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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。

QUINETICS - AI交易策略数据库和自动化交易平台
AI交易策略AI工具交易机器人回测策略数据库量化交易
QUINETICS提供大型AI交易策略数据库,涵盖股票、ETF和加密货币。平台支持选择和调整交易机器人,分析历史表现,通过经纪人执行交易。具备高级回测功能,可优化策略并考虑交易成本。由专业量化团队开发,免费注册使用,依靠合作伙伴交易费用运营。
pysnowball - 雪球股票数据Python API库
GithubPython库pysnowball开源项目股票数据量化交易雪球API
pysnowball是一个Python库,用于获取雪球APP的股票数据。它提供实时行情、K线、业绩预告、机构评级、资金流向等数据查询功能。该库简单易用,设置token后即可快速使用各类API,为量化交易和金融分析提供数据支持。
hqq - 无需校准数据即可快速精确量化大模型的工具
8,4,3,2,1 bitsCUDAGithubHQQtorch.compile开源项目模型量化
HQQ是一种无需校准数据即可快速精确量化大模型的工具,支持从8bit到1bit的多种量化模式。兼容LLMs和视觉模型,并与多种优化的CUDA和Triton内核兼容,同时支持PEFT训练和Pytorch编译,提升推理和训练速度。详细基准测试和使用指南请访问官方博客。
PyPortfolioOpt - 功能强大的Python投资组合优化库
GithubPyPortfolioOpt均值方差优化夏普比率开源项目投资组合优化风险模型
PyPortfolioOpt是一个用于投资组合优化的Python库。它实现了经典的均值-方差优化、Black-Litterman模型等方法,还包含风险平价等新型技术。该库适用于个人和专业投资者,可高效组合多种投资策略。PyPortfolioOpt提供收益估算、风险建模、目标函数优化等核心功能,采用模块化设计便于扩展。它能帮助用户在考虑风险的同时优化投资组合表现。
vnpy - Python开源量化交易框架 支持多市场多策略应用
GithubPythonVeighNa交易接口开源框架开源项目量化交易
VeighNa是基于Python的开源量化交易系统开发框架,提供丰富的交易接口,覆盖国内外多个市场和交易品种。该框架支持多种量化策略应用,包括CTA策略、价差交易、期权交易等。VeighNa的模块化设计和易用API便于快速构建量化交易应用。目前已被多家金融机构采用,可实现海量策略并发、智能移仓换月、算法拆单执行和多账户交易等功能。
StarCoder2-7B-GGUF - 多种量化模型版本,提升代码生成性能与存储效率
GithubHuggingfaceLlamaEdgeStarCoder2代码生成开源项目模型模型压缩量化模型
此项目提供多种量化模型版本,旨在优化代码生成任务中的性能与存储效率。可选范围包括小容量、质量损失较大的版本到大容量、质量损失低的版本,以满足各种需求。Q4_K_M与Q5_K_M模型在质量与容量间表现出良好的平衡。该项目使用llama.cpp进行量化,适合空间与性能有特定需求的开发者。
OmniQuant - 简便高效的大型语言模型量化技术
GithubLLaMAOmniQuant大语言模型开源项目量化高效QAT
OmniQuant是一种高效的量化技术,支持多种大型语言模型(LLM)的权重和激活量化,包括LLaMa和OPT等。其实现了4位及更低精度的权重量化,并通过MLC-LLM优化在多种硬件设备上的推理性能和内存占用。此外,项目还支持Mixtral和Falcon模型的压缩应用,大幅降低内存需求,提高运行效率。
nomic-ai-gpt4all-falcon-gguf - 改进量化技术以提升Falcon 7B模型的性能和效率
Falcon 7BGithubHuggingfaceK-quantsgpt4all-falcon开源项目模型量化
gpt4all-falcon-gguf项目通过K-quantization技术优化Falcon 7B模型的性能,尽管仅四分之一的层可真正量化,但通过Q4_0、Q4_1、Q5_0和Q5_1等量化类型,实现了质量与文件大小的平衡。该项目采用Apache-2.0许可证,以英语为主要语言,并支持gguf格式。模型在常识推理基准测试中表现出色,并支持CUDA进行高效推理。
gemma-2-2b-it-GGUF - Gemma 2B-it模型的多种量化版本及使用指南
GGUFGemmaGithubHuggingfaceLLMhuggingface开源项目模型量化模型
本项目提供Google Gemma 2B-it模型的11种量化版本,使用llama.cpp处理。量化级别从F32到IQ3_M,文件大小1.39GB至10.46GB。详细介绍各版本特点、使用场景和选择建议,并提供下载方法、提示词格式等说明。适合不同硬件配置的轻量级Gemma模型部署需求。
qulacs - 快速高效的量子电路模拟库 适用于大规模复杂和参数化电路
C++GPUGithubPythonQulacs开源项目量子电路模拟
Qulacs是一个Python/C++开发的高性能量子电路模拟库,专注于大规模、含噪声和参数化量子电路的快速模拟。它采用并行化C/C++后端,支持噪声模型、参数化量子门和电路优化。Qulacs提供GPU加速功能和丰富的量子计算研究工具。在多项基准测试中,Qulacs展现出优秀的性能,适用于广泛的量子计算研究领域。
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