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PyPortfolioOpt

功能强大的Python投资组合优化库

PyPortfolioOpt投资组合优化均值方差优化夏普比率风险模型Github开源项目

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。

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介绍相关项目
pyaf - Python开源库实现自动化时间序列预测
GithubPyAFPython开源项目时间序列预测机器学习自动化
PyAF是一个开源的Python自动预测库，基于NumPy、SciPy等流行数据科学模块构建。该库利用机器学习方法自动预测时间序列未来值，功能comparable于一些商业预测产品。它支持信号分解、外生数据和层次预测，提供简洁API和可定制建模过程。PyAF适用于Python 3.x，采用BSD 3-Clause许可证。PyAF可用于销售预测、股票走势分析、能源需求预测等多种时间序列预测任务。
bitsandbytes - 高效CUDA优化库 支持多位量化和矩阵运算
CUDAGithubbitsandbytes优化器开源项目硬件后端量化
bitsandbytes是一个轻量级Python库，为CUDA自定义函数提供封装。该库主要提供8位优化器、矩阵乘法(LLM.int8())以及8位和4位量化功能。通过bitsandbytes.nn模块实现多位线性层，bitsandbytes.optim模块提供优化器。目前正在拓展对更多硬件后端的支持，包括Intel CPU+GPU、AMD GPU和Apple Silicon，Windows平台的支持也在开发中。
ifopt - 现代C++非线性优化求解接口，结合Ipopt和Snopt
C++接口EigenGithubROSifopt开源项目非线性优化
ifopt项目提供了基于Eigen的C++接口，结合Ipopt和Snopt等高质量非线性优化求解器。其自动索引管理和独立变量与约束集求解方法确保了高效率和灵活性。支持CMake和ROS集成，设计轻量级，便于扩展。适用于复杂优化问题的建模和求解，提供详细的安装指南和丰富示例，广泛应用于机器学习、机器人等领域。
Safe-Policy-Optimization - 安全强化学习的全面算法基准平台
GithubPKU-AlignmentSafe-Policy-OptimizationSafety-Gymnasium安全强化学习开源项目算法基准
Safe-Policy-Optimization为安全强化学习(Safe RL)提供了全面的算法基准平台。该项目整合了多种算法和环境，支持单智能体和多智能体任务，具备正确性、可扩展性、日志记录和可视化等特性。通过统一的接口和详细文档，Safe-Policy-Optimization简化了安全RL算法的评估和比较流程，为研究人员提供了强大的实验工具。
hierarchicalforecast - Python层级预测库 整合统计与计量经济学方法
GithubPython库层次化预测开源项目数据一致性时间序列预测预测方法
HierarchicalForecast是一个Python库，提供多种层级预测协调方法，如BottomUp、TopDown等，并支持概率一致性预测。该框架集成公开数据集、评估指标和统计基线，旨在为行业和学术界提供可靠的层级预测基准，促进时间序列领域的统计建模和机器学习融合。它为开发新的层级预测算法提供了有力工具，有助于推动相关研究和应用的发展。
plotoptix - 高性能Python 3D数据可视化与光线追踪库
GithubNVIDIA OptiXPlotOptiXPython光线追踪可视化开源项目
PlotOptiX是基于NVIDIA OptiX框架的Python 3D光线追踪库，用于大规模数据的高质量可视化。支持多种几何图形、材质和光照效果，可生成逼真渲染。利用GPU加速和多GPU并行计算提升性能。简单API让用户无需编写着色器即可创建复杂3D场景。适用于数据可视化、科学计算和生成艺术等领域。
awesome-python - 综合性Python开源资源集合
GithubPython库开发工具开源项目框架资源列表
Awesome Python是一个精选的Python框架、库、软件和资源列表，涵盖Web开发、数据分析、机器学习等多个领域。项目包含管理面板、算法实现、异步编程、音频处理、认证、构建工具等类别，为Python开发者提供全面的生态系统资源。该集合适合各层级的开发者参考使用。
tpot - 基于遗传算法的自动机器学习管道优化工具
GithubTPOT开源项目机器学习管道优化自动化遗传算法
TPOT是一个开源的自动机器学习工具,基于Python开发。它采用遗传算法来优化机器学习管道,能够自动探索大量可能的管道组合,为给定数据集找到最佳模型。TPOT构建于scikit-learn之上,可生成易读易修改的Python代码。该工具支持分类和回归任务,适用于多种数据科学场景,能够有效减少数据科学家在模型选择和参数调优上的时间投入。
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。
alpaca-trade-api-python - Alpaca交易API Python库支持快速算法开发和实时数据访问
AlpacaGithubPython SDK交易API历史数据开源项目数据服务
alpaca-trade-api-python是一个用于访问Alpaca交易API的Python库。该库支持REST和实时数据接口，方便开发者构建交易算法。它提供历史数据查询、实时数据流、账户和投资组合管理等功能，支持Python 3.7及以上版本。通过环境变量配置，用户可以轻松获取股票历史行情、报价和交易数据，并支持自定义时间框架和数据处理方式。
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