分类目录归档：开源项目
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。
产品优势
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：
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。
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...
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：
此项目使用 Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License 进行许可。
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...
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：
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。
| Dev Roadmap | Stage | Users | Project | Description |
|---|---|---|---|---|
| 0.0 (Preparation) | entrance | practitioners | FinRL - Meta | gym - style market environments |
| 1.0 ... |
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。
开发阶段
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。
设计原则
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：
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 ...
该网页是开源STEAM平台的官网，由上海鸽蛋网络科技有限公司打造，旨在为机构、学校和教育从业者提供STEAM在线教育解决方案，推动教育发展。 1. 平台功能与特点 - 功能集成丰富：整合编程工具、作业系统、题库考试系统、赛事系统、编程社区，还封装AI、微信生态对接等常用工具。 - 权限管理精细：可区分多校区，精确控制角色和用户权限，实现个性化数据和界面展示。 - 多端适配便捷：兼容主流浏览器，适配PC、平板、手机，方便随时随地使用。 - 架构灵活安全：采用PaaS/SaaS架构，支持定制开发，数据独立部署存储保障安全。 - 教学工具多样：默认集成S...
Backtesting.py 是一个高效、轻量级的 Python 回测框架，专注于单资产交易策略的开发和优化。以下是其核心特性和使用指南：
Strategy 类并重写 init() 和 next() 方法即可定义策略，支持技术指标集成（如 TA-Lib）。bt.plot() 生成交互式图表，展示资金曲线、交易信号、持仓变化等，支持动态缩放...