# Pandas ML Quant
The Pandas Machine Learning Quant module is not only a pure python reimplementation of the famous
[TA-Lib](http://mrjbq7.github.io/ta-lib/). There are also useful tools to plot data as well as to
train neural networks while you never need to leave the world of pandas.
## Installation
Follow the instructions on [https://github.com/KIC/pandas-ml-quant](https://github.com/KIC/pandas-ml-quant)
## Documentation
Check out the notebooks at [https://github.com/KIC/pandas-ml-quant/blob/master/notebooks](https://github.com/KIC/pandas-ml-quant/blob/master/notebooks)
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pandas-ml-quant-0.1.8.tar.gz
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Python库是一组预先编写的代码模块,旨在帮助开发者实现特定的编程任务,无需从零开始编写代码。这些库可以包括各种功能,如数学运算、文件操作、数据分析和网络编程等。Python社区提供了大量的第三方库,如NumPy、Pandas和Requests,极大地丰富了Python的应用领域,从数据科学到Web开发。Python库的丰富性是Python成为最受欢迎的编程语言之一的关键原因之一。这些库不仅为初学者提供了快速入门的途径,而且为经验丰富的开发者提供了强大的工具,以高效率、高质量地完成复杂任务。例如,Matplotlib和Seaborn库在数据可视化领域内非常受欢迎,它们提供了广泛的工具和技术,可以创建高度定制化的图表和图形,帮助数据科学家和分析师在数据探索和结果展示中更有效地传达信息。
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pandas-ml-quant-0.1.8.tar.gz (93个子文件)
pandas-ml-quant-0.1.8
setup.py 1KB
PKG-INFO 1KB
pandas_ml_quant.egg-info
SOURCES.txt 4KB
top_level.txt 37B
PKG-INFO 1KB
requires.txt 291B
dependency_links.txt 1B
pandas_ml_quant_test
__init__.py 0B
test_component.py 476B
test__utils.py 503B
analysis
__init__.py 0B
forecast
__init__.py 0B
test_vorlatility.py 396B
test_support_resistence.py 299B
encoders
__init__.py 0B
test__normalization.py 1KB
test__gaf_encoding.py 1KB
test__candles.py 826B
test__time.py 467B
test__one_hot_encoding.py 3KB
test_normalizer.py 326B
indicators
__init__.py 0B
test__autogression.py 2KB
test__features.py 7KB
labels
__init__.py 0B
test__descrete.py 2KB
test__continuous.py 0B
model
__init__.py 0B
test_fnl_postprocessor.py 3KB
trading
__init__.py 0B
test_transaction_log.py 3KB
test_backtest.py 2KB
strategy
__init__.py 0B
test_optimized.py 2KB
pytorch
__init__.py 0B
test_time2vec.py 1KB
test_custom_loss.py 3KB
config.py 491B
licence.txt 1KB
requirements.txt 226B
dev-requirements.txt 40B
MANIFEST.in 9B
setup.cfg 79B
pandas_ml_quant
utils.py 2KB
__init__.py 1KB
df
__init__.py 0B
technical_analysis.py 1KB
plot.py 7KB
analysis
__init__.py 195B
normalizer.py 3KB
covariances.py 425B
forecast
__init__.py 48B
support.py 6KB
volatility.py 1010B
backtest.py 2KB
encoders
__init__.py 179B
candles.py 3KB
volume.py 636B
auto_regression.py 2KB
time.py 761B
resample.py 517B
one_hot.py 791B
gramian_angular_field.py 4KB
indicators
__init__.py 809B
multi_object.py 4KB
single_object.py 4KB
labels
__init__.py 71B
discrete.py 4KB
labels.py 1KB
continuous.py 294B
filters.py 3KB
keras
__init__.py 0B
loss.py 4KB
time_2_vec.py 3KB
layers.py 4KB
optimizer.py 9KB
model
__init__.py 124B
summary
__init__.py 179B
binary_weighted_classification_summary.py 5KB
backtest_summary.py 746B
post_processed_features_and_labels.py 3KB
rl_trading_agent.py 4KB
plots
__init__.py 1B
trading
__init__.py 0B
transaction_log.py 5KB
strategy
__init__.py 0B
optimized.py 4KB
pytorch
__init__.py 0B
layers
__init__.py 32B
time_2_vec.py 1KB
custom_loss
__init__.py 29B
soft_dtw.py 3KB
Readme.md 587B
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程序员Chino的日记
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