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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。

codegeex4-all-9b-GGUF - 模型量化优化概览与比较指南
GithubHuggingfacecodegeex4下载开源项目性能文件选择模型量化
Codegeex4项目通过llama.cpp优化实现多种量化模型文件选择,满足不同硬件下的最佳性能需求。建议根据系统的RAM和GPU的VRAM来选择合适的K-quant和I-quant格式文件。若使用Nvidia或AMD显卡,可选择相应的量化文件格式以提升效率。查阅提供的链接以了解详细的性能比较与选择指南。
arch - Python金融计量经济学工具库
ARCHGithubPython单位根检验开源项目波动率建模金融计量经济学
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。
Qwen2-7B-Multilingual-RP-GGUF - 多语言量化优化模型集合,支持多种精度和高效推理
GGUFGithubHuggingfaceQwen2-7B-Multilingual-RPllama.cpp开源项目模型模型文件量化
本项目提供了Qwen2-7B-Multilingual-RP模型的多种GGUF量化版本,文件大小从2.46GB到9.12GB不等。使用llama.cpp的imatrix技术,涵盖Q8至Q2多个精度级别,包括传统K-quants和新型I-quants方案。用户可根据设备性能选择适合的版本,支持在CPU、GPU等环境下进行英语、韩语、日语、中文和西班牙语的多语言处理。
blankly - 优化量化交易模型开发与部署的一站式生态系统
BlanklyGithub回测多资产交易开源项目算法交易量化交易
Blankly是一个专为算法交易者设计的生态系统,支持股票、加密货币、期货和外汇等多种资产类型。该平台提供高精度的模拟和实盘交易功能,实现回测、模拟交易和实盘运行的无缝切换。Blankly支持本地开发,并提供部署、迭代和分享功能。其统一的API接口兼容多个交易所,同时具备强大的回测和事件处理能力,为量化交易策略的开发和优化提供全面支持。
torchquantum - 快速可扩展的PyTorch量子计算框架
GPU加速GithubPyTorchTorchQuantum开源项目量子电路模拟量子计算
TorchQuantum是基于PyTorch的开源量子计算框架,支持多达30个量子比特的GPU加速模拟。它具有动态计算图、自动梯度计算和批处理模式等特性,适用于量子算法设计、参数化量子电路训练和量子机器学习研究。与同类框架相比,TorchQuantum在GPU支持和张量化处理方面表现出色。
CapybaraHermes-2.5-Mistral-7B-GGUF - 模型定量化文件与跨平台支持
CapyBaraHermes 2.5 Mistral 7BGPU加速GithubHuggingface兼容性开源项目模型模型量化
项目提供了CapyBaraHermes 2.5 Mistral 7B的GGUF格式模型文件,这些文件使用Massed Compute硬件进行量化。GGUF作为GGML的替代格式,支持多种客户端和库,如llama.cpp、text-generation-webui和KoboldCpp。用户可以选择不同的定量化文件,以确保在不同平台上的最佳性能和兼容性。项目还附有详细的下载和使用指南,适合在Python等多种环境中实现模型应用。
Fimbulvetr-11B-v2-GGUF - Fimbulvetr-11B-v2量化文件选择,优化模型性能方案
Fimbulvetr-11B-v2GithubHuggingfacenethype GmbHtransformers使用指南开源项目模型量化文件
Fimbulvetr-11B-v2项目提供优化的静态量化文件,助力模型性能和效率提升。多种类型和大小的量化文件可供选择,满足不同需求。推荐Q4_K_S和Q4_K_M量化文件。新手可参考详细使用指南进行GGUF格式文件操作,简化模型集成流程。项目展示量化文件在性能提升上的潜力,用户可通过链接查阅更多资源和模型需求,实现应用扩展。
ppq - 多功能的神经网络量化工具
GithubOnnxPPQTensorRT开源项目神经网络量化量化优化
PPQ 是一个适用于工业应用的神经网络量化工具。通过将浮点运算转换为定点运算,它显著提升系统功耗效率和执行速度。具备高度扩展性,用户可自定义量化过程,并结合多种硬件和推理库使用。版本 0.6.6 更新了图模式匹配、图融合功能,并新增 FP8 量化规范和 PFL 基础类库。支持 TensorRT, Openvino, Onnxruntime 等推理框架,实现高效的神经网络量化部署。
gemma-1.1-2b-it-GPTQ - 基于Gemma开发的轻量级量化模型实现本地高效部署
AI模型训练GemmaGithubHuggingface人工智能安全大型语言模型开源项目模型语言生成
Gemma-1.1-2b-it的GPTQ量化版本实现了模型性能与资源消耗的平衡。通过支持4-bit、8-bit等多种量化精度和Flash Attention 2加速技术,使其能在普通笔记本电脑和台式机上高效运行。该模型可用于文本生成、问答、总结等自然语言处理任务,并针对不同计算设备提供了完整的部署优化方案。
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。
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