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# 机器学习相关工具
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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。
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## Python
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### Zipline + scikit-learn
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- 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。
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- 链接：
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- Zipline：[https://www.zipline.io/](https://www.zipline.io/)
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- scikit-learn：[https://scikit-learn.org/](https://scikit-learn.org/)
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### Backtrader + TensorFlow/PyTorch
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- 功能：Backtrader 支持与机器学习模型结合。
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- 链接：
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- Backtrader：[https://www.backtrader.com/](https://www.backtrader.com/)
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- TensorFlow：[https://www.tensorflow.org/](https://www.tensorflow.org/)
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- PyTorch：[https://pytorch.org/](https://pytorch.org/)
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### QuantConnect (Lean) + ML.NET 或 TensorFlow
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- 功能：QuantConnect 支持用机器学习模型来生成交易信号和预测。
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- 链接：
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- QuantConnect：[https://www.quantconnect.com/](https://www.quantconnect.com/)
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- ML.NET：[https://dotnet.microsoft.com/apps/machinelearning-ai/ml-dotnet](https://dotnet.microsoft.com/apps/machinelearning-ai/ml-dotnet)
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- TensorFlow：[https://www.tensorflow.org/](https://www.tensorflow.org/)
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### PyAlgoTrade + scikit-learn
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- 功能：PyAlgoTrade 支持与 scikit-learn 等机器学习工具结合。
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- 链接：
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- PyAlgoTrade：[https://github.com/gbeced/pyalgotrade](https://github.com/gbeced/pyalgotrade)
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- scikit-learn：[https://scikit-learn.org/](https://scikit-learn.org/)
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## Go
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### GoLearn
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- 功能：GoLearn 是一个 Go 语言的机器学习库。
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- 链接：[https://github.com/sjwhitworth/golearn](https://github.com/sjwhitworth/golearn)
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### Gorgonia
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- 功能：Gorgonia 是 Go 语言的一个深度学习库。
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- 链接：[https://github.com/gorgonia/gorgonia](https://github.com/gorgonia/gorgonia)
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## Node.js
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### Brain.js
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- 功能：Brain.js 是一个简单易用的神经网络库。
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- 链接：[https://github.com/BrainJS/brain.js](https://github.com/BrainJS/brain.js)
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### Synaptic
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- 功能：Synaptic 是一个 Node.js 的神经网络库。
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- 链接：[https://github.com/cazala/synaptic](https://github.com/cazala/synaptic)
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### TensorFlow.js
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- 功能：TensorFlow.js 是 TensorFlow 的 JavaScript 版本。
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- 链接：[https://www.tensorflow.org/js](https://www.tensorflow.org/js)
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## 总结
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- **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。
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- **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。
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- **Node.js** 中的 **Brain.js** 和 **TensorFlow.js** 也可以用于简单的机器学习任务。
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