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。

vectorbt - 高性能量化交易和投资组合分析Python库

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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。

DataFrame - 高效C++数据分析库，支持多种统计和多线程功能

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DataFrame是一个高效的C++数据分析库，提供类似于Python的Pandas和R的DataFrame功能。它支持数据切片、连接、分组操作，并具备统计、金融及机器学习算法。该库特别适合处理大数据集，拥有优异的性能和多线程支持。通过多种内置算法和可添加的自定义算法，用户可以灵活分析和处理数据。DataFrame还与Polars等工具进行了性能对比，展现了其在大数据处理上的显著优势。

crypto-trading-bot - 多功能加密货币交易机器人

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这是一个开源的加密货币交易机器人项目，支持Bitfinex、Bitmex和Binance等主流交易所。项目特点包括多币种交易、实时行情监控、信号仪表盘和高级订单功能。基于Node.js开发，采用WebSocket通信和SQLite存储，并提供Web界面。项目还包括回测功能、风险管理工具和自定义策略支持。技术栈涵盖Node.js、WebSocket、SQLite和Express等。虽仍在开发中，但已具备基本功能，适合对自动化加密货币交易感兴趣的开发者和交易者探索使用。

Quanty - 金融知识图谱平台提供实时市场分析和洞察

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Quanty是一个创新型金融分析平台，结合先进技术和全面知识图谱。通过GraphQL API，平台提供加密货币和股票的实时分析和数据策略。Quanty整合市场新闻和大规模语言模型，构建庞大金融知识图谱，实现智能数据分类、市场洞察和实体关系提取。适用于市场研究、新闻聚合、交易策略和投资组合管理等领域，有助于提升金融决策水平。

zvt - 股票市场分析与交易的可视化和数据分析工具

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zvt是一个高效的可视化和数据分析工具，支持中国、美国和香港股市的数据抓取、持久化、增量更新与机器学习预测。用户可以通过简洁代码实现数据采集、策略编写和交易分析，在金融市场中做出更好决策。详尽的文档和多样的功能模块，使其成为投资者及开发者的理想选择。

gym-anytrading - 基于OpenAI Gym的交易算法模拟环境

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gym-anytrading提供了一系列基于OpenAI Gym的交易算法模拟环境。它包含TradingEnv、ForexEnv和StocksEnv三个环境，支持外汇和股票市场交易模拟。该项目专注于简单性、灵活性和全面性，可以轻松定制交易动作、仓位和奖励函数等。它还提供了示例代码，展示如何与Stable-Baselines3等库集成使用。项目GitHub链接：https://github.com/AminHP/gym-anytrading

Financial Flow - 智能金融资讯平台提供实时市场洞察

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Financial Flow融合人工智能技术，为投资者提供实时市场洞察。平台特色包括智能新闻摘要、实时股价追踪和情绪分析，助力快速获取关键信息。汇集可靠金融资讯来源，同时提供顶级投资组合分析，帮助把握市场动向。该平台致力于创新金融新闻阅读体验，提供高效便捷的资讯服务。

FinChat.io - 综合金融数据与AI的智能投资研究平台

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FinChat.io是一款领先的AI投资工具，整合机构级金融数据、分析工具和对话式AI，为投资者提供全面的股票研究平台。覆盖10万多家全球上市公司，提供精确财务数据、公司分析和智能AI助手。平台特色包括收入利润细分、分析师预估、AI生成摘要和数据可视化，以及个性化终端界面。凭借高度准确的数据和先进的AI应用，FinChat.io致力于提升投资研究效率，目前已获得15万多投资者和机构的认可，成为智能化股票研究的首选工具。

mlforecast - 高性能可扩展的机器学习时间序列预测框架

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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。

pandas - Python数据分析与处理的开源利器

DataFrameGithubPythonpandas开源开源项目数据分析

pandas是Python生态系统中的核心数据分析库，提供高性能、易用的数据结构和工具。它支持处理结构化数据，包括数据清洗、转换、合并、分组分析等操作。pandas可读写多种格式的数据源，如CSV、Excel、SQL数据库等。作为开源项目，pandas由活跃社区维护，持续优化以满足数据科学家、分析师和开发者的需求。

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