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ta-lib-python

高效金融技术分析库 支持多种指标与图表识别

TA-Lib Python是一个基于Cython的金融技术分析库,提供150多种市场技术指标和蜡烛图模式识别。性能优于原始SWIG接口,支持NumPy、Pandas和Polars等数据处理库。该库为金融分析软件开发者提供多种技术分析工具,可用于处理市场数据,计算移动平均线、MACD、RSI、布林带等指标。

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。
ccxt - 跨语言加密货币交易集成库
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。
dask - 开源灵活的并行计算库 助力大规模数据分析
DaskGithubPython库并行计算开源开源项目数据分析
Dask是一个开源的灵活并行计算库,专为大规模数据分析设计。它支持多种数据结构和算法,与NumPy、Pandas等Python数据科学工具无缝集成。Dask提供高效的并行计算能力,能处理超出单机内存的大型数据集,适用于数据科学、机器学习等领域。活跃的社区支持进一步增强了其在数据分析中的应用价值。
Gym-Trading-Env - Gymnasium金融交易环境 支持强化学习算法研究
GithubGym Trading EnvPython库交易模拟开源项目强化学习金融数据
Gym-Trading-Env是基于Gymnasium的股票交易模拟环境,专为强化学习算法研究设计。它支持多交易所数据快速下载、高效环境配置、复杂交易操作和高性能渲染。适用于Python 3.9+的Windows、Mac和Linux平台,为交易算法研究提供了简化的工具。
tsfresh - 时间序列特征自动提取和分析的Python开源工具
GithubPythontsfresh开源项目时间序列机器学习特征提取
tsfresh是一个开源Python库,专注于时间序列数据的自动特征提取。它集成了统计学、时间序列分析、信号处理和非线性动力学的算法,并提供了特征选择机制。该工具可处理多种采样数据和事件序列,提供100多种预定义特征,并通过内置过滤程序评估特征重要性。tsfresh支持回归和分类任务,兼容sklearn、pandas和numpy,可在本地或集群环境运行,为时间序列分析提供了高效解决方案。
tslearn - Python时间序列分析机器学习库
GithubPython库tslearn开源项目数据预处理时间序列分析机器学习
tslearn是一个开源的Python库,专注于时间序列分析和机器学习。它提供数据预处理、分类、聚类、回归和多种距离度量方法。支持可变长度时间序列,兼容scikit-learn,包含UCR数据集和数据生成器。tslearn适用于需要进行时间序列分析的数据科学工作,支持超参数调优和管道等功能,为研究和实践提供全面工具支持。
temporian - 高效可靠的时间数据预处理库
GithubPython库Temporian开源项目数据预处理时间数据处理特征工程
Temporian是一个专注于时间序列分析和数据预处理的Python库。它支持多种时间数据类型,包括多变量时间序列、事件日志和跨源事件流。经过优化,Temporian在处理时间数据时的效率可达常规库的1000倍。此外,它还提供了防止数据泄露的功能,并能与现有机器学习生态系统无缝集成,为时间数据处理提供了高效可靠的解决方案。
great-tables - 强大而简便的Python表格生成库
DataFrameGithubGreat TablesPython开源项目数据可视化表格生成
Great Tables是一个功能丰富的Python库,用于创建和自定义表格。该库支持灵活组合各种表格元素,包括表头、表尾和行标签等,并提供多样的单元格格式化选项。Great Tables可处理Pandas或Polars DataFrame数据,支持在多种环境中渲染表格。其设计注重简洁性和实用性,适用于各类表格展示场景。
libtmux - Python库实现tmux终端多路复用器的程序化管理
GithubPython库libtmuxtmux会话管理开源项目终端复用器
libtmux是一个类型化的Python库,封装了tmux终端多路复用器的程序化交互功能。该库可管理tmux服务器、会话、窗口和窗格,通过对象映射实现对活动tmux会话的遍历、检查和交互。libtmux支持Python 3.8+和tmux 1.8+版本,提供丰富的API,方便开发者通过Python代码灵活控制tmux环境。
statsforecast - 快速高效的统计时间序列预测工具
GithubStatsForecast开源项目性能优化时间序列预测统计模型自动模型
StatsForecast是一个专注于统计时间序列预测的Python库。它集成了多种常用模型如ARIMA、ETS等,并通过numba实现高性能计算。该库支持概率预测、外生变量处理和异常检测,可与Spark等大数据框架无缝对接。StatsForecast能高效处理大规模时间序列数据,适用于生产环境和基准测试。
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