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gs-quant

量化金融Python工具包,优化交易策略与风险管理

GS Quant是一款开源的Python工具包,专为量化金融设计,由高盛量化开发团队创建和维护。基于强大的风险转移平台,GS Quant致力于加速量化交易策略和风险管理解决方案的开发。这一灵活易用的工具包适用于衍生品结构化、交易和风险管理,同时可作为数据分析应用的统计包。GS Quant为量化分析提供强大的API访问能力,支持Python 3.6及以上版本,为机构客户和量化研究人员提供全面的量化金融解决方案。

Hermes-3-Llama-3.1-70B-Uncensored-GGUF - 静态与多变量量化技术在Hermes-3-Llama模型中的应用
GithubHermes-3-Llama-3.1-70B-UncensoredHugging FaceHuggingfacetransformers工作站开源项目模型量化
Hermes-3-Llama-3.1-70B-Uncensored项目提供多种量化文件类型,包括更优的IQ-quants,适用于不同的性能需求。用户可参考TheBloke的材料了解GGUF文件的使用方法。不同的量化文件按大小排序,推荐使用性能较佳的Q4_K_S文件。项目特别感谢nethype GmbH提供的技术支持。
optimum-quanto - PyTorch模型量化框架 提升性能和效率
GithubOptimum QuantoPyTorch开源项目机器学习模型优化量化
Optimum Quanto是专为Optimum设计的PyTorch量化框架。它支持eager模式、多设备部署,自动插入量化/反量化存根和操作,实现从浮点到动态/静态量化模型的无缝转换。支持多种精度的权重和激活量化,有效提升模型性能和内存效率。该框架为Hugging Face和原生PyTorch模型提供简便的量化流程。
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。
Quantum Trading Research - 量化交易研究平台提供实时市场预测
AI工具QQQ交易信号市场分析投资策略量化交易
Quantum Trading Research平台利用AI和机器学习技术提供实时股票市场预测。该平台由前量化基金经理创建,管理过50亿美元资产。核心功能Quantum Trading Bot基于专有分析模型和市场经验,生成交易信号和长期走势预测,为投资者提供每日可操作的市场分析。平台提供QQQ信号图表等长期模型,展示市场价格和走向。投资者可通过电子邮件获取每日市场分析,由经验丰富的前量化基金经理提供。
Gym-Trading-Env - Gymnasium金融交易环境 支持强化学习算法研究
GithubGym Trading EnvPython库交易模拟开源项目强化学习金融数据
Gym-Trading-Env是基于Gymnasium的股票交易模拟环境,专为强化学习算法研究设计。它支持多交易所数据快速下载、高效环境配置、复杂交易操作和高性能渲染。适用于Python 3.9+的Windows、Mac和Linux平台,为交易算法研究提供了简化的工具。
Behemoth-123B-v1-GGUF - 多种量化策略优化文本生成模型效率
Behemoth-123B-v1GithubHuggingface开源项目性能优化文本生成模型模型下载量化
Behemoth-123B-v1-GGUF 项目运用 Llamacpp imatrix 技术进行模型量化,支持从 Q8_0 到 IQ1_M 的多种格式,适应不同硬件环境。项目涵盖多种文件种类,量化质量和大小各异,从高质到低质,满足多样使用需求。用户可根据 RAM 和 VRAM 选择合适文件,平衡速度与质量的追求。Q8_0 格式在嵌入和输出权重方面的质量表现突出,而适用于 ARM 芯片的 Q4_0_X_X 格式则显著提升运算速度,尤其适合低内存硬件。
ChatterQuant - 实时金融社交媒体智能分析平台
AI工具ChatterQuant市场分析数据API社交媒体监控风险管理
ChatterQuant作为金融社交媒体分析平台,每日监控海量社交帖子,为金融机构提供市场洞察。平台提供企业级仪表盘、API接口和嵌入式方案,助力用户优化投资策略、控制风险。系统跟踪股票和加密货币的热度、情绪和话题变化,发现市场趋势。作为创新奖得主,ChatterQuant在金融社交情绪监测领域表现突出。
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。
gguf-tools - 处理和解析GGUF文件的实用工具库
APIGGUFGithub开源项目机器学习模型比较量化
该工具库正在开发中,专注于处理和解析GGUF文件。它提供详细的键值对和张量信息展示、文件比较和张量细节检查等功能。gguf-tools旨在为机器学习领域提供多种实现方案,帮助理解和使用GGUF格式,提升模型操作和分析的效率。该工具展示了如何在实际应用中使用库,并将来计划加入更多有趣且实用的示例和功能。
alphagen - 强化学习驱动的自动化 Alpha 因子生成框架
AlphaGenGithub因子生成开源项目强化学习机器学习量化投资
AlphaGen 是一个基于强化学习的自动化 Alpha 因子生成框架。该项目提供内置 Alpha 计算管道和外部接口,支持 PPO 算法训练。AlphaGen 还实现了基于遗传规划和深度符号回归的基准方法,以及实验性交易策略。这一工具旨在为量化投资研究和实践提供 Alpha 因子自动生成和优化的解决方案。
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