FX-1-Minute-Data

高频金融数据集与下载API工具

外汇数据集 API 历史价格下载时间序列数据金融市场数据 Github 开源项目

FX-1-Minute-Data是一个开源项目，提供自2000年起的外汇、商品和股指1分钟高频数据集。项目包含66多个外汇对、原油和主要股指数据，并提供Python API支持多种时间框架的历史数据下载。数据格式统一，来源可靠，适用于金融分析和算法交易研究。

pybroker - Python和机器学习驱动的高效算法交易框架

GithubPyBrokerPython回测开源项目机器学习算法交易

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。

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。

quantmod - R语言量化金融分析与交易框架

GithubR语言包quantmod交易分析开源项目数据可视化金融建模

quantmod是一个R语言包，为量化金融分析和交易提供了完整框架。它简化了数据管理和可视化流程，支持多源数据导入、图表绘制和技术指标集成。包含getSymbols()和chartSeries()等核心功能，可轻松获取金融数据并生成交互式图表。与TTR包兼容，支持添加各种技术分析指标。这个开源工具适用于金融分析师、交易者和研究人员，有助于提高金融建模效率。

FinRL-Tutorials - FinRL金融强化学习实践教程与应用案例集

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FinRL-Tutorials项目提供强化学习在金融交易中的实践教程。内容涵盖股票交易、投资组合管理和加密货币等领域，从入门到高级逐步深入。教程展示FinRL框架应用，同时介绍可解释AI和集成学习等技术。项目为研究人员和从业者提供了将AI应用于金融市场的学习资源。

pysnowball - 雪球股票数据Python API库

GithubPython库pysnowball开源项目股票数据量化交易雪球API

pysnowball是一个Python库,用于获取雪球APP的股票数据。它提供实时行情、K线、业绩预告、机构评级、资金流向等数据查询功能。该库简单易用,设置token后即可快速使用各类API,为量化交易和金融分析提供数据支持。

gs-quant - 量化金融Python工具包，优化交易策略与风险管理

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GS Quant是一款开源的Python工具包，专为量化金融设计，由高盛量化开发团队创建和维护。基于强大的风险转移平台，GS Quant致力于加速量化交易策略和风险管理解决方案的开发。这一灵活易用的工具包适用于衍生品结构化、交易和风险管理，同时可作为数据分析应用的统计包。GS Quant为量化分析提供强大的API访问能力，支持Python 3.6及以上版本，为机构客户和量化研究人员提供全面的量化金融解决方案。

openHistorian - 高效实时时间序列数据管理平台

GithubopenHistorian实时数据处理开源项目数据归档时间序列数据高性能存储

openHistorian是一个高效的时间序列数据管理平台,专为过程控制数据的集成和归档而设计。它能快速处理和存储大量数据,包括高精度的亚秒级信息。系统采用先进的存储引擎,实现了快速数据插入和低延迟检索。openHistorian支持实时数据处理和可视化,适用于SCADA、同步相量测量和故障记录等多种工业应用场景。

okama - Python投资组合分析与优化库结合CFA建议和免费金融数据

GithubPython库okama开源项目投资组合分析资产优化金融数据

okama是一个开源的Python投资组合分析和优化库。它遵循CFA建议，提供Markowitz平均方差分析、多期有效前沿优化和蒙特卡洛模拟等功能。该库集成了免费的金融数据API，包括股票、ETF和商品的历史数据，以及通胀率等宏观经济指标。okama还提供多种风险指标和财务比率，适用于投资分析和资产管理。

xts - R语言高性能时间序列数据处理扩展包

GithubR包xts开源项目数据处理时间序列金融数据

xts是R语言的时间序列扩展包，基于zoo类开发，提供高效的时间索引数据结构。它通过合理约束提升性能，保持简单灵活的使用体验。xts支持ISO-8601日期时间索引，具备强大的时间序列聚合和应用功能，广泛应用于金融分析等需要处理大量时间序列数据的领域。

Deep_Learning_Machine_Learning_Stock - 深度学习和机器学习在股票市场预测中的应用

Github人工智能开源项目机器学习深度学习算法股票预测

本项目深入探讨了深度学习和机器学习在股票市场预测中的应用。从数据收集到模型训练,涵盖了算法选择、过拟合处理和性能优化等关键环节。项目融合了技术分析和基本面分析,并探讨了长短期预测策略。这是一个面向研究者和开发者的综合性资源,旨在展示人工智能在金融市场分析中的潜力。

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