mlfinlab
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Este repositorio es público y existe con el único propósito de brindar a los usuarios una manera fácil de detectar errores, solicitudes de funciones y otros problemas.
La biblioteca Python de MlFinlab es una caja de herramientas perfecta que todo investigador de aprendizaje automático financiero necesita.
Cubre cada paso de la creación de la estrategia de ML, desde la generación de estructuras de datos hasta las estadísticas de backtest. Estamos orgullosos de la solidez de nuestro código base: cada línea de código existente en los módulos se prueba y documenta exhaustivamente.
Para cada técnica presente en la biblioteca no solo proporcionamos documentación extensa, tanto con explicaciones teóricas como descripciones detalladas de las funciones disponibles, sino que también complementamos los módulos con una variedad cada vez mayor de videos de conferencias y diapositivas sobre los métodos implementados.
Queremos que pueda utilizar las herramientas de inmediato. Para lograrlo, cada módulo viene con una serie de cuadernos de ejemplo que incluyen ejemplos detallados del uso de los algoritmos. Nuestro objetivo es mostrarle todo el proceso, desde la importación de las bibliotecas hasta las métricas de rendimiento de la estrategia para que pueda obtener el valor agregado desde el principio.
Este proyecto está bajo una licencia de todos los derechos reservados.
Con la compra de la biblioteca, nuestros clientes obtienen acceso a la comunidad Hudson & Thames Slack, donde nuestros ingenieros y otros expertos cuantitativos siempre están listos para responder sus preguntas.
Alternativamente, puede enviarnos un correo electrónico a: [email protected].
Hudson and Thames Quantitative Research es una empresa con el objetivo de cerrar la brecha entre la investigación avanzada desarrollada en finanzas cuantitativas y su aplicación práctica. Hemos creado tres bibliotecas premium de Python para que puedas acceder sin esfuerzo a las últimas técnicas y concentrarte en lo más importante: crear tu propia estrategia ganadora .
