文件名称：alphatools:Python中的定量金融研究工具
文件大小：3.73MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-24 09:50:26
python data-science machine-learning quant quantitative-finance
该软件包旨在提供环境内横跨两个金融研究（例如，最佳的一流的开源工具zipline ， alphelens和pyfolio ）和机器学习（例如， scikit-learn ， LightGBM ， PyMC3 ， pytorch和fastai ）操作一起。 “稳定”环境在Python 3.5上，不包括fastai 。 “最新”环境是在Python 3.6上，并且依赖于向后兼容的PEP来表示仅支持3.5（例如zipline ）的软件包。 最新的环境包括PyTorch 1.0和fastai 1.0.x的预发行版。 两种环境中的PyTorch版本当前仅是“ CPU”（即，目前没有GPU / CUDA）。 目前，“测试”仅测试是否在没有冲突的情况下构建了环境。 此外，该软件包还提供了一些功能，以使股权α因子研究过程更易于访问和更具生产力。 便利功能位于顶部，尤其是该程序包中的横截面类和功能。 al
【文件预览】：
alphatools-master
----setup.py(736B)
----.gitignore(1KB)
----install_latest.sh(1KB)
----alphatools()
--------algo()
--------fundamentals()
--------data()
--------__init__.py(0B)
--------research()
--------ics()
--------__main__.py(644B)
--------expression()
--------misc()
----install_stable.sh(1KB)
----.travis.yml(810B)
----MANIFEST.in(39B)
----LICENSE(11KB)
----setup.cfg(39B)
----requirements_blaze_stable.txt(598B)
----requirements_stable.txt(1KB)
----notebooks()
--------pipeline-minimal.ipynb(7KB)
--------model.txt(28KB)
--------pipeline-blaze-factory.ipynb(5KB)
--------research-minimal-scratch.ipynb(61KB)
--------research-set-bundle.ipynb(51KB)
--------pyfolio-minimal.ipynb(1.6MB)
--------.DS_Store(6KB)
--------expression-alphas.ipynb(144KB)
--------one_o_one_alphas.json(14KB)
--------alpha9.png(197KB)
--------Tree84.gv(882B)
--------lightgbm-minimal.ipynb(87KB)
--------research-minimal.ipynb(111KB)
--------Tree84.gv.png(109KB)
--------BayesSearchCV-minimal.ipynb(44KB)
--------pipeline-blaze-minimal.ipynb(25KB)
--------Tree84.gv.pdf(17KB)
--------pymc3-minimal.ipynb(799KB)
--------model.json(255KB)
----README.md(19KB)
----tests()
--------model.txt(40KB)
--------test_catboost.py(737B)
--------catboost_info()
--------test_lightgbm.py(2KB)
--------expressions.py(2KB)
--------test_sklearn.py(513B)
----requirements_latest.txt(2KB)
----ci()
--------test.py(54B)
----requirements_blaze_latest.txt(598B)