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tidyquant

整合金融分析与tidyverse的R语言工具包

tidyquant是一个R语言工具包,整合了多个顶级金融数据分析资源,如zoo、xts、quantmod、TTR和PerformanceAnalytics。它与tidyverse生态系统无缝衔接,提供了获取金融数据、数据操作、性能分析和投资组合分析等核心功能。使用tidyquant,研究人员和分析师可以轻松进行股票价格比较、股票表现评估和投资组合分析。该工具包还支持通过ggplot2创建金融可视化图表,为用户提供全面的金融分析解决方案。

pytimetk - 快速高效的Python时间序列分析库
GithubPython库pytimetk可视化开源项目数据处理时间序列分析
pytimetk是一个高效的Python时间序列分析库,通过简洁语法和优化计算简化了时间序列操作和可视化。相比pandas,它提供3-3500倍的速度提升,并减少代码复杂度。主要功能包括快速时间聚合、便捷绘图、日历特征提取和异常检测等。pytimetk适用于商业预测和科学研究,为时间序列分析提供了全面的解决方案。
reticulate - R与Python互操作的全面解决方案
GithubPythonRreticulate开源项目数据科学跨语言交互
reticulate是一个实现R和Python全面互操作的包。它支持在R中调用Python、导入模块、在R Markdown中使用Python代码块,以及在R会话中交互使用Python。该包能够转换R和Python对象,并支持不同版本的Python环境。通过在R会话中嵌入Python会话,reticulate实现了高性能的无缝互操作。这个工具能够显著简化同时使用R和Python的数据科学工作流程。
Stock-Prediction-Models - 开源股票预测与交易模型集合
GithubStock-Prediction-Models交易代理开源项目机器学习深度学习股票预测
一个涵盖多种机器学习和深度学习模型的开源库,专用于股票预测和交易仿真。包括LSTM、GRU、CNN等模型,以及Q学习、进化策略等强化学习代理。此外,还提供特斯拉股票研究、异常值分析、蒙特卡洛仿真等数据探索功能,适用于实时预测和历史数据分析。
usethis - R项目和包开发工作流程自动化工具
GithubR包usethis工作流开源项目自动化工具项目开发
usethis是一款为R项目和包开发而设计的工作流程自动化工具。它通过自动化项目设置和开发过程中的重复性任务,适用于R包和非包项目。usethis提供了一系列use_*()函数,用于快速创建项目结构、设置许可证、管理依赖、创建文档和测试文件等。这个工具的交互式提示和自动化操作提高了R项目开发的效率和一致性。
tensorflow - TensorFlow与R语言的深度学习框架集成
APIGithubR语言TensorFlow开源项目数据流图机器学习
TensorFlow for R是一个将TensorFlow深度学习框架集成到R语言环境的开源项目。它支持在R中构建和执行TensorFlow计算图,兼容CPU和GPU运算。该项目提供完整的TensorFlow API访问,并包含安装指南和使用文档。适合需要在R中进行机器学习和大规模数值计算的研究人员和数据科学家使用。
FindataQuest - 简化财务尽职调查的智能平台
AI工具商业智能数据分析财务尽职调查财务报告金融科技
FindataQuest专注于简化财务尽职调查流程。用户可通过提问获取所需数据和背景信息,加快分析速度。平台为金融专业人士提供高效、准确的数据查询和分析工具,助力快速完成财务尽职调查。FindataQuest的创新方法使复杂的财务分析更加直观和便捷。
okama - Python投资组合分析与优化库 结合CFA建议和免费金融数据
GithubPython库okama开源项目投资组合分析资产优化金融数据
okama是一个开源的Python投资组合分析和优化库。它遵循CFA建议,提供Markowitz平均方差分析、多期有效前沿优化和蒙特卡洛模拟等功能。该库集成了免费的金融数据API,包括股票、ETF和商品的历史数据,以及通胀率等宏观经济指标。okama还提供多种风险指标和财务比率,适用于投资分析和资产管理。
text2vec - R语言高效文本分析与NLP框架
GithubR软件包text2vec开源项目文本分析自然语言处理高性能计算
text2vec是一个R语言包,为文本分析和自然语言处理提供高效框架和简洁API。该包以C++编写,支持多线程并行处理,具有优秀性能和可扩展性。text2vec提供流式API,无需将全部数据加载到内存。它注重简洁、一致、灵活、快速和内存效率,是文本处理的理想工具。text2vec可用于文本向量化、主题建模、情感分析等任务,为研究人员和数据科学家提供强大的文本处理工具。该项目欢迎社区贡献,包括测试反馈和代码改进。
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。
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