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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

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。

awesome-production-machine-learning - 机器学习生产部署、监控和安全保护的工具列表

Github开源项目数据版本控制机器学习模型解释生产环境部署隐私保护

这个开源库列表综合提供了机器学习生产部署、监控和安全保护的工具，涵盖隐私保护、模型与数据版本管理、训练协调等多个关键领域，是机器学习专业人员和爱好者优化项目实施和管理的理想选择。

awesome-deeplearning-resources - 深度学习与强化学习资源大全

Deep learningGithubPapersPretrained ModelSoftwareTutorials开源项目

awesome-ocr - 综合OCR工具和技术资源库

GithubOCR图像处理开源项目文本检测文档分析深度学习

该项目整合了OCR领域的多种前沿工具和技术，涵盖图像校正、文本检测、表格识别和手写识别等方面。它提供了从预处理到后处理的完整OCR解决方案，包含大量开源实现和相关研究论文链接。这个资源库对从事文档分析和文本提取的开发者及研究人员具有重要参考价值。

PyPortfolioOpt - 功能强大的Python投资组合优化库

GithubPyPortfolioOpt均值方差优化夏普比率开源项目投资组合优化风险模型

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。

awesome-vector-database - 高维向量搜索与数据库技术资源全面指南

Github产品量化信息检索向量数据库开源项目近似最近邻高维搜索

本列表精选高维向量搜索和数据库领域的优质资源，包括主流向量数据库服务、开源实现、性能评测工具、学术会议等。内容全面涵盖技术前沿，定期更新，是研究和应用向量搜索技术的重要参考。该资源列表汇集了该领域的前沿技术和工具，为研究人员和开发者提供全面的参考，紧跟最新发展动态。

awesome-tensor-compilers - 编译深度学习与张量计算的开源项目与研究综述

GPU优化GithubTensor Computation开源项目机器学习编译器深度学习编译器自动调优

本页面汇集了关于张量计算与深度学习的优质开源编译器项目和研究论文，包括编译器与中间表示(IR)设计、自动调优与自动调度、CPU和GPU优化、NPU优化、图级优化、动态模型、图神经网络、分布式计算、量化方法、稀疏计算、程序改写以及验证与测试等领域的内容。页面还提供相关教程资源，帮助开发者和研究人员优化机器学习和深度学习的编译性能。

awesome-AI-for-time-series-papers - 时间序列分析领域的人工智能前沿研究与资源集锦

AIGithub开源项目数据挖掘时间序列机器学习深度学习

这是一个全面收录人工智能在时间序列分析(AI4TS)领域最新研究成果的资源库。项目汇集了顶级AI会议和期刊发表的论文、教程和综述，涉及时间序列、时空数据、事件数据等多个方面。资源库实时更新NeurIPS、ICML、KDD等重要会议的相关论文，为AI4TS领域的研究人员和工程师提供了丰富且及时的学术参考。

awesome-v - V语言框架库和工具资源汇总

GithubV语言库开源开源项目框架编程

awesome-v汇集了V语言生态系统中的优质资源,包括框架、库、工具和应用实例。涵盖命令行、编辑器、游戏、图形、网络等多个开发领域,为V语言开发者提供全面的参考。该项目持续更新,旨在促进V语言社区的发展和项目开发效率的提升。

awesome-data-engineering - 数据工程全面技术资源指南

Github大数据开源项目数据处理数据存储数据工程数据库

本资源列表全面覆盖数据工程领域,包括数据库、数据摄取、文件系统和序列化格式等核心技术。汇集Kafka、Hadoop、Spark等主流开源项目和创新解决方案,为数据工程实践提供系统性参考。内容涵盖从基础设施到前沿技术,是数据工程师深入学习和技术选型的重要指南。

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