网络架构及自动日志记录,利用 PyTorch Lightning 实现多 GPU/CPU 的扩展训练,并内置模型解释功能。关键特性包括时间序列数据集类、基本模型类、增强的神经网络架构、多视角时间序列指标和超参数优化。安装简便,支持 pip 和 conda,文档详尽,并包含模型比较和使用案例。
hurst - Python实现的随机游走分析和赫斯特指数评估工具
GithubHurst指数Python模块R/S分析开源项目时间序列分析随机游走
hurst是一个Python模块,用于分析随机游走和计算赫斯特指数(H)。该模块可生成布朗运动、持续性和反持续性随机游走,提供compute_Hc函数计算赫斯特指数,并支持R/S分析图表可视化。hurst适用于Python 2.7和3.x版本,可通过pip轻松安装。这个工具有助于研究人员分析时间序列的长期相关性,适用于金融、物理等多个领域的数据分析。
awesome-web-archiving - 网络存档工具和资源汇总
GithubWARCWeb archiving开源项目数字保存数据采集网络爬虫
该项目汇集了网络存档领域的各类工具、软件和资源。涵盖网页获取、回放、搜索和分析等环节,覆盖了网络存档的完整流程。包含开源软件、培训材料和社区资源,为网络档案管理员、研究人员和开发者提供参考。项目内容全面,适合不同经验水平的用户查阅和使用。
awesome-python-data-science - Python数据科学资源集合,详解机器学习与深度学习工具
GithubPython工具库开源项目数据科学机器学习深度学习
该项目收集了全面的Python数据科学资源,包括机器学习、深度学习、自动化机器学习、自然语言处理、计算机视觉、时间序列分析和强化学习等领域的开源库。从通用型机器学习算法到深度学习框架(如PyTorch和TensorFlow),再到特征工程和数据可视化,用户可以找到适用于各种数据分析和建模需求的工具。项目旨在帮助数据科学家和工程师高效选择工具,以提高开发和分析效率。
ai_quant_trade - AI量化交易平台,支持策略学习与实盘操作
Github因子挖掘开源项目强化学习机器学习深度学习股票AI操盘手
此平台提供从学习、模拟到实盘的一站式AI量化交易服务,涵盖因子挖掘、机器学习、深度学习和强化学习等策略,配备辅助操盘工具。详细教程和多种策略案例适合机构和个体投资者,支持高频交易和股票推荐。最新功能包括StructBERT市场情绪分析、强化学习交易和机器学习自动挖掘因子。
aeon - 开源时间序列学习框架
GithubPythonaeon开源项目时间序列机器学习算法
aeon是一个开源时间序列学习框架,兼容scikit-learn,集成最新和经典的机器学习算法。支持预测、分类等任务,采用numba实现高效计算,并提供统一接口便于算法比较。该框架涵盖广泛的时间序列算法,持续更新最新研究成果,适用于Python 3.9及以上版本。
SimpleStockAnalysisPython - Python股票分析入门教程 从数据获取到策略构建
GitHub项目GithubPython开源项目技术分析数据处理股票分析
该项目提供Python股票分析入门教程,内容涵盖数据获取、分析、技术指标、绘图和简单交易策略构建。教程分为Jupyter和Python两个版本,包含26个主题,循序渐进地介绍Python编程和股票分析基础知识。适合初学者逐步掌握Python股票分析技能。
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