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Python金融技术分析库提供130多种指标和实用工具

Pandas TA 技术分析 Python 指标库数据处理 Github 开源项目

Pandas TA是一个基于Python的金融技术分析库，集成了130多种技术指标和60多种TA-Lib蜡烛图模式。该库提供常用指标如移动平均线、MACD、布林带等，并支持多进程计算以提高效率。它还包含示例代码，展示如何创建自定义策略。Pandas TA充分利用了Pandas库的优势，为金融数据分析提供了丰富的工具和灵活的功能。

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介绍相关项目

awesome-python-data-science - Python数据科学资源集合，详解机器学习与深度学习工具

GithubPython工具库开源项目数据科学机器学习深度学习

该项目收集了全面的Python数据科学资源，包括机器学习、深度学习、自动化机器学习、自然语言处理、计算机视觉、时间序列分析和强化学习等领域的开源库。从通用型机器学习算法到深度学习框架（如PyTorch和TensorFlow），再到特征工程和数据可视化，用户可以找到适用于各种数据分析和建模需求的工具。项目旨在帮助数据科学家和工程师高效选择工具，以提高开发和分析效率。

statsforecast - 快速高效的统计时间序列预测工具

GithubStatsForecast开源项目性能优化时间序列预测统计模型自动模型

StatsForecast是一个专注于统计时间序列预测的Python库。它集成了多种常用模型如ARIMA、ETS等,并通过numba实现高性能计算。该库支持概率预测、外生变量处理和异常检测,可与Spark等大数据框架无缝对接。StatsForecast能高效处理大规模时间序列数据,适用于生产环境和基准测试。

arch - Python金融计量经济学工具库

ARCHGithubPython单位根检验开源项目波动率建模金融计量经济学

arch是一个开源的Python金融计量经济学库，提供ARCH模型、波动率建模、单位根检验、协整分析等功能。该库通过Cython和Numba优化性能，支持多种统计模型和检验方法，适用于金融数据分析和风险建模。arch为金融研究人员和从业者提供了灵活的分析工具，可用于处理时间序列数据、估计风险指标等任务。arch库的主要功能包括ARCH族模型、单位根检验、协整分析和自举方法等。它支持多种均值模型、波动率模型和分布假设，可用于股票收益率建模、风险价值计算等。该库还提供了多重比较程序和长期协方差估计等高级功能，是金融计量分析的综合工具集。

python-binance - Python实现Binance交易所API的非官方包装器

GithubWebSocketpython-binance加密货币交易币安API开源项目异步编程

python-binance是一个非官方的Python库，用于实现Binance交易所REST API v3的功能。支持通用、市场数据和账户端点，提供异步实现、测试网支持、身份验证处理、WebSocket管理、深度缓存、历史数据获取、提现、保证金和期货交易等功能。适用于多个地区域名，为开发者提供全面的Binance API交互方案。

temporian - 高效可靠的时间数据预处理库

GithubPython库Temporian开源项目数据预处理时间数据处理特征工程

Temporian是一个专注于时间序列分析和数据预处理的Python库。它支持多种时间数据类型，包括多变量时间序列、事件日志和跨源事件流。经过优化，Temporian在处理时间数据时的效率可达常规库的1000倍。此外，它还提供了防止数据泄露的功能，并能与现有机器学习生态系统无缝集成，为时间数据处理提供了高效可靠的解决方案。

pyspi - 多变量时间序列成对交互统计分析Python库

GithubPython库pyspi多变量数据开源项目时间序列分析统计计算

pyspi是一个计算多变量时间序列数据成对交互统计的Python库。它包含数百种方法，涵盖从简单相关性到Granger因果关系等高级算法。该库适用于金融、神经影像等领域的时间序列分析。作为开源项目，pyspi致力于提供全面的时间序列分析工具，并鼓励社区参与开发。

Time-Series-Analysis-with-Python-Cookbook - Python时间序列分析与预测实战指南

GithubPython开源项目数据科学时间序列分析机器学习预测

这本书全面介绍Python时间序列分析和预测技术，涵盖数据获取、预处理和高级建模。内容包括统计方法、机器学习和深度学习算法，以及使用TensorFlow、PyTorch等框架进行预测。通过实用代码示例和案例研究，读者可以学习处理复杂时间序列数据、进行异常检测，并解决实际业务问题。适合数据分析师和开发者提升时间序列分析技能。

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。

awesome-time-series - 时间序列分析资源及工具集锦

GithubPython可视化开源项目数据分析时间序列机器学习

该项目汇集了丰富的时间序列和序列数据处理资源。涵盖Python、R、Java等多种语言的工具库，内容包括特征工程、分割、增强和可视化等方面。同时收录了相关数据库、标注工具、学术论文、开源模型、书籍和课程，为时间序列分析提供全面参考。

DataProfiler - DataProfiler：自动化数据分析与敏感数据检测的Python库

DataProfilerGithubPython开源项目敏感数据检测数据分析数据概要

DataProfiler是一个Python库，用于简化数据分析、监控与敏感数据检测。通过单一命令加载数据并自动格式化为DataFrame，支持模式识别、统计分析及实体识别（PII/NPI）。带有预训练的深度学习模型，可高效识别敏感数据，并允许用户添加新的实体识别管道。支持CSV、AVRO、Parquet等多种数据格式，提供便捷的数据处理解决方案。

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