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PyPortfolioOpt

功能强大的Python投资组合优化库

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。

Gym-Trading-Env - Gymnasium金融交易环境 支持强化学习算法研究
GithubGym Trading EnvPython库交易模拟开源项目强化学习金融数据
Gym-Trading-Env是基于Gymnasium的股票交易模拟环境,专为强化学习算法研究设计。它支持多交易所数据快速下载、高效环境配置、复杂交易操作和高性能渲染。适用于Python 3.9+的Windows、Mac和Linux平台,为交易算法研究提供了简化的工具。
jaxopt - JAX驱动的高性能优化器库
GithubJAXopt优化器可微分开源项目批处理硬件加速
JAXopt是基于JAX的优化器库,提供硬件加速、批处理和可微分的优化算法。支持GPU和TPU,可自动向量化多个优化问题实例,并支持优化解的微分。目前正与Optax合并,处于维护模式。适用于机器学习和科学计算领域的优化任务。
Surprise - 专为推荐系统设计的Python科学计算工具包
GithubPythonSurprise协同过滤开源项目推荐系统机器学习
Surprise是一个专门用于构建和分析基于显式评分数据的推荐系统的Python科学计算工具包。它简化了数据集处理,提供多种预测算法和相似度度量,支持新算法实现,并具备评估和比较算法性能的工具。Surprise适用于学术研究和商业应用,为推荐系统开发提供了全面的解决方案。
statsmodels - Python统计建模和数据分析工具包
GithubPython包statsmodels开源项目数据分析时间序列分析统计模型
statsmodels是一个全面的Python统计建模库,提供多种统计方法和工具。包括线性回归、广义线性模型、时间序列分析、生存分析等功能。该项目文档完善,社区活跃,持续更新。适用于数据科学家和研究人员进行各类统计分析和建模任务,可处理从基础到高级的数据分析需求。
pyotp - Python一次性密码生成验证库 安全可靠
GithubHOTPPyOTPTOTP一次性密码双因素认证开源项目
PyOTP是一个Python库,用于生成和验证一次性密码,支持双因素(2FA)和多因素(MFA)身份验证。该库遵循开放MFA标准,适用于需要用户登录的Web应用和其他系统。PyOTP支持服务器端HOTP和TOTP,兼容Google Authenticator等客户端应用,并提供二维码生成功能,便于用户设置身份验证令牌。
MAPIE - 开源机器学习不确定性量化与风险控制库
GithubMAPIE不确定性量化保证覆盖率开源项目机器学习预测区间
MAPIE是一个开源Python库,用于量化机器学习模型的不确定性和控制风险。它计算可控覆盖率的置信预测区间,适用于回归、分类和时间序列分析。MAPIE还可控制多标签分类和语义分割等复杂任务的风险。该库兼容各类模型,遵循scikit-learn API,基于同行评审算法提供理论保证。MAPIE仅依赖scikit-learn和numpy,支持Python 3.7及以上版本。
implicit - 高性能Python隐式反馈协同过滤库
GithubPython库implicit协同过滤开源项目推荐系统矩阵分解
Implicit是一个开源的高性能Python协同过滤库,专为隐式反馈数据集设计。它实现了多种推荐算法,如交替最小二乘法、贝叶斯个性化排序等。支持多线程和GPU加速,适用于大规模数据处理。提供详细文档和示例,便于开发者快速构建推荐系统。
orion - 异步黑盒函数优化框架
GithubOríon实验平台开源项目异步框架机器学习超参数优化
Orion是一个专用于黑盒函数优化的异步框架,可作为机器学习模型和训练的元优化器。该框架提供灵活的大规模异步优化实验平台,设计理念注重最小化对研究工作流的干扰。Orion支持快速调优,为用户脚本提供简洁的非侵入式接口,并集成了先进的超参数算法、搜索空间定义和全面的配置系统。
ai_quant_trade - AI量化交易平台,支持策略学习与实盘操作
Github因子挖掘开源项目强化学习机器学习深度学习股票AI操盘手
此平台提供从学习、模拟到实盘的一站式AI量化交易服务,涵盖因子挖掘、机器学习、深度学习和强化学习等策略,配备辅助操盘工具。详细教程和多种策略案例适合机构和个体投资者,支持高频交易和股票推荐。最新功能包括StructBERT市场情绪分析、强化学习交易和机器学习自动挖掘因子。
PyEMD - 全面高效的Python经验模态分解库
EMDGithubPyEMDPython库信号处理开源项目经验模态分解
PyEMD是一个功能全面的Python库,专注于实现经验模态分解(EMD)算法及其变体。该库支持多种EMD变种,如集合EMD(EEMD)和完整集合EMD(CEEMDAN),并提供多样化的配置选项。PyEMD支持多种样条函数、停止准则和极值插值方法,适用于信号处理和数据分析。此外,PyEMD还包含二维EMD和即时编译EMD等实验性功能,为研究提供了更多可能性。
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