semvec/pypi-packages huggingface dataset:
TxLink 0.1.0
TxLink,一个基于python的通信框架,支持多种业务场景模式,广泛应用于分布式量化交易系统构建中
Requires Python: >=3.0

# TXQuant

TXQuant 是一个用于量化交易的Python库，提供数据处理、策略回测和实时交易等功能。

## 功能特性

- 📊 数据处理
  - 支持多种数据格式的导入导出
  - 提供数据清洗和预处理工具
  - 内置常用技术指标计算
- 📈 策略回测
  - 支持多周期回测
  - 提供详细的回测报告
  - 支持自定义交易成本
- 🔄 实时交易
  - 支持多交易所接入
  - 提供风险控制模块
  - 实时监控和预警

## 安装

```bash
pip install txquant
```

## 快速开始

```python
import txquant as tx

# 加载数据
data = tx.load_data("your_data.csv")

# 计算收益率
returns = tx.calculate_returns(data['close'])

# 更多示例代码将在这里展示
```

## 文档

详细的文档请访问：[文档链接](https://github.com/yourusername/txquant/docs)

## 开发环境设置

1. 克隆仓库
```bash
git clone https://github.com/yourusername/txquant.git
cd txquant
```

2. 创建虚拟环境
```bash
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Linux/Mac
# 或
.\venv\Scripts\activate  # Windows
```

3. 安装依赖
```bash
pip install -r requirements.txt
```

4. 运行测试
```bash
pytest tests/
```

## 贡献指南

1. Fork 本仓库
2. 创建您的特性分支 (`git checkout -b feature/AmazingFeature`)
3. 提交您的更改 (`git commit -m 'Add some AmazingFeature'`)
4. 推送到分支 (`git push origin feature/AmazingFeature`)
5. 开启一个 Pull Request

## 版本日志

### v0.1.0 (2025-05-20)
- 🎉 首次发布
- ✨ 基础功能实现
  - 添加数据处理模块
  - 实现基础收益率计算
  - 添加单元测试

### 即将发布
- 🔜 策略回测模块
- 🔜 实时交易接口
- 🔜 更多技术指标

## 许可证

本项目采用 MIT 许可证 - 查看 [LICENSE](LICENSE) 文件了解详情

## 联系方式

- 项目维护者：[95ge]
- 邮箱：[445646258@qq.com]
- 项目链接：[https://github.com/95ge/txquant](https://github.com/95ge/txquant)

## 致谢

感谢所有为本项目做出贡献的开发者！
py-stats-toolkit 0.1.2
Une boîte à outils complète pour l'analyse statistique en Python
Requires Python: >=3.8

# Py Stats Toolkit

Une boîte à outils complète pour l'analyse statistique en Python.

## 📋 Description

Py Stats Toolkit est une bibliothèque Python puissante et intuitive conçue pour simplifier l'analyse statistique. Elle offre un ensemble complet d'outils pour l'analyse de données, la visualisation et le traitement statistique.

## ✨ Fonctionnalités

- Analyse statistique avancée
- Visualisation de données
- Tests statistiques
- Modélisation prédictive
- Analyse de survie
- Calculs astronomiques

## 🚀 Installation

### Prérequis

- Python 3.8 ou supérieur
- pip (gestionnaire de paquets Python)

### Installation via pip

```bash
pip install py-stats-toolkit
```

### Installation depuis les sources

```bash
git clone https://github.com/PhoenixGuardianTools/py-stats-toolkit.git
cd py-stats-toolkit
pip install -e .
```

## 📦 Dépendances principales

- numpy >= 1.20.0
- pandas >= 1.3.0
- scikit-learn >= 0.24.0
- seaborn >= 0.11.0
- matplotlib >= 3.4.0
- scipy >= 1.7.0
- lifelines >= 0.26.0
- joblib >= 1.0.0
- statsmodels >= 0.13.0
- ephem >= 4.1.0

## 🛠️ Utilisation

```python
import py_stats_toolkit as pst

# Exemple d'utilisation
# À compléter avec des exemples concrets
```

## 📚 Documentation

La documentation complète est disponible dans le dossier `docs/`.

## 🤝 Contribution

Les contributions sont les bienvenues ! Consultez notre guide de contribution dans [CONTRIBUTING.md](CONTRIBUTING.md) pour plus de détails.

## 📄 Licence

Ce projet est sous licence MIT. Voir le fichier [LICENSE](LICENSE) pour plus de détails.

## 🔒 Sécurité

Pour signaler une vulnérabilité de sécurité, veuillez consulter notre [politique de sécurité](SECURITY.md).

## 📞 Contact

- Email : contact@phonxproject.onmicrosoft.com
- GitHub : [PhoenixGuardianTools/py-stats-toolkit](https://github.com/PhoenixGuardianTools/py-stats-toolkit)

## 🙏 Remerciements

Merci à tous les contributeurs qui ont participé au développement de ce projet.