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1. AI-Quant-Wiki AI-Quant-Wiki Public

   一个中文为主的 AI + 金融工程学习路线知识库

   Python 4

2. Fully-automated-quantitative-trading-system Fully-automated-quantitative-trading-system Public

   基于vnpy开发的全自动交易系统，文件中详细划分了回测，模拟盘，实盘开发，方便了开发者安全性分离。

   Jupyter Notebook 4 1

3. Index-v-reversal-alert Index-v-reversal-alert Public

   基于机器学习LightGBM的指数分钟级V反与反V多周期预警、严格形态确认及可视化分析系统。

   TypeScript 4

4. Paper-LFQL-localized-factor-ml Paper-LFQL-localized-factor-ml Public

   LFQL跨样本筛选机器学习方法，证明跨样本筛选的方法可以提升局部因子表现，本项目已经过学术论文验证，基于冻结因子阈值的股票横截面局部化机器学习研究框架。项目在严格时间隔离下，对比局部 LightGBM 与传统 Global LightGBM 在样本外 RankIC、RankICIR 上的表现，研究局部样本训练是否能够缓解全局模型的状态混合与过拟合问题。

   Python 2

5. A-share-index-factor-timing A-share-index-factor-timing Public

   本项目研究多因子信号在A股主要宽基指数择时中的有效性，覆盖上证指数、沪深300和中证1000。 策略综合估值、风险溢价、趋势、动量与超跌修复等因子，通过投票机制生成交易信号，并采用训练集、验证集、测试集及独立盲测区间评估策略表现。 项目重点关注因子的稳定性、样本外表现、策略回撤控制能力，以及不同市场风格下的适用性。

   Python 3

6. yolov10-tobacco-maturity-detection yolov10-tobacco-maturity-detection Public

   本项目基于YOLOv10深度学习框架，针对作物成熟度智能分类任务开展优化研究，围绕原始数据集分辨率不统一、样本姿态杂乱、样本数量不均衡、模型泛化能力弱等行业痛点，创新性提出一套数学归一化+自适应选框+均衡化数据增强的一站式优化方案。本方案区别于传统YOLO分类训练方式，通过纯数学几何变换优化数据预处理逻辑，有效提升模型分类准确率与召回率，相关优化方法已在学术论文中验证有效性。

   Python 4 1