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这个仓库是关于 pybroker 的项目，pybroker 是一个用于使用机器学习进行算法交易的 Python 框架。以下是关于这个仓库的详细介绍：
pybroker 旨在帮助用户开发算法交易策略，尤其专注于使用机器学习的策略。借助该框架，用户可以轻松创建和微调交易规则、构建强大的模型，并深入了解策略的性能。
akquant 是一个开源的量化投资教程项目，下面是关于这个仓库的详细介绍：
AKQuant 主要讲述 PyBroker 量化投资框架的使用和相关案例介绍。用户可以通过访问 利用 PyBroker 进行量化投资 进行阅读学习。
项目的主要目录和文件结构如下：
akquant/
├── .gitignore
├── .pre-commit-config.yaml
├── README.md
├── main.py
├── mkdocs.yml
├── pyproject.toml
├── requirements.txt
├── docs/
│ ├── ...Alpha Vantage是一家提供金融市场数据API和电子表格数据服务的公司，旨在为算法交易等场景提供数据支持。
Alpaca是一个为开发者和企业提供股票、期权和加密货币交易API的平台，在金融科技领域优势显著，助力众多企业开展相关业务。
平台优势
这个仓库名为awesome-data，从其README.md文件内容来看，它主要是一个关于数据资源的汇总仓库，以下是详细介绍：
预测者网（https://www.yucezhe.com/ ）专注于提供金融数据服务，主要围绕沪深股票交易数据展开，涵盖多种数据类型：
在金融行业的广袤版图中，数据如同流淌的血液，源源不断地为整个行业的运转提供着养分。从传统的银行储蓄、信贷业务，到复杂的证券投资、保险精算，再到新兴的互联网金融服务，每一个环节都与数据紧密相连。
以银行的信贷业务为例，银行需要全面了解客户的收入水平、信用记录、资产负债情况等多维度数据，才能准确评估客户的还款能力和信用风险，从而决定是否给予贷款以及贷款额度和利率。在证券投资领域，投资者则依赖于股票价格走势、公司财务报表、行业动态等海量数据，来分析市场趋势、挖掘投资机会，并制定投资策略。
然而，随着金融市场的不断发展和创新，数据的来源变得愈发广泛和复杂。金融机构...
残差网络（Residual Network，ResNet）是一种深度神经网络架构，由何恺明等人于2015年提出，旨在解决深度网络训练中的退化问题（即随着网络加深，训练误差反而增大）。以下是其核心内容：
更深的网络理论上应能拟合更简单的函数（如恒等映射），但实际训练中难以学习到这种映射。
残差学习（Residual Learning）