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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/
  • scikit-learn：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/
  • TensorFlow：https://www.tensorflow.org/
  • PyTorch：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/
  • ML.NET：https://dotnet.microsoft.com/apps/machinelearning-ai/ml-dotnet
  • TensorFlow：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
  • scikit-learn：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

Gorgonia

• 功能：Gorgonia 是 Go 语言的一个深度学习库。
• 链接：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

Synaptic

• 功能：Synaptic 是一个 Node.js 的神经网络库。
• 链接：https://github.com/cazala/synaptic

TensorFlow.js

• 功能：TensorFlow.js 是 TensorFlow 的 JavaScript 版本。
• 链接：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。