প্রকল্প সম্পর্কে

এই রিপোজিটরি নিজেকে শেখা, সিমুলেশন, কৌশল গবেষণা এবং ডিপ্লয়মেন্ট কভার করা এক-স্টপ কোয়ান্টিটেটিভ ট্রেডিং রিসোর্স হিসেবে উপস্থাপন করে। এটি বর্তমানে ইনস্টলযোগ্য Python লাইব্রেরি হিসেবে প্যাকেজ করা নয়; ব্যবহারকারীরা রিপোজিটরি ক্লোন করেন, requirements.txt থেকে ডিপেন্ডেন্সি ইনস্টল করেন এবং প্রতিটি উদাহরণ ডিরেক্টরির README খোলেন। প্রধান বিষয়বস্তু: - egs_trade: লোকাল ট্রেডিং উদাহরণ, যার মধ্যে রয়েছে ঐতিহ্যবাহী ডাবল মুভিং-অ্যাভারেজ কৌশল, পোর্টফোলিও অপটিমাইজেশন, রিইনফোর্সমেন্ট-লার্নিং টিউটোরিয়াল, Microsoft Qlib উদাহরণ এবং Wind-ভিত্তিক লাইভ ট্রেডিং সিমুলেশন। - egs_alpha: আলফা মাইনিং এবং ফ্যাক্টর লাইব্রেরি, যার মধ্যে রয়েছে স্বয়ংক্রিয় tsfresh-ভিত্তিক মাইনিং উদাহরণ, Alpha101, stockstats এবং TA-Lib উপকরণ। - egs_llm: আর্থিক LLM অ্যাপ্লিকেশন, যার মধ্যে রয়েছে মার্কেট অ্যানালাইসিস এবং Unsloth-ভিত্তিক রিজনিং স্টক-ফোরকাস্টিং মডেল ট্রেনিং উদাহরণ। - egs_fin_nlp: আর্থিক টেক্সট বিশ্লেষণ, যার মধ্যে রয়েছে StructBERT মার্কেট সেন্টিমেন্ট ক্লাসিফিকেশন উদাহরণ। - egs_data: ডেটা সংগ্রহ ও প্রসেসিং উপকরণ, সাধারণ ডেটা সোর্স এবং একটি ইউনিফায়েড ইন্টারফেসসহ। - egs_aide: ট্রেডিং অ্যাসিস্ট্যান্ট টুল, যার মধ্যে রয়েছে Excel-ভিত্তিক স্টক মনিটর, অ্যালার্ট, ক্যান্ডেলস্টিক চার্ট, সেন্টিমেন্ট ও ক্যাপিটাল-ফ্লো শিট, মাল্টি-সোর্স ডেটা ফলব্যাক, কনফিগারেশন রিলোড এবং টেস্ট। - egs_online_platform: JoinQuant এবং অন্যান্য চীনা কোয়ান্টিটেটিভ রিসার্চ সার্ভিসের মতো প্ল্যাটফর্মের জন্য কৌশল ও গবেষণা কোড। - ai_notes এবং কিউরেটেড রিসোর্স সেকশন: ডেটা, ফ্যাক্টর, ব্যাকটেস্টিং, কৌশল, ভিজ্যুয়ালাইজেশন, HFT, LLM এবং ট্রেডিং ইন্টারফেস জুড়ে সাজানো নোট, টিউটোরিয়াল, ফ্রেমওয়ার্ক তুলনা, পেপার ব্যাখ্যা এবং লিংক। - quant_brain, runtime এবং tools: কোর অ্যালগরিদম, ডিপ্লয়মেন্ট এবং সহায়ক কোড এলাকা। প্রকল্পটি জানায় যে এটি স্টক, ফান্ড, ক্রিপ্টোকারেন্সি এবং অন্যান্য মার্কেট কভার করে, এবং Python, C++, CPU ও GPU ডিপ্লয়মেন্ট পথ নিয়ে আলোচনা করে। এর লক্ষ্য শ্রোতা প্রাতিষ্ঠানিক বিনিয়োগকারী থেকে শুরু করে প্রোগ্রামিং অভিজ্ঞতাসহ বা ছাড়া খুচরা ট্রেডার পর্যন্ত। রিপোজিটরিতে কিছু উদাহরণের জন্য রিপোর্ট করা ঐতিহাসিক ব্যাকটেস্ট পরিসংখ্যান রয়েছে, তবে এর নিজস্ব ডকুমেন্টেশন সতর্ক করে যে কৌশলগুলো কার্যকর থাকার নিশ্চয়তা নেই এবং লাইভ ব্যবহারের আগে সাবধানে যাচাই করা উচিত। কিছু বিস্তারিত টিউটোরিয়াল, ভিডিও এবং মডেল পেইড সহযোগী চ্যানেলের মাধ্যমে দেওয়া হয়, অথচ মূল কোড রিপোজিটরি বিনামূল্যে পাওয়া যায়। প্রকল্পটি Apache 2.0 লাইসেন্সের অধীনে এবং Python 3.8+ নির্দেশ করে।