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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。

alpaca-trade-api-python - Alpaca交易API Python库支持快速算法开发和实时数据访问
AlpacaGithubPython SDK交易API历史数据开源项目数据服务
alpaca-trade-api-python是一个用于访问Alpaca交易API的Python库。该库支持REST和实时数据接口,方便开发者构建交易算法。它提供历史数据查询、实时数据流、账户和投资组合管理等功能,支持Python 3.7及以上版本。通过环境变量配置,用户可以轻松获取股票历史行情、报价和交易数据,并支持自定义时间框架和数据处理方式。
chronos-forecasting - 基于语言模型架构的预训练时间序列预测工具
AutoGluonChronosGithub开源项目时间序列语言模型预训练
Chronos是一款基于语言模型架构的预训练时间序列预测工具。它通过量化处理将时间序列转换为标记序列,并使用大规模的公开和合成数据进行训练。Chronos模型在零样本场景中表现优异,提供从预测到嵌入提取的完整解决方案。通过AutoGluon,用户可轻松进行模型集成和云端部署,提升预测性能和应用的灵活性。
PyEMD - 全面高效的Python经验模态分解库
EMDGithubPyEMDPython库信号处理开源项目经验模态分解
PyEMD是一个功能全面的Python库,专注于实现经验模态分解(EMD)算法及其变体。该库支持多种EMD变种,如集合EMD(EEMD)和完整集合EMD(CEEMDAN),并提供多样化的配置选项。PyEMD支持多种样条函数、停止准则和极值插值方法,适用于信号处理和数据分析。此外,PyEMD还包含二维EMD和即时编译EMD等实验性功能,为研究提供了更多可能性。
financial-datasets - 开源Python库利用LLM生成金融问答数据集
Financial DatasetsGithubPython库大型语言模型开源项目金融数据集生成问答数据集
Financial Datasets是一个开源Python库,利用大型语言模型从金融文本生成问答数据集。支持从文本、PDF和10-K报告生成数据,提供灵活API。该库安装简便,可通过pip或Poetry集成。为金融分析和机器学习研究提供了便捷工具,能高效创建训练数据。
xts - R语言高性能时间序列数据处理扩展包
GithubR包xts开源项目数据处理时间序列金融数据
xts是R语言的时间序列扩展包,基于zoo类开发,提供高效的时间索引数据结构。它通过合理约束提升性能,保持简单灵活的使用体验。xts支持ISO-8601日期时间索引,具备强大的时间序列聚合和应用功能,广泛应用于金融分析等需要处理大量时间序列数据的领域。
Archittect - 提升开发效率的智能代码模板生成工具
AI工具ArchittectVSCode扩展代码模板协作工具开发效率
Archittect是一款智能代码模板生成工具,旨在提高开发效率。它支持多种编程语言,可自动生成模板代码,并与VSCode等开发工具集成。该工具提供代码片段和脚手架功能,帮助开发者快速构建项目结构,减少重复工作。Archittect的使用使开发者能够专注于创新和核心功能开发。未来,Archittect计划加入团队共享、分析跟踪等功能,为开发者提供更全面的智能化解决方案。
AutoTS - 自动化时间序列预测工具
AutoTSGithubPython包开源项目数据分析时间序列预测自动机器学习
AutoTS是一个Python时间序列预测工具,专注于快速部署高精度预测模型。该工具在2023年M6预测竞赛中表现出色,支持多种预测模型和数据转换方法。AutoTS能够处理多变量输出和概率预测,通过自动机器学习寻找最佳模型组合。它适用于大规模数据集,提供横向和马赛克风格的集成方法,以及丰富的指标、交叉验证和数据处理功能。
edward - 用于概率建模、推断和模型评估的Python库
EdwardGithubPython库TensorFlow开源项目推断概率建模
Edward 是一个用于概率建模、推断和模型评估的Python库。它融合了贝叶斯统计、机器学习、深度学习和概率编程,支持多种模型,如有向图模型、神经网络、隐式生成模型和贝叶斯非参数。Edward 提供变分推断、蒙特卡罗方法、生成对抗网络等多种推断方法,并支持模型和推断的评估。构建于TensorFlow之上,支持计算图、分布式训练、CPU/GPU集成和自动微分。
pymc - Python贝叶斯统计建模与概率编程框架
GithubPyMCPython包变分推断开源项目贝叶斯统计建模马尔可夫链蒙特卡洛
PyMC是一个Python贝叶斯统计建模框架,专注于高级马尔可夫链蒙特卡洛和变分推断算法。它提供直观的模型语法、强大的采样算法和推断功能,可处理复杂模型。PyMC利用PyTensor优化计算,支持缺失值处理,并提供丰富的示例资源。作为一个灵活的概率编程工具,PyMC适用于广泛的统计建模任务。
lark - Python解析工具包,灵活高效支持全上下文无关语法
GithubLarkPython上下文无关语法开源项目解析工具包解析树
Lark是一款专为Python设计的解析工具包,注重易用性、性能和模块化。它支持所有上下文无关语法,适用于大多数编程语言和部分自然语言解析。Lark集成了Earley和LALR(1)解析器,并提供多种词法分析器,用户可根据需求平衡功能和速度。该工具包具备出色的歧义处理能力,能自动构建带注释的解析树,同时提供多种高级功能和实用工具。Lark适合各层级用户,从入门者到专业人士均可轻松使用。
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