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# 机器学习相关工具

许多量化交易框架都可以结合机器学习（ML）技术来优化策略、进行预测、调整参数等。

## Python

### Zipline + scikit-learn

- 功能：Zipline 本身并不专注于机器学习，但可以与 scikit-learn 等机器学习库结合使用。
- 链接：
  - Zipline：[https://www.zipline.io/](https://www.zipline.io/)
  - scikit-learn：[https://scikit-learn.org/](https://scikit-learn.org/)

### Backtrader + TensorFlow/PyTorch

- 功能：Backtrader 支持与机器学习模型结合。
- 链接：
  - Backtrader：[https://www.backtrader.com/](https://www.backtrader.com/)
  - TensorFlow：[https://www.tensorflow.org/](https://www.tensorflow.org/)
  - PyTorch：[https://pytorch.org/](https://pytorch.org/)

### QuantConnect (Lean) + ML.NET 或 TensorFlow

- 功能：QuantConnect 支持用机器学习模型来生成交易信号和预测。
- 链接：
  - QuantConnect：[https://www.quantconnect.com/](https://www.quantconnect.com/)
  - ML.NET：[https://dotnet.microsoft.com/apps/machinelearning-ai/ml-dotnet](https://dotnet.microsoft.com/apps/machinelearning-ai/ml-dotnet)
  - TensorFlow：[https://www.tensorflow.org/](https://www.tensorflow.org/)

### PyAlgoTrade + scikit-learn

- 功能：PyAlgoTrade 支持与 scikit-learn 等机器学习工具结合。
- 链接：
  - PyAlgoTrade：[https://github.com/gbeced/pyalgotrade](https://github.com/gbeced/pyalgotrade)
  - scikit-learn：[https://scikit-learn.org/](https://scikit-learn.org/)

## Go

### GoLearn

- 功能：GoLearn 是一个 Go 语言的机器学习库。
- 链接：[https://github.com/sjwhitworth/golearn](https://github.com/sjwhitworth/golearn)

### Gorgonia

- 功能：Gorgonia 是 Go 语言的一个深度学习库。
- 链接：[https://github.com/gorgonia/gorgonia](https://github.com/gorgonia/gorgonia)

## Node.js

### Brain.js

- 功能：Brain.js 是一个简单易用的神经网络库。
- 链接：[https://github.com/BrainJS/brain.js](https://github.com/BrainJS/brain.js)

### Synaptic

- 功能：Synaptic 是一个 Node.js 的神经网络库。
- 链接：[https://github.com/cazala/synaptic](https://github.com/cazala/synaptic)

### TensorFlow.js

- 功能：TensorFlow.js 是 TensorFlow 的 JavaScript 版本。
- 链接：[https://www.tensorflow.org/js](https://www.tensorflow.org/js)

## 总结

- **Python** 提供了丰富的机器学习工具，可以非常方便地与量化回测框架结合，进行机器学习驱动的量化策略开发和回测。
- **Go** 在机器学习方面相对较弱，但 **GoLearn** 和 **Gorgonia** 提供了一些基础的支持。
- **Node.js** 中的 **Brain.js** 和 **TensorFlow.js** 也可以用于简单的机器学习任务。