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Un poco de curiosidad. Un mundo de código abierto.
THE FIRST COLLECTIONVectorBT es una biblioteca de backtesting de Python de código abierto que vectoriza la investigación de estrategias: empaqueta miles de combinaciones de parámetros en arrays de NumPy y los acelera con Numba y un motor Rust opcional, además de análisis de cartera y visualización interactiva con Plotly.
Redis es un servidor de estructuras de datos en memoria de código abierto que se usa como caché, base de datos NoSQL, broker de mensajes y motor de búsqueda y consultas vectoriales. El README cubre casos de uso, tipos de datos, bibliotecas cliente, inicio rápido y compilación desde el código fuente.
InfluxDB 3 Core es una base de datos de series temporales de código abierto diseñada para eventos en tiempo real, analítica y monitoreo, impulsada por Apache Arrow, DataFusion y Parquet.
tsfresh es un paquete de Python para la extracción y selección automática de características de series temporales, combinando estadística, procesamiento de señales y pruebas de hipótesis.
Prometheus es un sistema de monitoreo de servicios y sistemas y una base de datos de series temporales de la Cloud Native Computing Foundation, que utiliza PromQL y un modelo de datos multidimensional.
Un pequeño scraper de Python que obtiene periódicamente el JSON público de disponibilidad de estacionamiento de Monash University y lo anexa a un CSV, ejecutado mediante GitHub Actions. El README detalla análisis futuros y una posible página de predicciones.
TDengine es una base de datos de series temporales de código abierto y nativa para la nube, diseñada para IoT, vehículos conectados e Industrial IoT, con ingestión en tiempo real, procesamiento de secuencias, clustering distribuido y un agente de IA para predicciones.
TimescaleDB es una extensión de PostgreSQL diseñada para análisis en tiempo real de alto rendimiento sobre datos de series temporales y eventos.
Darts es una biblioteca de Python para pronóstico de series temporales y detección de anomalías, que combina modelos estadísticos y neuronales, pronósticos probabilísticos, covariables, backtesting, reconciliación y puntuación basada en PyOD.
