{"repo":"imbue-bit/Moses","free":true,"listed":false,"github":"https://github.com/imbue-bit/Moses","clone":"git clone https://github.com/imbue-bit/Moses.git","description":"开放信号聚合ensemble框架。","language":"C++","stars":36,"topics":["ai","ensemble","finance","ml","online-learning","quantitative-finance"],"license":"GPL-3.0","category":"trading","readme_excerpt":"--- [!TIP] 什么是信号聚合？ 在当今数据驱动的金融市场，单一维度的信号已无法满足复杂决策的需求。信号聚合是一种先进的数据融合策略，其核心价值在于将多个独立的、甚至弱相关的alpha因子，通过智能化的加权与集成，提炼成一个具有更高信息熵和更强预测能力的单一决策指令，带来更高的收益。 摘要 Moses 是一个基于在线学习算法的全资产量化交易信号聚合 ensemble 框架。本项目融合了 Multiplicative Weights Update 的在线学习理论、GAF 的计算机视觉特征提取，以及 PPO 的深度强化学习控制方法。Moses 通过将信号映射至标准度量空间，利用遗憾界约束动态优化权重分配，实现了跨资产类别（股票、期货、期权等）的自适应风险对冲与策略集成。 --- Features 1. 多模态融合: 支持传统量价因子、基本面分数与 GAF 视觉因子的无缝集成。 2. 高性能并发: 核心引擎采用 C++17 编写，底层通过 Boost.Asio 实现异步 Socket 交易指令分发。 3. 量纲一致性: 内置自适应标准化模块，支持对不同频率和物理意义的资产信号进行 Z-Score 与 Tanh 压缩。 4. 结合了 PPO 动态仓位控制与基于预期缺口的硬性风控截断。 --- Quick Start 编译环境要求 - Compiler : GCC 9.0+ / Clang 11.0+ (支持 C++17) - Dependencies : Eigen3, Boost.Asio, ONNX Runtime, nlohmann-json 部署流程 1. 模型导出: 2. 内核构建: 3. 服务启动: --- Citation 如果您在学术工作或实盘交易系统中参考了 Moses 的架构，请引用本项目： --- \"The law of the wise is a fountain of life, to depart from the snares of death.\" —— Moses","default_branch":null,"files":null,"tree":[],"storefront":"/r/imbue-bit","claimed":false,"request_supported":{"post":"https://gitbuyer.com/r/imbue-bit/Moses/request-supported","requests":0},"note":"indexed from public GitHub; nothing is for sale on this page. Clone it from GitHub. Paid listings live at /search."}