分类目录归档:开源项目

开源财经数据接口库-aktools


这个仓库名为 aktools,是一款用于快速搭建 AKShare HTTP API 的工具,通过它可以利用一行命令来启动 HTTP 服务,从而让原本专属服务于 Python 用户的开源财经数据接口库 AKShare 的使用突破编程语言的限制。以下是该仓库的详细介绍:

主要特点

  • 依赖于 AKShare、FastAPI 和 Typer。
  • 无论使用 C/C++、Java、Go、Rust、Ruby、PHP、JavaScript、R、Matlab、Stata 等编程语言或软件,都可以快速、轻松获取财经数据,助力更好地展开研究和开发工作。

目录结构

.gitignore
.pre-commit-...

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RAGFlow-生成式人工智能融入商业领域的平台


RAGFlow是一个致力于将生成式人工智能融入商业领域的平台,核心是其检索增强生成(RAG)引擎,为企业挖掘潜力提供支持。 1. 核心功能与优势

- **模板化分块**:采用模板化分块技术,具备智能且可解释的特性,能够对复杂格式的非结构化数据进行深度理解,从中精准提取知识,确保高质量的信息处理。
- **兼容多种数据源**:支持Word、幻灯片、Excel、文本、图像、扫描件、结构化数据、网页等多种类型的数据源,满足企业多样化的数据处理需求。
- **减少幻觉**:通过提供依据和引用,可快速查看关键参考资料与可追溯的引用信息,为生成的答案提供坚实依据,有效减少答案中的幻觉现象。
  1. ...

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AnythingLLM一款集成多种功能的AI应用程序


该网页是AnythingLLM的产品介绍页面,主要宣传其为一款集成多种功能的AI应用程序,具备多方面优势,面向个人和组织用户。

  1. 产品定位:一体化AI应用,号称是用户唯一需要的AI应用。支持多种大语言模型(LLM)、处理各类文档,且配备智能代理,强调完全隐私性。适用于Windows、MacOS和Linux系统,由Y Combinator支持。
  2. 产品优势

    • 安装便捷:一键安装,将所有工具集合成单个桌面应用程序。
    • 安全隐私:仅与用户明确连接的服务通信,可在无网络连接下完全在本地运行。
    • 模型多样:支持多种模型,如微软Azure上的企业GPT模型;OpenAI的GPT - 3、GPT - 4及...

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tf-quant-finance-基于 TensorFlow 的量化金融库


tf-quant-finance 是一个基于 TensorFlow 的量化金融库,以下是关于这个仓库的详细介绍:

1. 概述

该库利用 TensorFlow 的硬件加速支持和自动微分功能,提供高性能的量化金融组件。它的目标是为基础数学方法、中级方法以及特定定价模型提供 TensorFlow 支持,并且在未来几个月会不断扩展覆盖范围。

2. 结构

库的结构分为三个层次: - 基础方法:包含核心数学方法,如优化、插值、求根算法、线性代数、随机和准随机数生成等。 - 中级方法:包括常微分方程(ODE)和偏微分方程(PDE)求解器、伊藤过程框架、扩散路径生成器、Copula 采样器等。 - 定价...

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stocks-insights-ai-agent-股票数据洞察应用-开源项目


stocks-insights-ai-agent 是一个股票数据洞察应用的仓库,该项目主要展示了如何使用 Agentic 检索增强生成(RAG)工作流来从特定公司及更广泛的股票市场的新闻和财务数据中提取见解。以下是对该仓库的详细介绍:

1. 许可证

此项目使用 Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License 进行许可。

2. 主要特性

  • 股票表现可视化:展示所选股票的历史表现的图形和图表。
  • 特定属性数据检索:获取特定股票的特定属性的详细信息。
  • 新闻聚合:展示有关特定股票或公司的...

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LLMQuant-专注于人工智能、大语言模型(LLM)和量化研究的开源社区


全文总结 LLMQuant 是一个专注于人工智能、大语言模型(LLM)和量化研究的开源社区。其目标是利用人工智能为量化研究提供可行的技术和解决方案集合。社区提供了多种解决方案,包括 Alpha Agent、QuantGPT、Sentiment Agent、QuantPedia 和 Quant Copilot 等,分别用于增强预测分析、自动化交易策略、衡量市场情绪、高效分析数据集以及处理金融领域的自然语言处理任务。社区的运作方式包括加入、贡献、应用和获得社区支持等。用户可以通过访问网站的教程、资源、更新和社区等板块开始使用 LLMQuant,也欢迎社区成员贡献教程、工具或见解,如有问题可通...

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FinRL-关于金融强化学习的开源项目


这个仓库名为 FinRL,是一个关于金融强化学习的开源项目。以下是对该仓库的详细介绍:

1. 项目概述

FinRL 是第一个面向金融强化学习的开源框架,并且已经发展成为一个生态系统。它主要有三个层次:市场环境、智能体和应用程序。在一个交易任务中,智能体与市场环境进行交互并做出一系列决策。

2. 开发路线图

Dev Roadmap Stage Users Project Description
0.0 (Preparation) entrance practitioners FinRL - Meta gym - style market environments
1.0 ...

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FinRL-Trading-基于FinRL进行AI股票交易策略开发项目


该网页是关于基于FinRL进行AI股票交易策略开发项目的介绍,涵盖项目目的、开发阶段、文件夹与文件等关键信息,旨在利用监督学习和深度强化学习构建并部署股票交易策略。

  1. 项目概述:基于FinRL,运用监督学习(SL)和深度强化学习(DRL)开发AI股票选择和交易策略,并部署到在线交易平台。
  2. 开发阶段

    • 阶段一:金融数据处理和技术指标:下载道琼斯30种工业股票平均价格指数(Dow-30)、纳斯达克100指数(NASDAQ-100)或标准普尔500指数(S&P 500)数据,包含开盘价、最高价、最低价、收盘价和成交量(OHLCV)及基本面指标;获取技术指标(如MACD、RSI)和基本...

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FinRL-Meta-用于数据驱动的金融强化学习的市场环境和基准平台


FinRL-Meta是一个用于数据驱动的金融强化学习的市场环境和基准平台,旨在为研究人员和量化从业者提供便利。 1. 目标

- **提供基准和促进公平比较**:便于研究人员在相同数据集上评估不同策略,帮助理解深度强化学习(DRL)算法的“黑箱”特性。
- **缩小模拟与现实差距**:解决现有研究中回测与实际表现差异大的问题。
- **减轻数据预处理负担**:让量化从业者专注于策略开发和优化。
  1. 设计原则

    • 即插即用(PnP):具备模块化特点,可处理不同市场类型。
    • 完整性和通用性:涵盖多个市场、多种数据源,提供用户友好变量。
    • 分层结构和可扩展性:包含数据层、环境层和代理层,各层通过端...

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FinGPT_Forecaster-基于人工智能的股票预测工具


FinGPT_Forecaster 是一个基于人工智能的股票预测工具,由 AI4Finance-Foundation 开发,旨在通过分析市场新闻和公司基本面信息,预测股票价格的短期走势。以下是关于 FinGPT_Forecaster 的详细介绍:


1. 项目概述

FinGPT_Forecaster 是 FinGPT 项目中的一个重要模块,专注于股票市场的短期预测。它通过整合过去几周的市场新闻和公司基本面信息,生成对目标公司未来一周股价走势的预测,并提供详细的分析报告。该工具基于 Llama-2-7b-chat-hf 模型,使用 LoRA(低秩适应)技术进行微调,训练数据涵盖 2022 ...

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