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

CEEMDAN_LSTM - CEEMDAN与LSTM结合的时序预测模型

CEEMDAN_LSTMGithub开源项目数据分解时间序列预测神经网络金融预测

CEEMDAN_LSTM是一个Python模块，结合完整集成经验模态分解(CEEMDAN)和长短期记忆(LSTM)神经网络进行时序预测。该项目提供多种预测方法和评估工具，支持灵活的参数设置，适用于金融等领域的复杂时序数据分析。它简化了分解集成预测的实现过程，有助于研究人员和数据分析师快速构建和优化预测模型。CEEMDAN_LSTM支持多种预测方法，包括单一、集成、分别和混合预测等。它还提供了统计测试、热图绘制和DM测试等模型评估工具，有助于全面分析预测结果。

SAITS - 基于自注意力机制的时间序列插补新方法

GithubPyPOTSSAITS开源项目时间序列插补深度学习自注意力机制

SAITS是一种基于纯自注意力机制的时间序列插补方法,无需递归设计。该方法克服了RNN模型的速度慢、内存限制和误差累积等缺点,在多个数据集上优于现有方法。SAITS采用联合优化训练,模型结构简洁高效,仅需Transformer 15-30%的参数即可获得可比性能。在平均绝对误差上,SAITS比BRITS提高12-38%,比NRTSI提高7-39%,同时训练速度提升2-2.6倍。该方法为时间序列插补研究提供了新的思路。

chronos-t5-tiny - 轻量级时间序列预测模型基于T5架构设计

Chronos-T5GithubHuggingface开源项目时间序列预测概率预测模型语言模型架构预训练模型

Chronos-T5-Tiny是一款轻量级时间序列预测模型，基于T5架构设计。该模型将时间序列转换为token序列进行训练，能够生成概率性预测并支持多轨迹采样。与原始T5相比，Chronos-T5-Tiny仅使用4096个不同token，参数量减少至800万，更加精简高效。研究人员和开发者可通过简洁的Python接口快速应用此模型进行时间序列分析。

feature-engineering-for-time-series-forecasting - 时间序列预测特征工程全面指南

GithubPython开源项目数据处理时间序列预测机器学习特征工程

该项目提供时间序列预测特征工程的全面指南，涵盖数据表格化、时间序列分解、缺失值处理和异常值检测等核心内容。深入介绍滞后特征、窗口特征、趋势和季节性特征的创建方法，以及日期时间和分类特征的处理技巧。通过实践代码和详细说明，旨在提升预测模型性能。

finbert-fls - 智能金融文本分析工具助力投资决策高效优化

FinBERTForward-looking statementGithubHuggingface开源项目文本分类模型金融分析预测分析

FinBERT-FLS是一个基于BERT的金融文本分析模型，专门用于识别和分类财务报告中的前瞻性陈述。该模型在罗素3000指数公司年报的3500个人工标注句子上进行微调，可准确区分具体、非具体和非前瞻性陈述。这一工具有助于投资者高效分析公司管理层对未来的预期，从而提升金融分析质量。

chronos-t5-mini - 基于T5架构的轻量级时间序列预测模型

Chronos-T5GithubHuggingface基础模型开源项目时间序列预测概率预测模型预训练模型

Chronos-T5-Mini是一款基于T5架构的预训练时间序列预测模型，拥有2000万参数。该模型将时间序列转换为token序列进行训练，可生成概率性预测。Chronos-T5-Mini在大量公开时间序列数据和合成数据上训练，适用于多种时间序列预测任务。通过Chronos Pipeline，研究人员和开发者可以便捷地使用该模型进行推理，获得精确的预测结果。

machinelearning-samples - 专为.NET开发者设计的跨平台的开源机器学习框架

GithubML.NETMLOps开源开源项目机器学习跨平台

ML.NET是一个跨平台的开源机器学习框架，专为.NET开发者设计。它提供丰富的样例和教程，涵盖二分类、多分类、推荐系统、回归、时间序列预测、异常检测和聚类等任务，方便开发者将机器学习模型集成至现有或新建的.NET应用中。项目还提供了完整的端到端应用示例，包括Web和桌面应用，扩展了机器学习的实际应用场景。

DISC-FinLLM - 金融领域的多专家智能系统

DISC-FinLLMGithub开源项目微调数据集金融咨询金融大模型

DISC-FinLLM是复旦大学开发的金融领域大模型，由金融咨询、文本分析、计算和知识检索问答四个模组构成。该模型基于25万条数据的DISC-Fin-SFT数据集训练，在金融NLP任务、人类试题、资料分析和时事分析等多个评测中表现出色。DISC-FinLLM能为金融领域提供全面支持，适用于多种应用场景。

sktime - 多功能时间序列分析和预测库

GithubPython库sktime开源项目时间序列分析机器学习统一接口

sktime是一个开源的Python时间序列分析库,为多种时间序列学习任务提供统一接口。它支持时间序列分类、回归、聚类、标注和预测等功能,并提供专门的时间序列算法和兼容scikit-learn的工具。sktime还整合了多个相关库的接口,便于用户在不同时间序列任务间迁移算法。

darts - Python中易于使用的时间序列预测与异常检测库

DartsGithub开源项目异常检测时间序列概率预测深度学习

Darts是一个用户友好且灵活的Python库，专注于时间序列的预测与异常检测。它提供了一系列从ARIMA到深度神经网络的多样化模型，通过统一的fit()和predict()接口简化操作，类似于scikit-learn。此外，Darts支持包括多变量和外部数据在内的复杂时间序列处理，并为大规模数据集提供高效解决方案。它还拥有全面的异常检测功能，允许进行深入的异常分析和评分。

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