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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
yfinance - Python库实现高效获取雅虎财经市场数据
GithubPython库Yahoo Financeyfinance开源项目股票数据金融数据
yfinance是一个Python库，通过线程化方式从雅虎财经API获取市场数据。它能够下载股票信息、历史数据、财务报表、持股情况和分析师推荐等多种数据。yfinance支持处理单个或多个股票代码，提供灵活的数据获取选项。这个库主要用于金融研究和教育目的，使用时需遵守雅虎的相关条款。
awesome-systematic-trading - 全面的系统化交易资源集合
Github交易策略回测开源框架开源项目算法交易量化交易
该项目汇集了系统化交易的全面资源，包括97个研究和交易库、696个策略描述、55本专业书籍和23个相关视频。内容涵盖量化交易策略的开发、回测和执行工具，以及博客和课程资源。适合希望深入了解系统化交易的研究者和实践者参考使用。
cvxportfolio - 开源投资组合优化与回测Python库
CvxportfolioGithubPython库回测开源软件开源项目投资组合优化
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。
Stock-Prediction-Neural-Network-and-Machine-Learning-Examples - Python实现的股票预测神经网络和机器学习模型集
GithubPython开源项目机器学习神经网络股票预测超参数优化
这个开源项目集成了多种用于股票预测的机器学习和神经网络方法，包括遗传算法、梯度提升和K均值聚类等。项目展示了如何使用Keras、PyTorch等主流深度学习框架实现这些模型。其特色在于提供了超参数优化功能，支持多线程处理以提升效率。开发者可以方便地配置和测试不同的超参数，如学习率、批量大小和网络结构。项目还包含了使用实时市场数据进行股票预测的实例代码和详细文档，适合学习和研究股票预测技术。
deepdow - 融合深度学习的投资组合优化框架
GithubPython包开源项目投资组合优化权重分配梯度下降深度学习
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。
sports-betting - Python体育博彩工具包 实现数据驱动预测和策略分析
GithubPythonsports-betting开源项目投注策略数据处理机器学习
sports-betting是一个开源的Python体育博彩工具包，提供数据加载和投注分析功能。它支持历史数据下载、比赛数据处理、机器学习模型构建和策略回测。兼容scikit-learn，可用于多种联赛的数据分析、交叉验证、概率预测和价值投注识别。该工具包适合数据分析人员和体育爱好者进行系统化的体育博彩研究。
real-time-data-pipelines-in-python - Python实时数据管道构建实例,加密货币交易应用
Apache KafkaGithubPythonQuix Streams加密货币交易实时特征管道开源项目
本项目展示如何使用Python和Apache Kafka构建生产级实时特征管道。以加密货币交易为例，介绍从Kraken Websocket API获取原始数据、转换为机器学习模型特征，并存储至特征库的完整流程。项目基于Quix Streams 2.0库实现，提供可扩展的解决方案。同时包含Streamlit仪表板，实时可视化特征数据。此实例为数据科学家和机器学习工程师提供了实时系统构建参考。
openbb-agents - 基于LLM的自主金融研究与分析工具
API集成GithubOpenBB LLM Agents开源项目数据提供商自动研究金融分析
OpenBB LLM Agents是一个开源创新项目，结合大语言模型和OpenBB Platform进行自主金融研究。通过函数调用与OpenBB Platform交互，该工具能够分析最新市场数据，处理复杂的时序依赖查询，回答高级金融问题。支持Python 3.10+，可通过PyPI安装。配置OpenAI API密钥和数据提供商凭据后，用户可进行股票市值查询、基本面分析等多种金融分析任务，为金融分析提供灵活、准确的支持。
pandas-ta - Python金融技术分析库 提供130多种指标和实用工具
GithubPandas TAPython开源项目技术分析指标库数据处理
Pandas TA是一个基于Python的金融技术分析库，集成了130多种技术指标和60多种TA-Lib蜡烛图模式。该库提供常用指标如移动平均线、MACD、布林带等，并支持多进程计算以提高效率。它还包含示例代码，展示如何创建自定义策略。Pandas TA充分利用了Pandas库的优势，为金融数据分析提供了丰富的工具和灵活的功能。
skforecast - 高效的Python时间序列预测库
GithubPython库scikit-learnskforecast开源项目时间序列预测机器学习
skforecast是一个专门用于时间序列预测的Python库,兼容scikit-learn API的各种回归器。它提供了全面的工具集用于训练、验证和预测,支持单序列和多序列、递归和直接策略等多种预测场景。该库注重快速原型设计、可靠模型评估和生产部署,适用于各类时间序列预测任务。
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