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Finance
यह प्रोजेक्ट स्टॉक मार्केट डेटा को इकट्ठा करने, मैनिपुलेट करने और विश्लेषण करने के लिए डिज़ाइन की गई एक Python क्वांटिटेटिव फाइनेंस लाइब्रेरी है। यह क्वांटिटेटिव स्टॉक एनालिसिस के लिए टूल्स का एक सूट प्रदान करता है, जिसमें तकनीकी और मौलिक मानदंडों के आधार पर स्टॉक्स को फिल्टर करने के लिए एक इक्विटी स्क्रीनिंग फ्रेमवर्क शामिल है।
इस लाइब्रेरी में स्टॉक मूवमेंट्स को क्लासिफाई करने और भविष्य की कीमत की दिशाओं का पूर्वानुमान लगाने के लिए एक मशीन लर्निंग प्राइस प्रेडिक्टर है। इसमें ऐतिहासिक डेटा के खिलाफ पोर्टफोलियो रणनीतियों का परीक्षण करने के लिए एक एल्गोरिदम ट्रेडिंग सिम्युलेटर के साथ-साथ Bollinger Bands, RSI और MACD जैसे इंडिकेटर्स की गणना करने के लिए एक वित्तीय तकनीकी विश्लेषण टूल भी शामिल है।
यह सॉफ्टवेयर वेब स्क्रैपिंग के माध्यम से वित्तीय डेटा अधिग्रहण, व्यक्तिगत स्टॉक मूल्यांकन, और मूल्य डेटा के बड़े एरेज़ को प्रोसेस करने के लिए वेक्टरकृत संख्यात्मक गणना के उपयोग सहित वित्तीय क्षमताओं की एक विस्तृत श्रृंखला को कवर करता है।
Features
- Quantitative Finance & Trading - A complete Python library for gathering, manipulating, and performing quantitative analysis on stock market data.
- Financial Price Forecasting - Implements machine learning models to classify stock movements and forecast future price directions.
- Algorithmic Trading Simulators - Evaluates the performance of automated investment strategies by simulating them against historical data.
- Criteria-Based Screeners - Provides a system for filtering stocks based on specific numerical thresholds and investment criteria.
- Technical Stock Screeners - Filters securities based on technical indicators and fundamental analysis to identify investment opportunities.
- Equity Assessments - Evaluates specific equities using detailed tools to determine current performance and intrinsic value.
- Screening Frameworks - Provides a comprehensive framework for filtering stocks based on technical and fundamental analysis criteria.
- Screening Workflows - Implements a workflow to filter stocks based on technical and fundamental criteria for investment identification.
- Stock Analysis Tools - Provides tools to analyze individual equities and determine intrinsic value using quantitative methods.
- Technical Indicators - Implements mathematical calculations for trend indicators such as Bollinger Bands and Relative Strength Index.
- Trading Strategy Backtesting - Applies algorithmic trading logic to historical financial data to simulate and evaluate performance.
- Trading Strategy Sandboxes - Provides an isolated environment to test and validate trading strategies against historical market data.
- Predictive Financial Models - Applies machine learning implementations tailored for financial forecasting and classifying stock movements.
- Financial Data Collection Pipelines - Aggregates financial market data and company information through automated collection pipelines.
- Web Data Collection - Automates the gathering of price action and corporate information from diverse web sources.
- Web Data Scraping - Extracts structured market data and company information from financial websites using automated scripts.
- Numerical Computing - Utilizes high-performance matrix operations and statistics to process large arrays of price data.
- Educational Resources - Collection of programs for gathering and analyzing market data.
