#56 · 主分类： 金融数据与分析平台
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量化分析、策略和回测
项目最后更新：08/26/23
GitHub Stars
3.0K
Forks数量
574
贡献者数量
4
许可证
MIT
收录理由
这个仓库更像是一张量化研究的地图，而不是一个开箱即用的交易系统。它用一系列笔记带你走一遍量化工作中真正会用到的技术：组合优化、风险价值、多种线性回归（经典、贝叶斯、MCMC、卡尔曼滤波、TensorFlow）、基于协整和卡尔曼滤波的配对交易、隐马尔可夫链，以及用RNN做股价预测。每一篇笔记都配有一篇简短博客，解释背后的思路，读起来很顺畅。项目里还有机器学习和深度强化学习的资料文件夹，以及回测代码和一个实盘交易演示视频，能让你看到想法如何从笔记本一步步变成可执行的策略。整体更偏向学习材料而非生产级平台，代码需要你根据实际情况修改，不能直接拿来就跑。
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