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statsforecast ist eine statistische Hochleistungs-Bibliothek für Zeitreihenprognosen, die darauf ausgelegt ist, Punktprognosen und Vorhersageintervalle zu generieren. Sie fungiert als verteiltes Zeitreihen-Framework, das eine C-basierte Prognose-Engine und einen automatisierten Modellselektor nutzt, um das optimale statistische Modell für jede einzigartige Serie in einem Datensatz zu identifizieren und anzupassen. Das System enthält zudem einen Zeitreihen-Anomaliedetektor, um ungewöhnliche Datenpunkte durch den Vergleich beobachteter Werte mit probabilistischen Prognoseintervallen zu identifizieren. Das Projekt zeichnet sich durch seine Fähigkeit aus, massiv parallele Prognosen für Millionen individueller Serien zu verarbeiten. Dies erreicht es durch ein verteiltes Computing-Framework, Multi-Core-Parallel-Ausführung und kompilierte C-Kernels, die die Kernlogik von ARIMA und exponentieller Glättung beschleunigen. Das System optimiert die großskalige Verarbeitung weiter unter Verwendung eines Long-Format-Datenlayouts und einer Lazy-Evaluation-Datenpipeline, um den Speicher-Overhead zu reduzieren. Die Bibliothek bietet eine umfassende Suite von Modellen, einschließlich AutoARIMA, verschiedenen Methoden der exponentiellen Glättung für intermittierende oder saisonale Nachfrage, Theta-Dekomposition und GARCH-Volatilitätsmodellierung für finanzielles Risiko. Sie deckt breitere Funktionsbereiche ab, wie multivariate Prognosen mit exogenen Variablen, Zeitreihen-Dekomposition und Modellevaluierung mittels historischer Kreuzvalidierung und Sliding-Window-Analyse. Die Bibliothek integriert sich mit Hochleistungs-Datenstrukturen wie Polars und bietet Dienstprogramme, um gespeicherte Modelle als REST-Endpunkte für netzwerkzugängliche Vorhersagen bereitzustellen.

tqsdk-python ist ein quantitatives Trading-SDK und Framework, das für die Entwicklung automatisierter Strategien für Futures, Optionen und Aktien unter Verwendung von Python konzipiert ist. Es fungiert als algorithmische Trading-Engine und Finanzmarktdaten-API und bietet die notwendigen Tools, um Strategien zu backtesten, historische Daten zu analysieren und Live-Trades über mehrere Broker-Konten hinweg auszuführen. Das Projekt zeichnet sich durch eine spezialisierte Options-Analytics-Bibliothek aus, die Griechen, implizite Volatilität und Volatilitätsoberflächen unter Verwendung des Black-Scholes-Modells berechnet. Es unterstützt zudem komplexe Order-Ausführungsmuster wie TWAP, Iceberg und POV, um den Markteinfluss während des Einstiegs und Ausstiegs aus Positionen zu minimieren. Das SDK deckt ein breites Funktionsspektrum ab, einschließlich Echtzeit- und historischer Marktdatenabfrage, quantitativem Risikomanagement und Portfolio-Monitoring. Es integriert ein asynchrones Ausführungsmodell für Daten-Streaming und Task-Scheduling, neben Tools für Multi-Asset-Trading-Simulation und Performance-Analyse. Die Bibliothek bietet eine webbasierte grafische Oberfläche für Strategie-Monitoring und Datenvisualisierung.

This repository serves as an educational collection of Python implementations for fundamental machine learning algorithms and statistical models. It provides a structured environment for learning core concepts through interactive computational documents that combine live code, narrative text, and data visualizations. The codebase focuses on predictive modeling development, offering instructional examples for building and evaluating regression, classification, and neural network models. It utilizes standardized data science library interfaces to demonstrate how to implement and execute these a