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pybroker

Python和机器学习驱动的高效算法交易框架

PyBroker算法交易机器学习Python回测Github开源项目

PyBroker是一个专为开发算法交易策略而设计的Python框架，特别侧重于使用机器学习技术。它提供了超快速的回测引擎、支持多资产的交易规则执行、历史数据访问、步进分析训练和回测、以及随机自助法等功能。PyBroker支持多平台安装，适用于Windows、Mac和Linux系统，帮助加速开发流程并获得更精确的交易结果。

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介绍知识库相关项目
vectorbt - 高性能量化交易和投资组合分析Python库
GithubPython库vectorbt回测开源项目数据分析量化交易
vectorbt是一个Python库，专注于量化交易和投资组合分析。它提供策略回测、参数优化和数据可视化功能，支持高性能计算以处理大规模数据和复杂策略。该库适用于多种金融工具，包括加密货币，并集成了丰富的技术指标和分析工具。vectorbt能够满足从简单投资策略到复杂算法交易的各种需求，为量化分析提供全面支持。
FinRL - 开源金融强化学习框架助力自动化量化交易
FinRLGithub开源框架开源项目强化学习量化交易金融科技
FinRL是一个开源金融强化学习框架,旨在促进量化金融领域的自动化交易。它采用三层架构设计,包括市场环境、智能代理和金融应用,支持多种数据源,并提供完整的训练-测试-交易流程。FinRL为研究人员和从业者提供了一个灵活高效的平台,用于开发和测试先进的交易策略,推动金融科技创新。
FinRL-Trading - 基于机器学习的股票选择与交易策略平台
AI交易FinRLGithub开源项目强化学习投资组合配置股票选择
FinRL-Trading是一个开源的交易策略开发平台，基于FinRL框架构建。该平台整合了监督学习和深度强化学习技术，用于股票选择和投资组合管理。FinRL-Trading提供金融数据处理、技术指标分析、股票筛选、资产配置和回测等功能，并支持部署到在线交易平台进行模拟交易。这个项目为研究人员和开发者提供了一个探索和实现AI驱动交易策略的工具，结合了机器学习、金融科技和算法交易等先进技术，旨在推动智能投资决策的发展。
deep-algotrading - 深度学习算法在金融交易中的探索与实践
GithubTensorFlow开源项目深度学习神经网络过拟合金融数据
本项目展示了深度学习技术在金融交易领域的应用。从简单回归到LSTM和策略网络,逐步介绍不同复杂度的算法模型。内容包括TensorFlow使用、深度强化学习概念,以及交易策略的构建与优化。通过代码示例和详细说明,读者可学习如何将深度学习应用于金融数据分析和算法交易。这是一个面向学习者和从业者的教育资源,展示了深度学习在非传统领域的创新应用。
awesome-systematic-trading - 量化交易资源库,系统化策略开发工具大全
Github加密货币回测系统实时交易开源框架开源项目量化交易
这个项目汇集了系统化交易和量化策略开发所需的各类资源，包括多种编程语言的库、工具和框架。涵盖回测系统、实盘交易接口、alpha因子、基础组件、分析工具和数据源等关键领域。资源经过精心筛选，注重实用性和代码质量，适合不同水平的量化交易者使用。项目持续更新，致力于为量化策略的研发和优化提供全面支持。
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。
TradeMaster - 量化交易的强化学习平台，支持从设计到部署
GithubTradeMaster开源平台开源项目强化学习数据集量化交易
TradeMaster是一个开源平台，专为量化交易（QT）设计，并由强化学习（RL）支持。平台涵盖了从设计到部署RL算法的整个流程。用户可以在平台上获取市场数据、使用数据驱动的市场模拟器、操作各种RL交易算法，并通过评估工具进行分析。主要更新包括对特征生成和选择的支持、新的Python包发布以及丰富的教程和示例。
ta-lib-python - 高效金融技术分析库 支持多种指标与图表识别
GithubPythonTA-Lib开源项目技术分析指标金融市场
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。
mlforecast - 高性能可扩展的机器学习时间序列预测框架
GithubMLForecast分布式训练开源项目时间序列预测机器学习特征工程
mlforecast是一个基于机器学习模型的时间序列预测框架,具有高效的特征工程实现和良好的可扩展性。该框架支持pandas、polars、spark等多种数据格式,兼容sklearn API,能够处理海量数据。除了支持概率预测和外生变量,mlforecast还提供分布式训练功能,适用于大规模生产环境的时间序列预测任务。框架采用熟悉的fit和predict接口,便于快速上手和集成到现有项目中。
automating-technical-analysis - 自动化技术分析与深度学习的金融交易系统
Github加密货币交易开源项目技术分析时间序列分析股票交易金融交易
automating-technical-analysis项目旨在通过数据分析和深度学习简化金融交易决策。它结合了多种流行的技术分析指标，如MACD、慢随机指标和RSI，并利用Transformer编码器神经网络学习价格模式和交易行为。这种创新方法提供实时的买入、卖出或持有建议，有助于优化交易策略。项目通过Streamlit平台提供易于使用的界面，使技术分析变得更加简单和易懂。作为开源项目，它适用于股票和加密货币市场，为交易者提供强大的自动化分析工具。
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