finnts

微软开发的时间序列预测框架

finnts是微软开发的时间序列预测框架，提供自动化特征工程、选择、回测和模型选择功能。支持25种以上单变量和多变量模型，可处理多种时间尺度的预测。框架支持外部回归变量，能与Azure集成实现云端并行处理。虽源于金融领域，但适用于各类时间序列预测问题。

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介绍相关项目

financial-machine-learning - 金融机器学习资源汇总与实践指南

Github开源项目强化学习深度学习算法交易量化交易金融机器学习

这个项目收集了金融机器学习(FinML)领域的精选工具和应用。主要包括Python资源，涵盖深度学习、强化学习和股票预测模型等。此外还提供交易微服务系统和量化机器学习交易等实用内容。项目为金融科技领域的机器学习应用提供了全面的学习和参考资料。

machinelearning - 跨平台开源框架，简化.NET应用中的模型开发与部署

GithubML.NET开源框架开源项目机器学习模型训练自定义模型

ML.NET是一个跨平台的开源机器学习框架，使开发者无需机器学习经验即可在.NET应用中构建、训练和部署定制模型。它支持从文件和数据库加载数据，并进行数据转换，具备多种机器学习算法。ML.NET适用于分类、预测和异常检测等多种场景，并兼容TensorFlow和ONNX模型，扩展性强。支持Windows、Linux和macOS操作系统，以及ARM64和Apple M1处理器架构。

tsai - 专注于时间序列分析的深度学习库，支持分类、回归和预测任务。

GithubPytorchdeep learningfastaitime seriestsai开源项目

tsai是基于Pytorch和fastai的开源深度学习库，专注时间序列分析，涵盖分类、回归和预测等任务。支持多种模型和数据集，并提供详尽的教程。适用于Pytorch 2.0，安装简便，适合开发和前沿研究。

LTSF-Linear - 线性模型在时间序列预测中的应用

AAAI 2023DLinearGithubLTSF-LinearTransformers开源项目时间序列预测

LTSF-Linear是一个高效的线性模型家族，包括Linear、NLinear和DLinear，专为时间序列预测设计。该模型支持单变量和多变量长时间预测，具有高效率、可解释性和易用性，显著优于Transformer模型。

pytorch-ts - 概率时间序列预测开源框架

GithubPyTorchPyTorchTS开源项目时间序列预测概率模型深度学习

PyTorchTS是一个基于PyTorch的开源时间序列预测框架，利用GluonTS作为后端API。它提供先进的概率模型，支持数据处理和回测。该框架适用于单变量和多变量时间序列预测，安装简便，易于使用。PyTorchTS为数据科学家和研究人员提供了高效的时间序列分析工具。

TimeMixer - 多尺度混合技术推动时间序列预测新突破

GithubICLRMLP架构TimeMixer多尺度混合开源项目时间序列预测

TimeMixer是一种基于MLP架构的时间序列预测模型，通过多尺度混合技术实现长短期预测的性能突破。该模型利用Past-Decomposable-Mixing和Future-Multipredictor-Mixing模块处理多尺度时间序列，在多个基准数据集上展现出优异性能。TimeMixer不仅预测精度高，还具备良好的运行效率，适用于多种要求高效预测的应用场景。

tsfresh - 时间序列特征自动提取和分析的Python开源工具

GithubPythontsfresh开源项目时间序列机器学习特征提取

tsfresh是一个开源Python库，专注于时间序列数据的自动特征提取。它集成了统计学、时间序列分析、信号处理和非线性动力学的算法，并提供了特征选择机制。该工具可处理多种采样数据和事件序列，提供100多种预定义特征，并通过内置过滤程序评估特征重要性。tsfresh支持回归和分类任务，兼容sklearn、pandas和numpy，可在本地或集群环境运行，为时间序列分析提供了高效解决方案。

Time-Series-Library - 开源深度学习时间序列分析工具库

GithubTSLib开源项目异常检测时间序列深度学习预测

TSLib为深度学习研究者提供了一个专业开源时间序列分析库，涵盖广泛的应用领域，如长短期预测、数据填充、异常检测和分类。本库提供清晰的代码基础，支持时间序列模型的评估与开发，包括最新的模型评估和深度时间序列研究成果。该工具适合科研和开发人员使用，以推动时间序列分析的未来研究与实践。

SimFin - 综合股票分析与金融数据解决方案

AI工具回测投资策略数据可视化股票分析金融数据API

SimFin提供先进的股票分析和金融数据服务，涵盖5000多只股票的20年财务历史。平台功能包括股票筛选、策略回测、自定义指标创建和数据可视化。通过API接口，用户可便捷获取高质量金融数据。作为简化金融分析的工具，SimFin广受专业人士青睐，适用于投资研究和策略开发。

Time-LLM - 开发用于时序预测的高级语言模型

GithubICLR 2024Time-LLM大语言模型开源项目时间序列预测框架重编程

Time-LLM将大型语言模型重新用于时序预测，利用其强大功能处理时序数据，并结合专家知识和任务说明提升预测精度。支持Llama-7B、GPT-2和BERT等模型，框架灵活且适应性广泛。了解Time-LLM的最新更新、使用案例和技术细节，访问我们的详细介绍及相关资源。

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