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tidyquant

整合金融分析与tidyverse的R语言工具包

tidyquantR语言金融分析数据可视化股票分析Github开源项目

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。

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介绍相关项目
sparklyr - 将R语言与Apache Spark无缝集成的数据分析框架
Apache SparkGithubR语言sparklyr开源项目数据分析机器学习
sparklyr是一个为R语言提供Apache Spark接口的开源包。它允许用户使用dplyr语法处理大规模数据,执行分布式机器学习算法,并运行分布式R代码。该框架集成了Spark生态系统的多个组件,如MLlib、H2O和XGBoost等。通过sparklyr,数据科学家可以利用Spark的分布式计算能力,高效完成大数据分析和机器学习任务,无需深入了解Spark的底层实现。
Quantus - 神经网络解释的定量评估工具箱
GithubQuantus工具包开源项目神经网络解释评估
Quantus提供超过30种指标，支持图像、时间序列、表格数据和自然语言处理等数据类型，兼容PyTorch和TensorFlow模型。作为一个易用的定量评估工具箱，Quantus涵盖了包括EfficientMPRT和SmoothMPRT在内的新指标，帮助研究人员在无真实数据情况下进行全面评估。欲了解更多详情，请参阅文档及最新发布的论文。
anomalize - R语言时间序列异常检测工具
AnomalizeGithubR语言开源项目异常检测数据分析时间序列
anomalize是一个R语言包，用于时间序列异常检测。它提供时间序列分解、异常检测和重组等功能，可有效分离正常数据和异常数据。该工具支持直观的可视化，并可通过清理异常值提高预测准确性。虽然核心功能已被timetk包替代，但anomalize仍保留原有功能以支持现有代码。
StockQuakes - AI驱动的每日股市变化分析工具
AI工具AI股票分析StockQuakes投资研究工具每日股票简报股市变化指标
StockQuakes是一款AI驱动的股票分析工具，每日分析5000多只股票，识别市场中的重大股市变化。通过专有算法计算'StockQuakes'指数，反映股票多维数据变化。用户可获取每日Top 10和Top 100股票的图表和报告。该AI股票分析工具为投资者提供市场洞察，支持自主研究，是把握股市动向的利器。
awesome-systematic-trading - 全面的系统化交易资源集合
Github交易策略回测开源框架开源项目算法交易量化交易
该项目汇集了系统化交易的全面资源，包括97个研究和交易库、696个策略描述、55本专业书籍和23个相关视频。内容涵盖量化交易策略的开发、回测和执行工具，以及博客和课程资源。适合希望深入了解系统化交易的研究者和实践者参考使用。
jhTAlib - 时间序列技术分析的Python开源库
GithubPythonjhTAlib交易软件开源项目技术分析时间序列
jhTAlib是一个专注于时间序列技术分析的Python开源库。它提供丰富的技术指标和分析工具，适用于开发技术分析软件、图表绘制、回测系统和交易机器人。该库仅依赖Python标准库，安装简便，支持多种数据格式。jhTAlib附带详细文档和示例，是量化交易和金融分析的实用工具。
dtwclust - R语言时间序列聚类工具包 支持多种算法和距离度量
DTWGithubR语言包动态时间规整开源项目时间序列聚类聚类算法
dtwclust是一个用于时间序列聚类的R语言包，实现了多种聚类算法，包括传统方法和新型的k-Shape、TADPole等。该包支持分区、层次和模糊聚类，提供DTW、GAK、软DTW等距离度量，并针对DTW进行了优化。它还包含聚类有效性指数、多变量支持和并行计算功能。dtwclust设计灵活，允许用户自定义距离度量和质心计算方法，适用于各类时间序列聚类任务。
qkeras - Keras 的量化扩展工具，通过替换部分 Keras 层，能够快速创建量化版深度学习模型
GithubKerasQKerasTensorFlow开源项目深度学习量化
QKeras 是一个针对 Keras 的量化扩展工具，通过替换部分 Keras 层，能够快速创建量化版深度学习模型。项目设计遵循用户友好、模块化和易扩展的原则，包括 QDense 和 QConv2D 等多种量化层。QTools 用于辅助硬件实现和能耗估算，AutoQKeras 可以自动进行模型量化和重新平衡。此项目提供简单易用的界面，适用于快速原型设计、前沿研究和生产环境。
abu - 融合AI与机器学习的多市场智能交易系统
Github回测优化开源项目择时策略选股策略量化交易阿布量化系统
阿布量化是一个开源的智能量化交易系统,整合了AI、大数据和机器学习技术。该系统支持美股、A股、港股等多个市场,提供数百种量化模型和策略。其主要特点包括策略智能优化、实盘交易指导以及基础策略与优化模块的分离。系统还融合了传统技术指标、K线形态分析、缠论等多种方法,为投资者提供全面的量化分析工具。
awesome-time-series - 时间序列分析资源及工具集锦
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该项目汇集了丰富的时间序列和序列数据处理资源。涵盖Python、R、Java等多种语言的工具库，内容包括特征工程、分割、增强和可视化等方面。同时收录了相关数据库、标注工具、学术论文、开源模型、书籍和课程，为时间序列分析提供全面参考。
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