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量化金融领域顶级开源库和资源汇总

量化金融 Python 交易回测金融工具 Github 开源项目

该项目汇总了量化金融领域的顶级开源库和资源，涵盖Python、R、Matlab等多种编程语言。内容包括数值计算、金融工具定价、交易和回测等方面的工具。量化分析师、算法交易者和金融工程师可以在此快速找到所需资源，提升开发效率。

文档

quantmod - R语言量化金融分析与交易框架

GithubR语言包quantmod交易分析开源项目数据可视化金融建模

quantmod是一个R语言包，为量化金融分析和交易提供了完整框架。它简化了数据管理和可视化流程，支持多源数据导入、图表绘制和技术指标集成。包含getSymbols()和chartSeries()等核心功能，可轻松获取金融数据并生成交互式图表。与TTR包兼容，支持添加各种技术分析指标。这个开源工具适用于金融分析师、交易者和研究人员，有助于提高金融建模效率。

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。

awesome-ai - 人工智能资源汇总课程、工具与开源项目

Github人工智能开源项目机器学习深度学习神经网络自然语言处理

本项目汇集了人工智能领域的优质资源，包括课程、工具、应用和开源项目。内容涵盖机器学习、深度学习、自然语言处理、机器人技术和对话系统等热门方向，适合研究人员、开发者和学习者参考。此外还收录了AI公司、研究机构信息及业界动态，为探索AI前沿提供全面指南。

awesome-learning-resources - 多种编程语言和软件开发框架的学习资源

Github学习资源开发者开源项目技术教程编程

awesome-learning-resources项目汇总了多种编程语言和软件开发框架的学习资源，涵盖基础编程技能、前端及后端技术、数据科学和机器学习等领域。适合各阶段开发者提升技能和工作效率。

awesome-datascience - 一个综合的数据科学学习和应用平台

Data ScienceGithubPythonR语言开源项目数据分析机器学习

此开源项目提供了一个综合的数据科学学习和应用平台，适合初学者和专业人士。包括算法、课程、教程及工具等内容，旨在帮助用户通过数据科学技术解决现实问题。

awesome-quantified-self - 自我量化资源与工具汇总开源项目全面整理

GithubQuantified Self健康监测开源项目数据追踪生活记录自我量化

awesome-quantified-self项目汇集了大量自我量化资源,包括网站、应用、可穿戴设备和开源工具。资源覆盖健康、健身、饮食、睡眠、情绪等多个生活领域,为用户提供全方位的数据追踪与分析能力。该列表精心筛选各类解决方案,旨在通过数据驱动的方法帮助人们更深入地认识自我,从而改善生活质量。

awesome-ml - 机器学习资源库涵盖语言模型图像视频和音频AI

Github图像模型大语言模型开源项目机器学习视频模型音频模型

该项目是一个综合性机器学习资源集合，包括大型语言模型、图像生成、视频处理和音频AI等领域的开源模型、工具、库和研究资料。适合开发者、研究人员和AI爱好者探索AI技术和应用。项目持续更新，欢迎贡献，为了解和实践机器学习最新进展提供参考。

awesome-time-series - 时间序列预测与分析的全面资源汇总

GithubTransformer图神经网络开源项目异常检测时间序列预测深度学习

awesome-cn - 将GitHub优质资源集中化，创建中文开发者知识库

GitHubGithubawesome listmkdocs开源项目爬虫超赞列表

awesome-cn是一个集成GitHub各类优质资源列表的中文项目。通过自动化爬虫定期更新，汇集了涵盖多种编程语言、工具和技术的开发资源。项目使用mkdocs material构建，托管于GitHub Pages，访问地址为asmcn.icopy.site。开发者可在此快速检索所需的学习材料和技术资源。

awesome-testing - 软件测试资源大全精选工具与技巧

GitHubGithub开源项目测试工具测试资源自动化测试软件测试

该项目精选软件测试资源，涵盖测试工具、安全测试、效率软件、书籍、培训、博客等多个方面。内容丰富全面，适合新手入门和经验丰富的测试人员提升技能。资源涉及各类测试领域，帮助测试人员拓展知识面、提高效率。项目采用第三方视角客观介绍，为测试社区提供可靠的参考。

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