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用于聚合和规范化来自流行和免费金融 API 的历史数据的Python 包

通过Python包整合多种热门免费金融API,便于历史数据聚合到SQL数据库中,并转换为分析和AI/ML有用的特征。支持实时数据获取和金融数据分析,还可用于强化学习环境的搭建。兼容Python 3.10及以上版本,适用于Linux和Windows系统。详细信息请参阅文档和示例。

real-time-data-pipelines-in-python - Python实时数据管道构建实例,加密货币交易应用
Apache KafkaGithubPythonQuix Streams加密货币交易实时特征管道开源项目
本项目展示如何使用Python和Apache Kafka构建生产级实时特征管道。以加密货币交易为例,介绍从Kraken Websocket API获取原始数据、转换为机器学习模型特征,并存储至特征库的完整流程。项目基于Quix Streams 2.0库实现,提供可扩展的解决方案。同时包含Streamlit仪表板,实时可视化特征数据。此实例为数据科学家和机器学习工程师提供了实时系统构建参考。
awesome-ai-in-finance - 金融市场中的LLMs和深度学习策略和工具的精选列表
AIFinanceGithubLLMsReinforcement LearningTrading开源项目
本项目汇集了最新的人工智能研究在金融领域的应用,包括市场分析和自动化交易策略。内容涵盖LLMs、研究论文、课程书籍以及各种交易策略(如高频交易、投资组合管理、加密货币等),并提供数据源、研究工具和交易系统,帮助用户系统化了解AI在金融中的使用。
finbert-tone - 专业金融文本情感分析预训练模型
BERT模型FinBERTGithubHuggingface开源项目情感分析模型自然语言处理金融文本分析
FinBERT是一款针对金融领域的预训练语言模型,通过分析企业报告、财报会议记录和分析师报告等文本,显著提升了金融自然语言处理的研究和应用水平。其微调版本finbert-tone在金融文本情感分析任务中表现优异,能够精确识别金融文本中的正面、负面和中性情绪。这一模型为金融领域的研究人员和从业者提供了强大的分析工具,有助于深入洞察和分析金融市场情绪动向。
mlforecast - 高性能可扩展的机器学习时间序列预测框架
GithubMLForecast分布式训练开源项目时间序列预测机器学习特征工程
mlforecast是一个基于机器学习模型的时间序列预测框架,具有高效的特征工程实现和良好的可扩展性。该框架支持pandas、polars、spark等多种数据格式,兼容sklearn API,能够处理海量数据。除了支持概率预测和外生变量,mlforecast还提供分布式训练功能,适用于大规模生产环境的时间序列预测任务。框架采用熟悉的fit和predict接口,便于快速上手和集成到现有项目中。
renumics-rag - 使用Renumics RAG进行检索增强生成数据的探索和可视化
GithubLangChainOpenAIPoetryRenumics RAGStreamlit开源项目
Renumics RAG项目使用LangChain和Streamlit实现检索增强生成助手。通过简单的虚拟环境配置,支持GPU和CPU用户可以快速安装相关依赖项。提供对HTML文件的文档索引和通过命令行或Web应用进行文档检索和问题解答的功能。支持OpenAI、Hugging Face模型的集成,并能使用Renumics Spotlight进行数据的交互式探索,帮助用户了解RAG系统的性能与数据分布。
rag-search - 智能数据检索和排名优化工具
API 请求FastAPIGithubRAG Search APIthinkany.ai开源项目机器学习模型
RAG Search API是由thinkany.ai开发,旨在优化搜索结果的效率与准确性。这一API实现了多样化的搜索功能,包括信息重排、筛选详细数据等,并能通过FastAPI快速部署。其简便的安装过程使得开发者能够轻松集成此技术,从而提升数据处理的效能。
gs-quant - 量化金融Python工具包,优化交易策略与风险管理
GS QuantGithubPython工具包开源项目衍生品量化金融风险管理
GS Quant是一款开源的Python工具包,专为量化金融设计,由高盛量化开发团队创建和维护。基于强大的风险转移平台,GS Quant致力于加速量化交易策略和风险管理解决方案的开发。这一灵活易用的工具包适用于衍生品结构化、交易和风险管理,同时可作为数据分析应用的统计包。GS Quant为量化分析提供强大的API访问能力,支持Python 3.6及以上版本,为机构客户和量化研究人员提供全面的量化金融解决方案。
super-rag - 提升AI应用性能的高效RAG流水线工具
GithubREST APISuper-Rag云端API人工智能开源项目文档处理
Super-Rag为AI应用提供了支持多种文档格式与向量数据库的高效RAG流水线。包含生产就绪REST API,支持自定义数据分割,多种编码模式,及代码解释器模式,适于解决计算性问题与答疑,并通过唯一ID高效进行会话管理。
CityFALCON - 金融商业智能平台,实时资讯分析
AI工具APICityFALCON个性化商业尽职调查金融内容
CityFALCON平台利用AI技术提供实时金融新闻和商业情报分析,涵盖股票、公司、资产、行业等30万多个主题。集成新闻聚合、情感分析、内容翻译等功能,为投资者、交易员和商业读者提供决策支持。同时提供API和企业解决方案,为金融机构和企业客户提供定制化数据服务。
deep-algotrading - 深度学习算法在金融交易中的探索与实践
GithubTensorFlow开源项目深度学习神经网络过拟合金融数据
本项目展示了深度学习技术在金融交易领域的应用。从简单回归到LSTM和策略网络,逐步介绍不同复杂度的算法模型。内容包括TensorFlow使用、深度强化学习概念,以及交易策略的构建与优化。通过代码示例和详细说明,读者可学习如何将深度学习应用于金融数据分析和算法交易。这是一个面向学习者和从业者的教育资源,展示了深度学习在非传统领域的创新应用。
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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

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Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具,简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定,平台可快速生成高质量论文大纲和全文,配合图表、参考文献等一应俱全,同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务,保障数据安全,有效提升写作效率和论文质量。

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