3 रिपॉजिटरी
Awesome GitHub RepositoriesDataframe Structures
Organizing tabular data into structured dataframes for analysis.
Distinct from Data Structures: Distinct from general Data Structures: focuses specifically on tabular dataframe implementations for data science.
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Awesome Dataframe Structures GitHub Repositories
AI के साथ बेहतरीन रिपॉजिटरी खोजें।हम AI का उपयोग करके सबसे सटीक रिपॉजिटरी खोजेंगे।
- nixtla/statsforecast
Nixtla/statsforecast
4,809GitHub पर देखेंstatsforecast is a high-performance statistical time series forecasting library designed to generate point forecasts and prediction intervals. It functions as a distributed time series framework that utilizes a C-based forecasting engine and an automated model selector to identify and fit the optimal statistical model for every unique series in a dataset. The system also includes a time series anomaly detector to identify unusual data points by comparing observed values against probabilistic forecast intervals. The project is distinguished by its ability to handle massive-scale parallel forec
Employs high-performance dataframe structures to organize multiple time series for efficient memory management.
Python - shinnytech/tqsdk-python
shinnytech/tqsdk-python
4,789GitHub पर देखेंtqsdk-python एक क्वांटिटेटिव ट्रेडिंग SDK और फ्रेमवर्क है जिसे Python का उपयोग करके फ्यूचर्स, ऑप्शन्स और स्टॉक्स के लिए स्वचालित रणनीतियाँ विकसित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह एक एल्गोरिथमिक ट्रेडिंग इंजन और वित्तीय बाज़ार डेटा API के रूप में कार्य करता है, जो रणनीतियों को बैकटेस्ट करने, ऐतिहासिक डेटा का विश्लेषण करने और कई ब्रोकरेज खातों में लाइव ट्रेड्स निष्पादित करने के लिए आवश्यक टूल्स प्रदान करता है। यह प्रोजेक्ट एक विशेष ऑप्शन एनालिटिक्स लाइब्रेरी के माध्यम से खुद को अलग बनाता है जो Black-Scholes मॉडल का उपयोग करके ग्रीक्स, इंप्लाइड वोलेटिलिटी और वोलेटिलिटी सरफेसेस की गणना करती है। यह स्थिति प्रविष्टि और निकास के दौरान बाज़ार के प्रभाव को कम करने के लिए TWAP, Iceberg और POV जैसे जटिल ऑर्डर निष्पादन पैटर्न्स का भी समर्थन करता है। यह SDK रीयल-टाइम और ऐतिहासिक बाज़ार डेटा पुनर्प्राप्ति, क्वांटिटेटिव जोखिम प्रबंधन और पोर्टफोलियो मॉनिटरिंग सहित व्यापक क्षमता सतह को कवर करता है। यह डेटा स्ट्रीमिंग और टास्क शेड्यूलिंग के लिए एक एसिंक्रोनस निष्पादन मॉडल को शामिल करता है, साथ ही मल्टी-एसेट ट्रेडिंग सिमुलेशन और परफॉरमेंस विश्लेषण के लिए टूल्स भी प्रदान करता है। यह लाइब्रेरी रणनीति मॉनिटरिंग और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के लिए एक वेब-आधारित ग्राफिकल इंटरफेस प्रदान करती है।
Converts sequential market tick and k-line data into structured DataFrames for optimized numerical analysis.
Python - jwarmenhoven/coursera-machine-learning
JWarmenhoven/Coursera-Machine-Learning
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
Organizes tabular data into structured dataframes for efficient cleaning and analysis.
Jupyter Notebookandrew-ngcoursera-machine-learningpredictive-modeling
