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FinRL：金融强化学习

TradeMaster是一个开源的量化交易平台，它由强化学习技术驱动。

机器学习算法交易的优秀资源列表

人工智能与金融领域的数据集、论文和书籍

AI、API和DevOps的计量和计费。实时收集和聚合数百万个用量事件，并实现基于用量的计费。

金融科技领域自然语言处理（NLP）进展。这是一个用于追踪金融领域自然语言处理进展的资源库，涵盖了相关数据集、论文以及最流行任务的当前最先进成果。

FinSight——金融洞察，触手可及：FinSight是一款尖端的AI助手，专为投资组合经理、投资者和金融爱好者打造。它以用户友好的方式简化了获取公司关键信息和摘要的过程。

由Yubi数据科学团队提供的，面向金融科技领域的AI、机器学习、自然语言处理和计算机视觉尖端模型

利用双向长短期记忆网络和情感分析预测股票价格

精选的金融领域 AI 应用案例、金融数据集和研究论文列表

我在诺丁汉大学计算机科学专业三年级本科期间，完成了一篇关于利用自然语言处理、人工智能投资组合优化和机器学习技术来构建自动化交易代理的毕业论文。该项目由托马斯·盖特纳教授（https://www.nottingham.ac.uk/computerscience/people/thomas.gaertner）指导，最终成绩为89%。

一款结合技术面和基本面分析的智能股票交易机器人，并已集成Interactive Brokers TWS API。

本项目提出一种新颖的方法，用于自动学习金融词汇表，其在情感分析任务中的表现优于基准 Loughran-McDonald 词汇表。

欢迎使用Stock Contender——一款由人工智能驱动的市场分析辅助工具。本工具并非投资顾问，亦不保证盈利。投资需谨慎。请关注我的最新动态。

BankLLM是一款基于人工智能的银行推荐引擎，它利用OpenAI的模型分析客户数据，并生成个性化的产品建议。该系统集成了LangChain、FAISS和LangServe，采用FastAPI作为后端，Streamlit作为前端，并遵循LLMOps方法实现可扩展的部署。

这是一个基于云端的自动加密货币交易应用程序，其核心技术是原始文本抓取、文本分类和时间序列分析。

利用情感分析、自然语言处理和命名实体识别技术，分析最新比特币和以太坊新闻文章的情感倾向。

本项目演示了一个金融风险评估应用，该应用基于用户提供的财务数据预测风险承受能力。它结合了机器学习模型（逻辑回归和LightGBM）、FastAPI后端和Streamlit前端，创建了一个交互式网络应用程序。

一个轻量级的 RESTful 期权链模拟器，它会随着每次 API 请求而演变。这对于测试交易算法、可视化和分析流程非常有用，无需依赖实时市场数据。但目前尚不适用于生产环境。