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https://github.com/dfkai/xtquantai 是 xtquantai 项目的 GitHub 仓库链接。以下是关于该项目的一些关键信息总结：
xtquantai 是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 的服务器，它将迅投 (xtquant) 量化交易平台的功能与人工智能助手集成，使 AI 能够直接访问和操作量化交易数据和功能。
get_trading_dates：获取指定市场的交易日期。get_stock_list：获取特定板块的股票列表。get_instrument_detail：获取股票的详...statsmodels.tsa 是用于时间序列分析的核心模块，包含丰富的模型类和工具函数，涵盖线性模型（如AR、ARMA、VAR）与非线性模型（如Markov切换模型）。其核心功能包括 描述性统计分析（自相关ACF、偏自相关PACF、周期图）、统计测试（单位根测试ADF/KPSS、Granger因果检验、协整检验）、参数估计（极大似然MLE、条件最小二乘、卡尔曼滤波），以及时间序列滤波（Baxter-King、Hodrick-Prescott）、确定性过程建模（时间趋势、季节性） 和预测模型（Theta模型、STL分解后预测）等，支持从数据诊断、模型拟合到预测的全流程时间序...
该仓库名为 Scylla，是一个智能代理 IP 池工具，旨在从互联网提取内容，并助力在人工智能时代构建自己的大语言模型。以下是对该仓库的详细介绍：
Scrapy 和 requests 仅用一行代码实现集成。...无头浏览器是一种没有图形用户界面（GUI）的网页浏览器，它能够像普通浏览器一样解析HTML、CSS、JavaScript，处理网页渲染、表单提交、Cookie存储等操作，但所有功能都通过命令行或编程接口（API）来控制，无需用户可视化交互。
nautilus_trader 是一个开源的高性能生产级算法交易平台仓库，为量化交易者提供了强大的工具和功能，支持策略的回测和实盘部署。以下是对该仓库的详细介绍：
tokio，提升运行速度。该网页是一个系统化交易（量化交易）领域的精选资源列表，涵盖库、工具、框架及学习资源，遵循MIT License或CC-BY国际协议开放使用。资源筛选标准包括符合量化交易领域、良好代码风格与架构，优先选择活跃开发及测试覆盖合理的项目。内容涵盖AI驱动的交易系统（如星数38k的AI Hedge Fund、12k的FinRL）、回测与实时交易框架（如31k星的vnpy、12k星的QuantConnect）、加密货币专项工具（如40k星的Freqtrade）、机器学习/强化学习工具、Alpha因子集合、基础组件（计算、分析、数据处理等库）、数据来源、经纪商API及学习资源（书籍、课程...
这个仓库名为 awesome-quant，是一份精心挑选的中文Quant相关资源索引，旨在为量化金融领域的从业者、研究者和爱好者提供全面且有价值的资源信息。以下是对该仓库的详细介绍：
README.md：核心文档，涵盖了量化金融各个方面的资源索引，包括数据源、数据库、量化交易平台、策略、回测、交易API、编程、论坛、书籍、论文、政策、值得关注的信息源以及其他Quant资源索引等内容。papers.md：收集了与量化金融相关的最新论文，按照机器学习相关（如自然语言处理、强化学习、低频预测、高频交易）和投资组合管理等主题进行分类整理。LICENSE：采用MIT许可证，允许他人...这个仓库名为 awesome-deep-trading，主要收集了将人工智能、深度学习、机器学习和神经网络应用于算法交易领域的代码、论文和资源。以下是对该仓库的详细介绍：
该仓库采用开放访问的方式，使用者可以根据自己的选择，免费遵循 MIT 许可证或知识共享 CC - BY 国际公共许可证，对其中的内容进行使用和再利用。
仓库内容主要分为三个部分：论文（Papers）、代码仓库（Repositories）和资源（Resources）。
包含了多个子类别，涵盖了不同技术和应用场景的相关研究： - Meta Analyses & System...