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machine-learning-for-trading 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料，用于系统学习与查阅。
Code for Machine Learning for Trading, 3rd edition — from data sourcing to live execution.
enzoampil / fastquant
fastquant
fastquant — Backtest and optimize your ML trading strategies with only 3 lines of code!
fastquant 是用 Jupyter Notebook 编写的交易类项目，用于商城、支付与交易场景。
目前累计 1.8k star、264 fork，主要语言为 Jupyter Notebook，项目始于 2019 年，采用 MIT 许可。最近状态：已有一段时间未更新。适合：做交易或商城系统的团队。
中文介绍优先采用本站人工维护条目；无维护条目时依据 GitHub 公开字段（语言、主题、星标、提交时间）自动生成，未经项目方确认，不构成选型结论。enzoampil/fastquant 是一个以 Jupyter Notebook 为主的开源项目，目前累计 1.8k star、264 fork，较长时间未更新。主要方向：algotrading、backtesting、cryptocurrency、数据科学、financial-data-science、machine-learning。
依据 GitHub 公开字段（语言、主题、星标、提交时间）自动生成，未经人工逐项核实。algotradingbacktestingcryptocurrency数据科学financial-data-sciencemachine-learningquantitative-financestockstrading-strategies
README
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Book_3_《数学要素》 | 鸢尾花书：从加减乘除到机器学习；上架；欢迎继续纠错，纠错多的同学还会有赠书！
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