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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。

Fast Data Analysis - 智能数据分析与可视化平台
AI助手AI工具协作可视化数据分析数据清理
Fast Data Analysis是一款革新性的AI驱动数据处理方案。通过GPT等先进机器学习技术,用户可在浏览器中通过自然语言对话轻松完成数据清理、分析和可视化,无需编程知识。平台支持线性回归、决策树等高级统计分析,并配备直观的数据编辑界面。具备多人协作功能,兼容多种数据格式,同时严格保障数据隐私。Fast Data Analysis致力于加速数据洞察获取,显著提升分析效率,适合各类数据处理需求,是数据分析领域的智能革命者。
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。
tsai - 专注于时间序列分析的深度学习库,支持分类、回归和预测任务。
GithubPytorchdeep learningfastaitime seriestsai开源项目
tsai是基于Pytorch和fastai的开源深度学习库,专注时间序列分析,涵盖分类、回归和预测等任务。支持多种模型和数据集,并提供详尽的教程。适用于Pytorch 2.0,安装简便,适合开发和前沿研究。
Chaplin - 免费的人工智能技术分析工具集合
AI工具交易策略市场预测技术分析股票分析
Chaplin提供全免费的人工智能技术分析工具。平台集成了股票分析器、图表分析器、技术分析、价格预测等多种功能,还包括实时市场数据、策略模拟和可视化工具。Chaplin针对股票、外汇和加密货币市场,为交易者提供全面的分析支持,助力做出更理性的投资决策。
finagg - 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
APIGithubPythonSQL数据库finagg开源项目财务数据聚合
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。
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。
seaborn - 基于Python的统计数据可视化库 创建高质量图表
GithubPython库Seabornmatplotlib开源项目数据可视化统计图形
Seaborn是基于matplotlib的Python统计数据可视化库,提供高级接口绘制各类统计图形。支持Python 3.8+,依赖numpy、pandas等库。Seaborn可生成散点图、线图、条形图等多种图表,通过简洁API快速创建复杂可视化效果。适用于数据分析和科研报告等场景,有助于更好理解和展示数据。
AlphaPy - 多功能机器学习框架 整合市场分析与体育预测
AlphaPyGithub开源项目数据科学机器学习金融分析预测模型
AlphaPy是一个基于Python的综合机器学习框架,集成了scikit-learn、Keras和XGBoost等多种先进模型。它不仅提供集成模型生成功能,还包含MarketFlow和SportFlow等专用工具,用于市场分析和体育赛事预测。此外,AlphaPy支持交易系统开发和投资组合分析,为数据科学家和金融分析师提供了全面的解决方案。
tsflex - 高效灵活的时间序列处理和特征提取Python工具包
GithubPython库tsflex开源项目数据分析时间序列处理特征提取
tsflex是一个Python工具包,用于时间序列处理和特征提取。它支持多变量、多模态时间序列数据,并可与多种处理和特征提取库集成。tsflex采用基于视图的操作,实现低内存占用和快速执行。该工具包提供直观的API,对序列数据几乎没有假设,能处理异步数据。此外,tsflex还具备特征选择、执行时间记录和序列化等高级功能。
datascience - Python在数据科学领域的综合工具与资源探索
GithubJupyterPython数据科学pandas大数据开源项目机器学习
《Awesome Data Science with Python》提供了一套全面的数据科学资源,包含核心Python库如pandas和scikit-learn、多种数据可视化工具、机器学习技术,以及Jupyter环境优化和大数据处理方法。此外,还包括广泛的数据分析和处理教程,适用于不同层次的数据科学研究和应用。
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