#投资组合优化

该项目提供丰富的量化研究资源，涵盖策略回测、机器学习和深度强化学习应用，以及实盘交易演示。资源内容包括投资组合优化、风险值评估、线性回归（经典、贝叶斯、MCMC、卡尔曼滤波、Tensorflow）、均值回归、协整对冲交易、隐马尔科夫链、RNN股票预测、主成分分析、ARIMA和GARCH模型、Fama-French三因子模型等。此外，项目还提供在线资源和教程，帮助用户深入理解和应用量化研究技术。

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。

Norn是一个融合AI和量化分析的股票数据科学平台，简化投资研究过程。平台提供自动化股票分析工具，包括Sharpe比率计算、投资组合优化和AI辅助研究。通过'管理投资组合'功能，投资者可全面跟踪和分析投资表现。Norn结合人工智能和统计学，助力做出更明智的投资决策，为投资者带来高效、智能的投资体验。

Mezzi是一款AI驱动的投资管理工具，整合多个投资账户，提供智能优化建议。该工具帮助投资者优化投资组合、降低资本利得税、减少基金费用，并增加被动收入。Mezzi通过AI技术简化税务管理，识别更具成本效益的基金，同时承诺保护用户隐私，不出售用户数据。作为一个现代化的财富管理解决方案，Mezzi旨在为各类投资者提供更智能、更高效的投资体验。

EarnAI是一个智能投资分析平台，结合机器学习技术为投资者提供个性化建议。平台功能包括投资组合优化、市场预测和自动报告生成。支持多语言，满足不同经验水平投资者需求。EarnAI注重数据安全，使用加密技术保护用户信息。投资者可根据自身风险承受能力和投资目标获取定制化推荐，助力做出更明智的投资决策。

deepdow是一个Python开源项目，致力于连接投资组合优化和深度学习。它通过构建完全可微分的层级管道，实现市场预测和优化问题设计的融合。该框架支持单次前向传递完成权重分配，集成可微凸优化技术，并提供多种数据加载策略。deepdow适用于CPU和GPU环境，为研究人员提供了灵活的实验平台。

Cvxportfolio是一个基于Python的开源投资组合优化和回测库。它实现了多种优化模型,提供API接口和示例代码。支持自定义预测、并行回测和风险管理,可用于构建复杂交易策略。该库依赖Cvxpy和Pandas,适用于金融研究和实际投资。其面向对象设计便于扩展,能够高效评估不同投资策略的表现。