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深度学习驱动的Momentum Transformer及其在交易中的应用

Momentum Transformer 深度学习变点检测 LSTM 交易策略 Github 开源项目

Momentum Transformer和Slow Momentum with Fast Reversion模型利用深度学习和变革点检测，在波动市场中表现出众。通过多头注意力机制和可解释变量选择网络，这些模型在趋势转折点上展现很强的适应力。经过优化，模型在1995至2020年期间的表现显著提升，尤其在2015至2020年间，有效应对市场不稳定性，提高风险调整后的收益率。

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介绍相关项目

MeMOTR - 基于长期记忆的Transformer多目标跟踪方法

GithubMeMOTRTransformer多目标跟踪开源项目计算机视觉长期记忆

MeMOTR提出了一种基于Transformer的端到端多目标跟踪方法，通过长期记忆注入和定制记忆注意力层提升目标关联性能。该方法在DanceTrack和SportsMOT等数据集上展现出优秀的跟踪效果，为复杂场景的多目标跟踪提供了新思路。项目开源了代码、预训练模型和使用说明，便于研究者复现和改进。

llm-analysis - 大型语言模型训练与推理的延迟和内存使用分析工具

GithubTransformer模型llm-analysis内存分析大语言模型延迟分析开源项目

llm-analysis 是一款为大型语言模型（LLMs），如Transformer设计的工具，用于在不同的模型、GPU、数据类型和并行配置下估算训练与推理的延迟和内存使用。通过简单设置，可以快速计算出不同训练和推理方案的系统性能，以确定最优和可行的配置方案。此外，llm-analysis 支持多种并行化和重计算策略，并提供多种预定义配置和命令行接口，极大简化了配置和调试流程。它功能强大且易于集成，是开发和优化LLMs的理想工具。

algotrading - Python加密货币算法交易框架支持实时回测和模拟交易

GithubPython加密货币回测开源项目框架算法交易

这个Python开发的加密货币算法交易框架支持实时交易、回测和模拟交易。它可从交易所API、数据库或CSV文件获取数据，提供多种交易策略工具如止损和追踪止损。框架支持数据驱动和事件驱动系统，可用于构建交易机器人、回测策略和辅助决策。该项目专为加密货币市场设计，提供灵活的算法交易功能。

recurrent-memory-transformer-pytorch - Recurrent Memory Transformer的PyTorch实现助力超长序列处理

GithubPyTorchRecurrent Memory Transformer人工智能开源项目深度学习自然语言处理

Recurrent Memory Transformer的PyTorch实现项目致力于解决超长序列处理问题。该模型通过创新的记忆机制和高效注意力机制，可处理长达百万token的序列。项目提供简便的安装使用方法，支持XL记忆和记忆回放反向传播等先进功能。这一实现在长序列处理、因果推理和强化学习等领域展现出优异性能，为AI研究和应用开发提供了实用工具。

lite-transformer - 现代高效的长短期注意力Transformer模型

GithubLite Transformer分布式训练开源项目数据预处理模型训练测试模型

Lite Transformer是一种结合长短期注意力机制的高效Transformer模型。它基于PyTorch开发，支持多种数据集的下载和预处理，能够在NVIDIA GPU上高效运行。模型在多个大型数据集上表现优异，并支持分布式训练和预训练模型下载。

gym-mtsim - MetaTrader 5交易模拟与强化学习环境集成库

GithubMetaTrader 5OpenAI Gym交易模拟回测开源项目强化学习

gym-mtsim是一个整合MetaTrader 5交易模拟器和OpenAI Gym强化学习环境的Python库。它支持多资产交易模拟、回测可视化及强化学习环境构建。该项目提供通用、易用且可读性强的工具,涵盖完整交易流程。适合各层次用户使用,可进行交易策略开发和测试。

Time-Series-Forecasting-and-Deep-Learning - 时间序列预测与深度学习研究资源集锦

GithubMambaTransformer开源项目时间序列预测深度学习神经网络

本项目汇总了时间序列预测和深度学习领域的研究论文、竞赛、数据集和代码等资源。内容涵盖2017年至2024年的研究成果，包括Transformer和Mamba等模型的创新应用。同时提供实例、博客和教程，为时间序列分析与预测研究提供全面参考。

tf-quant-finance - 基于TensorFlow的高性能量化金融库，支持多层数学和定价模型

GithubPythonTF Quant FinanceTensorFlow定价模型开源项目数学方法

TF Quant Finance利用TensorFlow的硬件加速和自动微分，提供从基础数学算法到高级定价模型的功能，包括优化、插值、微分方程求解和金融模型校准。库的功能正在不断扩展，并提供独立可运行的示例，便于用户学习和应用。

autoformer-tourism-monthly - 基于分解架构的长期时间序列智能预测模型

AutoformerGithubHuggingface分解架构开源项目时间序列预测模型自相关机制长期预测

Autoformer是一个面向长期时间序列预测的开源模型，通过分解架构和自相关机制突破传统Transformer模型的限制。在能源、交通、经济、天气和疾病五大领域的基准测试中，预测精度提升38%，可应用于极端天气预警和能源消耗规划等长期预测场景。

TransMorph_Transformer_for_Medical_Image_Registration - 基于Transformer的无监督医学图像配准方法

GithubPyTorchTransMorphTransformer医学影像配准开源项目深度学习

TransMorph是一个利用Transformer架构进行无监督医学图像配准的开源项目，结合了Vision Transformer和Swin Transformer技术。提供多个模型变体和多种损失函数，支持单模态和多模态配准，公开了训练脚本和预训练模型，并在MICCAI 2021 L2R挑战中表现出色。

相关项目

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Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术，为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务，显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台，让商品第一时间被种草。

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