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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。

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。
fastverse - R语言高性能统计计算和数据处理框架
GithubR语言fastverse包管理开源项目数据处理高性能计算
fastverse是一个用于R语言的高性能统计计算和数据处理框架。它集成了多个优化的软件包,通过使用编译代码提高R的运行速度,支持复杂的统计和数据操作,同时减少了依赖项。fastverse提供了简便的安装、加载和管理工具,允许用户自定义扩展。核心包包括data.table、collapse、kit和magrittr,提供了基于C/C++的高效统计和数据处理功能。
modeltime - R语言时间序列预测框架 整合机器学习与传统方法
GithubR语言modeltime工作流开源项目时间序列预测机器学习
modeltime是R语言的时间序列预测框架,简化了预测工作流程,整合机器学习和传统分析方法。支持ARIMA、ETS、Prophet等模型,可与tidymodels生态系统集成。通过6步流程,用户可快速构建、评估和部署预测模型,适用于高性能时间序列分析。框架还包括modeltime.h2o用于AutoML、modeltime.gluonts用于深度学习,以及modeltime.ensemble用于集成预测。这些组件共同构成了一个全面的时间序列分析生态系统,为不同规模和复杂度的预测任务提供解决方案。
Qbot - 自动化AI量化投资平台,一体化交易策略与数据处理
AI策略GithubQbot实盘交易开源项目热门自动化交易量化投研平台
Qbot,一个自动化的AI量化投资平台,集成了完整的交易生态系统,包括数据获取、策略开发、回测系统和实盘交易。专注于机器学习和强化学习技术,支持多种资产类别交易,提供高效的策略验证和实盘执行功能。Qbot平台支持包括股票、基金、期货及虚拟货币等多种交易对象,帮助用户高效实现从策略研究到交易执行的全流程自动化,适合需要进行量化投资研究和实盘操作的个人或机构使用。
pandas-ta - Python金融技术分析库 提供130多种指标和实用工具
GithubPandas TAPython开源项目技术分析指标库数据处理
Pandas TA是一个基于Python的金融技术分析库,集成了130多种技术指标和60多种TA-Lib蜡烛图模式。该库提供常用指标如移动平均线、MACD、布林带等,并支持多进程计算以提高效率。它还包含示例代码,展示如何创建自定义策略。Pandas TA充分利用了Pandas库的优势,为金融数据分析提供了丰富的工具和灵活的功能。
sweep - R语言时间序列预测工具 扩展broom功能简化分析
Githubbroom扩展forecast包sweeptidyverse开源项目时间序列预测
sweep是一个R语言包,扩展broom工具用于时间序列预测和分析。它与tidyverse生态系统集成,提供tidy、glance和augment函数处理forecast包模型。sweep将forecast对象转换为tibble,方便使用dplyr、tidyr和ggplot操作和可视化。支持批量预测多个时间序列组和比较多个模型,简化预测工作流程。
Finance-Python - Python金融计算库 支持量化交易与分析
GithubPython开源项目指标库资产组合优化量化交易金融计算
Finance-Python是一个开源的金融计算库,使用纯Python实现。它为量化交易提供了多种工具,包括定价分析、技术指标和复合运算指标库。该项目支持与pandas集成,并具备金融日期计算、资产组合优化和产品定价模型等功能,适用于金融分析和量化交易研究。
shiny - R语言交互式Web应用开发框架
GithubR语言Shiny交互式网络应用响应式编程开源项目数据可视化
Shiny是一个R语言框架,用于创建交互式Web应用。它采用反应式编程模型,提供预构建组件和默认样式,无需深入HTML/CSS/JavaScript。Shiny支持R Markdown集成、性能优化、模块化开发,并拥有丰富的扩展生态系统。适合数据科学家和开发者快速构建动态应用。
ta - Python实现43种金融技术分析指标
GithubPython开源项目技术分析指标数据处理金融
TA是一个基于Pandas和Numpy的Python技术分析库,专门用于金融时间序列数据的特征工程。该库实现了43种技术指标,涵盖成交量、波动性、趋势和动量等方面,包括移动平均线、布林带、MACD等。TA为金融数据分析和量化交易策略开发提供了全面的工具支持。
FinMind - 开源金融数据分析平台
APIFinMindGithub开源数据开源项目股票分析金融数据
FinMind是一个开源金融数据分析平台,提供超过50种金融数据集。涵盖台股、美股、期货、期权等市场的技术面、基本面、筹码面和消息面数据。平台每日自动更新,用户可直接进行深入分析。FinMind提供API接口、数据可视化和回测工具,适合研究者、投资者和数据科学家使用。该项目旨在简化金融数据获取和分析流程,提供全面及时的市场信息。
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