AlphaPy

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AlphaPy是一个面向投机者和数据科学家的机器学习框架。它主要使用Python编写，采用了scikit-learn和pandas库，以及许多其他用于特征工程和可视化的有用包。以下是您可以使用AlphaPy完成的一些事项：

• 使用scikit-learn、Keras、xgboost、LightGBM和CatBoost运行机器学习模型。
• 生成混合或堆叠集成模型。
• 使用MarketFlow创建用于分析市场的模型。
• 使用SportFlow预测体育赛事。
• 使用MarketFlow和Quantopian的pyfolio开发交易系统并分析投资组合。

AlphaPy Pro：即将推出

https://www.scottfreellc.com/alphapy-pro

文档

http://alphapy.readthedocs.io/en/latest/

安装

您的系统中应该已经安装了pip、Python，以及可选的XGBoost、LightGBM和CatBoost（见下文）。运行以下命令安装AlphaPy：

pip install -U alphapy

Pyfolio

Pyfolio会被AlphaPy自动安装，但如果在尝试创建tear sheet时遇到以下错误：

    *AttributeError: 'numpy.int64' object has no attribute 'to_pydatetime'*

请使用以下命令安装pyfolio：

    pip install git+https://github.com/quantopian/pyfolio

XGBoost

对于Mac和Windows用户，XGBoost不会通过pip自动安装。有关在特定平台上安装XGBoost的说明，请访问http://xgboost.readthedocs.io/en/latest/build.html。

LightGBM

有关在特定平台上安装LightGBM的说明，请访问https://lightgbm.readthedocs.io/en/latest/Installation-Guide.html。

CatBoost

有关在特定平台上安装CatBoost的说明，请访问https://catboost.ai/docs/concepts/python-installation.html。

MarketFlow

SportFlow

GamePT

您可以在此处找到MarketFlow的实现：

https://www.scottfreellc.com/gamept

支持

官方支持渠道是在Github上提出问题。

http://github.com/ScottfreeLLC/AlphaPy/issues

在Twitter上关注我们：

https://twitter.com/_AlphaPy_?lang=en

捐赠

如果您喜欢这个软件，请考虑捐赠：

http://alphapy.readthedocs.io/en/latest/introduction/support.html#donations