gym-mtsim

MetaTrader 5交易模拟与强化学习环境集成库

MetaTrader 5 OpenAI Gym 交易模拟强化学习回测 Github 开源项目

gym-mtsim是一个整合MetaTrader 5交易模拟器和OpenAI Gym强化学习环境的Python库。它支持多资产交易模拟、回测可视化及强化学习环境构建。该项目提供通用、易用且可读性强的工具,涵盖完整交易流程。适合各层次用户使用,可进行交易策略开发和测试。

API库CCXTGithub交易所集成加密货币交易开源项目数字货币

CCXT是一个跨语言加密货币交易库,提供统一API接口连接全球110多家交易所。支持市场数据获取、交易执行和算法交易,适用于开发者、交易员和数据分析师。特点包括公私API支持、数据标准化和多语言兼容,可轻松集成到各类交易系统中。该库支持JavaScript、Python、PHP和C#等多种编程语言,可用于存储分析行情数据、开发交易算法、回测策略和构建交易机器人。CCXT简化了与不同交易所API的集成,为加密货币交易应用开发提供了强大而灵活的基础。

PettingZoo - Python多智能体强化学习库

APIGithubPettingZooPython库多智能体强化学习开源项目环境模拟

PettingZoo是一个Python库，专为多智能体强化学习研究设计。它采用Agent Environment Cycle (AEC)游戏模型，提供统一的API支持各类多智能体环境。该库包含Atari、Butterfly、Classic等多个环境家族，支持多样化的智能体交互。PettingZoo还提供并行API用于同步行动场景，并通过严格的版本控制确保实验可重现性。

financial-machine-learning - 金融机器学习资源汇总与实践指南

Github开源项目强化学习深度学习算法交易量化交易金融机器学习

这个项目收集了金融机器学习(FinML)领域的精选工具和应用。主要包括Python资源，涵盖深度学习、强化学习和股票预测模型等。此外还提供交易微服务系统和量化机器学习交易等实用内容。项目为金融科技领域的机器学习应用提供了全面的学习和参考资料。

Stock Market GPT - AI投资研究工具助力深度市场分析和决策

AI工具AI投资工具Pine ScriptStock Market GPT技术分析股票分析

Stock Market GPT是一款基于人工智能的投资研究工具，为投资者和交易者提供全面的市场分析服务。该平台集成了财务报表分析、市场情绪洞察和技术图表分析等功能，同时支持股票比较、全天候投资研究、Pine Script策略生成等特色服务。通过先进的AI技术和实时数据更新，Stock Market GPT致力于提升用户的投资决策质量，优化研究效率，并提供个性化投资建议，助力投资者深入洞察市场机会。

ml-agents - 用于游戏和模拟环境的开源智能代理训练工具

AIGithubUnity ML-Agents Toolkit开源项目强化学习模拟环境游戏开发

Unity ML-Agents Toolkit是一个开源项目，利用游戏和模拟环境训练智能代理。集成了基于PyTorch的先进算法，用户可以轻松训练2D、3D和VR/AR游戏中的智能代理。支持强化学习、模仿学习和神经进化等方法，适用于NPC行为控制、自动化测试和游戏设计评估。该工具包为游戏开发者和AI研究人员提供了一个共享平台，助力在Unity丰富环境中测试AI进展，并惠及广泛的研究和开发社区。

simglucose - Python实现的1型糖尿病模拟器助力强化学习研究

GithubOpenAI Gymsimglucose开源项目强化学习糖尿病模拟器血糖控制

simglucose 是一个基于 FDA 批准的 UVa/Padova Simulator 实现的开源 1 型糖尿病模拟器。它包含 30 个虚拟患者模型，兼容 OpenAI Gym 和 rllab API，支持自定义奖励函数和控制器。该项目支持并行计算，能生成多种性能分析图表。研究人员可利用 simglucose 开发和测试糖尿病管理的强化学习算法，为相关研究提供了便利。

nautilus_trader - 开源事件驱动算法交易平台支持多资产回测及实盘

GithubNautilusTrader回测实时交易开源项目算法交易量化交易平台

nautilus_trader是一个开源高性能算法交易平台，采用事件驱动引擎，支持多资产、多策略和多交易所操作。平台核心使用Rust编写，提供历史数据回测和实盘部署功能，支持各种订单类型和执行指令。它可自定义组件，适用于AI交易代理训练，旨在解决Python回测环境与生产环境的一致性问题。该平台具有高性能、可靠性和可移植性，为量化交易者提供全面的解决方案。

mlgb - 多模型支持的CTR预测和推荐系统库

CTR预测GithubMLGB开源项目推荐系统机器学习深度学习模型

MLGB是一个Python库，集成了50多种CTR预测和推荐系统模型，兼容TensorFlow和PyTorch框架。该库提供简洁的API，方便快速调用复杂模型。通过代码优化，MLGB实现了高效性能，为研究和工程实践提供了多样化的模型选择。

tianshou - 基于PyTorch的高性能模块化强化学习框架

GithubPyTorchTianshou开源项目强化学习深度学习算法库

Tianshou是基于PyTorch和Gymnasium的强化学习框架,提供高性能、模块化设计和友好接口。支持在线、离线、多智能体及基于模型的算法,兼顾实现简洁和灵活性。特点包括向量化环境、RNN训练、自定义状态/动作等。框架涵盖多种先进算法,配有完善文档和测试,适合研究和应用开发。

leetcode-hard-gym - 用于评估代码生成智能体的LeetCode强化学习环境

GithubLeetcode-Hard Gym代码生成开源项目强化学习环境接口编程语言

leetcode-hard-gym是一个基于OpenAI gym的强化学习环境，连接LeetCode提交服务器，用于评估代码生成智能体。该项目支持多种编程语言，并提供脚本构建未污染的LeetCode困难题目数据集。研究人员可以通过此环境设置、提交代码并获取评估结果，为代码生成研究提供便利工具。项目还包含一个排行榜，展示了不同AI模型在LeetCode困难题目上的表现，如GPT-4和Codex等。环境支持包括Python、Java、JavaScript在内的18种编程语言，为研究人员提供了广泛的评估选择。

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