Pandas TA-Python 3中的技术分析库 熊猫技术分析（ Pandas TA ）是一个易于使用的库，它利用具有120多个指标和实用程序功能的Pandas库。 其中包括许多常用指标，例如：简单移动平均线（ sma ），移动平均线收敛散度（ macd ），赫尔指数移动平均线（ hma ），布林带（ bband ），动平衡量（ obv ）， Aroon和Aroon振荡器（阿隆），挤压（挤压）等等。 目录 产品特点 具有120多个指示器和实用程序功能。 如果指标具有共同指标，则它们与事实上的紧密相关。 需要速度吗？ 通过使用DataFrame策略方法，您可以免费获得多处理功能！ 轻松

by Steven Shreve 通俗易懂的教材，适合金融数学，金融工程入门者学习。

S4 Finance 实施、迁移等内容介绍。挺有用的，值得收藏。

AlphaVantageAPI Python 3.7中的自以为是的AlphaVantage API包装器 要访问AlphaVantage，需要一个免费的API密钥，该密钥可以在上找到。 描述 该API旨在简化零售交易者和投资者获取免费财务数据的过程。 它只需要Pandas，因为它是一个通用的数据处理程序包，用于清理数据并将数据导出为各种文件格式，例如： csv （默认）， json ， pkl ， html和txt 。 如果还安装了openpyxl软件包，则也可以将其另存为Excel文件格式： xlsx 。 主要特点 与Pandas一起构建，以简化ETL管道。 可用的导出格式： csv （默认）， json ， pkl ， html ， txt和xlsx （如果已安装openpyxl软件包） 用扩展名“ av”扩展了Pandas DataFrame。 请参阅下面的扩展示例。 喜欢简

最终版，正规书，不是网站转换过来的。 The financial industry has recently adopted Python at a tremendous rate, with some of the largest investment banks and hedge funds using it to build core trading and risk managementsystems. Updated for Python 3, the second edition of this hands-on book helps you get started with the language, guiding developers and quantitative analysts through Python libraries and tools for building financial applications and interactive financial analytics. Using practical examples throughout the book, author Yves Hilpisch also shows you how to develop a full-fledged framework for Monte Carlo simulation-based derivatives and risk analytics, based on a large, realistic case study. Much of the book uses interactive IPython Notebooks.

eBook Description: Hands-On Python for Finance: Learn and implement quantitative finance using popular Python libraries like NumPy, pandas, and Keras Python is one of the most popular languages used for quantitative finance. With this book, you’ll explore the key characteristics of Python for finance, solve problems in finance, and understand risk management. The book starts with major concepts and techniques related to quantitative finance, and an introduction to some key Python libraries. Next, you’ll implement time series analysis using pandas and DataFrames. The following chapters will help you gain an understanding of how to measure the diversifiable and non-diversifiable security risk of a portfolio and optimize your portfolio by implementing Markowitz Portfolio Optimization. Sections on regression analysis methodology will help you to value assets and understand the relationship between commodity prices and business stocks. In addition to this, you’ll be able to forecast stock prices using Monte Carlo simulation. The book will also highlight forecast models that will show you how to determine the price of a call option by analyzing price variation. You’ll also use deep learning for financial data analysis and forecasting. In the concluding chapters, you will create neural networks with TensorFlow and Keras for forecasting and prediction. By the end of this Hands-On Python for Finance book, you will be equipped with the skills you need to perform different financial analysis tasks using Python.

redtorch 但知行好事，莫要问前程。 在您下载和使用本项目前,请务必阅读相关协议和注意事项 项目简介 项目是基于Java语言开发的开源量化交易程序开发框架。 项目仓库地址： 提示 如果你看到当前这段话，说明那你正在浏览的是1.0.0版本分支 。 此分支大幅精简了0.3.0版本中的通讯协议，增加了HTTP WebSocket混合RPC模式， 这极大的改善了性能，但是通讯模型理解难度增大; 此外，这个分支修复了大量拼写错误、 优化了Desktop模块的渲染方式、修复了诸多BUG、修改了接入认证方式。 由于改动幅度较大,尚未经过充分测试,请谨慎使用。 Web页面和Python客户端对应的1.0.0分支也已经发布，与0.3.0不兼容。 下一个版本1.1.0计划实现基于Zookeeper的HA，此版本已经提前准备了HaSession模块。 开发语言 Java 项目文档 此项目仅供代码相互学习，

[进入当今世界是高频数据驱动的，其特征是信息技术的应用和使用，以促进更好的业务发展和决策。 股票市场的价格变动主要受各个经济体的微观和宏观经济变量、法律框架和税收政策的影响。 问题的关键在于根据历史或过去的价格准确预测单个公司未来的股价走势。 由于股票市场随机行为的盛行和股价的波动，实现预测市场趋势的准确性变得困难。 本文使用集成机器学习方法分析了 NSE-Nifty 波动最大的 50 只公司股票（就市值而言）的运动模式的随机性。 研究结果将帮助投资者做出理性和明智的投资决策，通过投资于最有价值的股票来优化股票回报。

资源来自pypi官网。 资源全名：yahoo-finance-1.0.1.zip

金融数学 （the mathematics of finance ) 中文版本 by Joseph, Victor ISBN: 7-111-13816-3/0-362