本文主要推荐和总结了Github上高质量、开源的数据科学在投资策略领域的应用项目。这些项目涵盖了股票、加密货币等多个投资领域,使用了机器学习、深度学习等前沿技术。通过学习和使用这些项目源代码,可以提高我们的数据科学在投资策略方面的应用能力,开发出更优秀的算法交易策略。我们不仅可以汲取这些开源项目的思路,也可以基于它们进行扩展和二次开发。对于投资策略领域的从业者和数据科学爱好者来说,都是很好的学习资源。
开源机器学习框架Qlib让策略开发变得简单高效
开源的机器学习量化框架Qlib有着非常完整的功能,可以覆盖因子计算、模型训练、回归测试等投资策略开发全流程,大大简化了我们的数据准备和模型搭建工作。它还特别考虑了在线部署的需求,通过Qlib-Server组件,可以将数据和模型部署成服务,实现多用户高效共享。我们可以借助Qlib快速验证投资思路,开发策略原型
Python的回测框架backtrader功能强大,上手容易
Python开源回测框架backtrader是一个功能强大、文档详尽、示例丰富的选择。它采用事件驱动方式进行回测,可以高度自定义我们的交易策略逻辑。同时,相对容易上手使用,回测代码清晰简洁。它还有专门论坛可以交流讨论,是数据科学投资策略实践的好帮手。我们可以基于它快速开发和优化自己的算法交易策略
开源项目广泛涵盖股票、加密货币等多个投资领域
这些开源项目覆盖了包括股票、加密货币在内的多个投资领域。例如频交易库Freqtrade实现了一个加密货币交易机器人,支持主流交易所和通信协议;股票机器学习策略库mlfinlab提供了各类策略和指标实现。这为我们提供了跨市场验证策略思路的可能。我们也可以在这些项目基础上,开发适用于更多投资类别的算法模型
数据接口、指标计算等辅助工具库极大提升效率
除了回测框架和策略参考,还有很多辅助类的开源工具库也发挥着重要作用。例如Tushare、Aktions等提供的股票数据接口可以让我们更便捷地获取市场信息,ta-lib等指标计算库也极大简化了我们的开发工作。这些辅助工具可以显著提升我们投资策略搭建的效率,我们可以更专注于策略逻辑本身的设计
Github上开源项目活跃度高,代码质量有保证
这些投资策略相关的开源项目大都拥有较高的stars数量和贡献者,维护频率也比较高,可以确保代码质量。它们基本上都采用宽松的开源协议,非常友好地支持商业化使用。通过关注项目更新,我们可以时刻掌握投资策略技术最前沿。所以,Github无疑是获取高质量数据科学投资策略开源项目的绝佳渠道
总的来说,Github上收集的这些开源投资策略项目,可以为我们提供丰富的思路和高效的开发工具。我们可以从中学习前沿的技术方法,也可以直接基于它们快速开发交易策略原型。这些项目覆盖广泛的投资类别,辅助组件也很完善,是投资从业者和策略开发者极好的学习资源。