इस प्रोजेक्ट के बारे में

यह रिपॉजिटरी खुद को एक वन-स्टॉप क्वांटिडेटिव ट्रेडिंग संसाधन के रूप में स्थापित करती है जो सीखने, सिमुलेशन, रणनीति अनुसंधान और तैनाती को कवर करती है। यह वर्तमान में एक इंस्टॉल करने योग्य Python लाइब्रेरी के रूप में पैकेज नहीं है; उपयोगकर्ता रिपॉजिटरी को क्लोन करते हैं, requirements.txt से निर्भरताएँ स्थापित करते हैं, और प्रत्येक उदाहरण निर्देशिका में README खोलते हैं। मुख्य सामग्री: - egs_trade: स्थानीय ट्रेडिंग उदाहरण, जिसमें पारंपरिक डबल मूविंग-औसत रणनीतियाँ, पोर्टफोलियो अनुकूलन, रीइन्फोर्समेंट-लर्निंग ट्यूटोरियल, Microsoft Qlib उदाहरण, और Wind-आधारित लाइव ट्रेडिंग सिमुलेशन शामिल हैं। - egs_alpha: अल्फा माइनिंग और फैक्टर लाइब्रेरीज़, जिसमें एक स्वचालित tsfresh-आधारित माइनिंग उदाहरण, Alpha101, stockstats, और TA-Lib सामग्री शामिल है। - egs_llm: वित्तीय LLM अनुप्रयोग, जिसमें बाजार विश्लेषण और Unsloth-आधारित तर्क स्टॉक-पूर्वानुमान मॉडल प्रशिक्षण उदाहरण शामिल है। - egs_fin_nlp: वित्तीय पाठ विश्लेषण, जिसमें StructBERT बाजार भावना वर्गीकरण उदाहरण शामिल है। - egs_data: डेटा अधिग्रहण और प्रसंस्करण सामग्री, सामान्य डेटा स्रोतों और एक एकीकृत इंटरफ़ेस के साथ। - egs_aide: ट्रेडिंग सहायक उपकरण, जिसमें Excel-आधारित स्टॉक मॉनिटर, अलर्ट, कैंडलस्टिक चार्ट, भावना और पूंजी-प्रवाह शीट, बहु-स्रोत डेटा फ़ॉलबैक, कॉन्फ़िगरेशन रीलोड, और परीक्षण शामिल हैं। - egs_online_platform: JoinQuant और अन्य चीनी क्वांटिडेटिव अनुसंधान सेवाओं जैसे प्लेटफार्मों के लिए रणनीतियाँ और अनुसंधान कोड। - ai_notes और क्यूरेटेड संसाधन अनुभाग: नोट्स, ट्यूटोरियल, फ्रेमवर्क तुलना, पेपर व्याख्याएँ, और लिंक जो डेटा, फैक्टर, बैकटेस्टिंग, रणनीतियों, विज़ुअलाइज़ेशन, HFT, LLM, और ट्रेडिंग इंटरफ़ेस में व्यवस्थित हैं। - quant_brain, runtime, और tools: कोर एल्गोरिदम, तैनाती, और सहायक कोड क्षेत्र। परियोजना बताती है कि यह स्टॉक, फंड, क्रिप्टोकरेंसी, और अन्य बाजारों को कवर करती है, और Python, C++, CPU, और GPU तैनाती पथों पर चर्चा करती है। इसके दर्शक संस्थागत निवेशकों से लेकर खुदरा व्यापारियों तक हैं, जिनके पास प्रोग्रामिंग अनुभव हो या न हो। रिपॉजिटरी में कुछ उदाहरणों के लिए रिपोर्ट किए गए ऐतिहासिक बैकटेस्ट आंकड़े शामिल हैं, लेकिन इसका अपना दस्तावेज़ीकरण चेतावनी देता है कि रणनीतियाँ प्रभावी बनी रहेंगी इसकी गारंटी नहीं है और लाइव उपयोग से पहले सावधानीपूर्वक सत्यापित किया जाना चाहिए। कुछ विस्तृत ट्यूटोरियल, वीडियो, और मॉडल भुगतान किए गए साथी चैनलों के माध्यम से पेश किए जाते हैं, जबकि मुख्य कोड रिपॉजिटरी स्वतंत्र रूप से उपलब्ध रहती है। परियोजना Apache 2.0 के तहत लाइसेंस प्राप्त है और Python 3.8+ इंगित करती है।