正在加载视频...

视频加载失败

加载此视频时出现问题。这可能是由于临时网络问题，或视频可能不可用。

一个高性能的开源量化研究框架（尤其适合 A 股） Hikyuu 是基于 C++/Python 开发的超高速量化交易研究框架，核心目标是支持策略建模、回测和金融数据分析。它最大的特点是性能强 + 模块化设计，把交易系统拆解成市场环境判断、信号指示器、资金管理、止损止盈、滑点模拟等多个独立组件，方便组合和复用。核心特点如下： 1️⃣ C++ 核心，回测速度很快（全市场日线计算比较轻量） 2️⃣ 支持 Python 接口，可直接配合 pandas、numpy、TA-Lib 使用 3️⃣ 把交易系统拆成多个策略部件（信号、资金管理、止损、滑点等），方便组合和复用 4️⃣ 支持日线和分钟线数据，本地存储（HDF5 等）比较高效 5️⃣ 提供交互式工具，方便画 K 线、指标和信号 6️⃣ 深度适配 A 股数据体系，适合做全市场研究对做 A 股策略研究、系统化交易回测，或者想要一个高性能本地量化框架的人来说，这个项目值得关注。

爱吃折耳根的Ace

4,970 subscribers

12,515 次观看 • 1 个月前 •via X (Twitter)

Anya Rossi• Live Now

Private livecam show

0 条评论

暂无评论

原始帖子的评论将显示在这里

相关视频

卧槽！量化交易资源优质合集又发现一个比较全的 wangzhe3224 整理的 awesome-systematic-trading，把系统化交易相关的工具和资源做了分类汇总，目前有 4.8K Star。主要内容覆盖： 1️⃣ 回测与实盘框架（backtrader、Freqtrade、等） 2️⃣ AI / 机器学习量化工具（FinRL、Qlib、FinGPT 等） 3️⃣ 因子分析与策略相关资源 4️⃣ 数据处理、指标计算、风险管理工具 5️⃣ 数据源和券商接口 6️⃣ 相关书籍、博客和研究资料整体从数据、研究到回测和执行的工具都有覆盖，适合想系统找开源项目的人作为参考。同时支持股票、加密货币、期货、期权、外汇等多个市场，适合做量化交易和系统化策略研究的人参考。对做量化策略开发，或者想了解这个方向常用工具的人来说，这份列表比较实用。

卧槽！量化交易资源优质合集又发现一个比较全的 wangzhe3224 整理的 awesome-systematic-trading，把系统化交易相关的工具和资源做了分类汇总，目前有 4.8K Star。主要内容覆盖： 1️⃣ 回测与实盘框架（backtrader、Freqtrade、等） 2️⃣ AI / 机器学习量化工具（FinRL、Qlib、FinGPT 等） 3️⃣ 因子分析与策略相关资源 4️⃣ 数据处理、指标计算、风险管理工具 5️⃣ 数据源和券商接口 6️⃣ 相关书籍、博客和研究资料整体从数据、研究到回测和执行的工具都有覆盖，适合想系统找开源项目的人作为参考。同时支持股票、加密货币、期货、期权、外汇等多个市场，适合做量化交易和系统化策略研究的人参考。对做量化策略开发，或者想了解这个方向常用工具的人来说，这份列表比较实用。

爱吃折耳根的Ace

58,477 次观看 • 1 个月前

一个开源量化交易操作系统，从策略回测到实盘部署一站式完成 StockSharp 是一个免费的算法交易与量化交易平台，支持股票、外汇、加密货币和期权，可以直接用来开发交易机器人。它提供了可视化策略设计器（Designer）、数据管理工具（Hydra）、图表交易终端（Terminal），以及完整的 C# 框架，适合不同水平的用户使用。核心能力如下： > 可视化策略设计器：支持拖拽创建策略，也内置 C# 编辑器 > Hydra 数据工具：负责下载、存储和管理行情数据 > Terminal：提供图表和从图表直接交易的功能 > 支持多市场和多券商对接（Binance、Interactive Brokers、MT4 等） > 从策略研究、回测到实盘执行都能覆盖 > 代码开源，方便二次开发和定制对想用 C# 做量化交易、或者需要一个相对完整的开源交易框架的人来说，这个项目完成度比较高。

一个开源量化交易操作系统，从策略回测到实盘部署一站式完成 StockSharp 是一个免费的算法交易与量化交易平台，支持股票、外汇、加密货币和期权，可以直接用来开发交易机器人。它提供了可视化策略设计器（Designer）、数据管理工具（Hydra）、图表交易终端（Terminal），以及完整的 C# 框架，适合不同水平的用户使用。核心能力如下： > 可视化策略设计器：支持拖拽创建策略，也内置 C# 编辑器 > Hydra 数据工具：负责下载、存储和管理行情数据 > Terminal：提供图表和从图表直接交易的功能 > 支持多市场和多券商对接（Binance、Interactive Brokers、MT4 等） > 从策略研究、回测到实盘执行都能覆盖 > 代码开源，方便二次开发和定制对想用 C# 做量化交易、或者需要一个相对完整的开源交易框架的人来说，这个项目完成度比较高。

爱吃折耳根的Ace

11,202 次观看 • 1 个月前

做 A 股量化，框架选 Python 还是 C++ 一直是个两难：Python 好写但慢，C++ 快但难写。 Hikyuu 把这个两难破了——C++ 核心 + Python 接口，3.4K stars，国内 A 股适配最深的开源框架。性能有多猛？AMD 7950X 实测：A 股全市场 1913 万根日 K 线，计算 20 日均线并求和，预热后只要 166 毫秒。做全市场选股、分钟级回测，Python 生态里找不到对手。核心亮点： 1️⃣ 超高速 C++ 引擎 + Python 接口，性能与易用兼得 2️⃣ 深度适配 A 股：涨跌停、T+1、除权复权这些国内特色全处理好了 3️⃣ 系统化交易架构：市场环境、信号、止损止盈、资金管理、滑点、多因子——每个组件独立可替换 4️⃣ 命令行风格语法极简，策略探索期快速验证想法 5️⃣ HDF5 / MySQL / ClickHouse / SQLite 四种存储，分钟级高频数据不卡 6️⃣ 可对接 QMT 等合规券商终端，实盘路径清晰它的本质，是把"系统化交易"理念做成了可自由拼装的积木。你专注策略逻辑，其他交给框架。做 A 股量化研究、又不想在性能上妥协的，这是目前国内最硬的开源选择。

做 A 股量化，框架选 Python 还是 C++ 一直是个两难：Python 好写但慢，C++ 快但难写。 Hikyuu 把这个两难破了——C++ 核心 + Python 接口，3.4K stars，国内 A 股适配最深的开源框架。性能有多猛？AMD 7950X 实测：A 股全市场 1913 万根日 K 线，计算 20 日均线并求和，预热后只要 166 毫秒。做全市场选股、分钟级回测，Python 生态里找不到对手。核心亮点： 1️⃣ 超高速 C++ 引擎 + Python 接口，性能与易用兼得 2️⃣ 深度适配 A 股：涨跌停、T+1、除权复权这些国内特色全处理好了 3️⃣ 系统化交易架构：市场环境、信号、止损止盈、资金管理、滑点、多因子——每个组件独立可替换 4️⃣ 命令行风格语法极简，策略探索期快速验证想法 5️⃣ HDF5 / MySQL / ClickHouse / SQLite 四种存储，分钟级高频数据不卡 6️⃣ 可对接 QMT 等合规券商终端，实盘路径清晰它的本质，是把"系统化交易"理念做成了可自由拼装的积木。你专注策略逻辑，其他交给框架。做 A 股量化研究、又不想在性能上妥协的，这是目前国内最硬的开源选择。

爱吃折耳根的Ace

32,551 次观看 • 22 天前

这个量化交易引擎把「回测和实盘不一致」的问题解决得比较彻底 NautilusTrader 是一个用 Rust 编写核心引擎的开源量化交易平台，专为高可靠性和高性能设计，支持从研究、回测到实盘交易的全流程。它最大的特点是回测与实盘使用同一套事件驱动架构和代码，能最大程度保证研究到实盘的一致性（research-to-live parity）。核心亮点： 1️⃣ Rust 核心引擎 + Python 策略接口（性能和灵活性兼顾） 2️⃣ 确定性事件驱动架构，支持纳秒级精度 3️⃣ 多资产、多交易所支持（加密货币、股票、期货等） 4️⃣ 高性能 Rust 核心，适合对延迟和稳定性要求较高的场景 5️⃣ 模块化适配器，方便接入不同交易所和数据源 6️⃣ 支持高级订单类型和完整的回测、实盘执行流程 7️⃣ 同一套策略代码，回测和实盘执行逻辑完全相同对想搭建专业级量化系统，或者需要把研究策略稳定迁移到实盘的人来说，这个项目目前开源里完成度比较高。

这个量化交易引擎把「回测和实盘不一致」的问题解决得比较彻底 NautilusTrader 是一个用 Rust 编写核心引擎的开源量化交易平台，专为高可靠性和高性能设计，支持从研究、回测到实盘交易的全流程。它最大的特点是回测与实盘使用同一套事件驱动架构和代码，能最大程度保证研究到实盘的一致性（research-to-live parity）。核心亮点： 1️⃣ Rust 核心引擎 + Python 策略接口（性能和灵活性兼顾） 2️⃣ 确定性事件驱动架构，支持纳秒级精度 3️⃣ 多资产、多交易所支持（加密货币、股票、期货等） 4️⃣ 高性能 Rust 核心，适合对延迟和稳定性要求较高的场景 5️⃣ 模块化适配器，方便接入不同交易所和数据源 6️⃣ 支持高级订单类型和完整的回测、实盘执行流程 7️⃣ 同一套策略代码，回测和实盘执行逻辑完全相同对想搭建专业级量化系统，或者需要把研究策略稳定迁移到实盘的人来说，这个项目目前开源里完成度比较高。

爱吃折耳根的Ace

13,143 次观看 • 1 个月前

这个开源的低延迟量化交易执行系统，基本上摸到了第一梯队 Kungfu 是一个面向量化交易者的开源交易执行系统，重点解决低延迟执行、策略灵活开发和跨平台使用等问题。它提供微秒级系统响应，支持纳秒精度时间戳，适合对执行速度有较高要求的交易场景。主要特点： 1️⃣ 支持 Python 和 C++ 编写策略，可自由使用第三方库 2️⃣ 低延迟架构，适合高频和中高频交易 3️⃣ 提供图形化界面，方便策略管理和监控 4️⃣ 同时支持 Windows、macOS 和 Linux 5️⃣ 模块化设计，包含低延迟时序数据库和策略执行引擎 6️⃣ 可对接不同交易网关（有 XTP 等开源实现）对需要低延迟交易执行、或者想用 Python/C++ 开发策略的量化交易者来说，这个系统完成度比较高，属于中高频的。

这个开源的低延迟量化交易执行系统，基本上摸到了第一梯队 Kungfu 是一个面向量化交易者的开源交易执行系统，重点解决低延迟执行、策略灵活开发和跨平台使用等问题。它提供微秒级系统响应，支持纳秒精度时间戳，适合对执行速度有较高要求的交易场景。主要特点： 1️⃣ 支持 Python 和 C++ 编写策略，可自由使用第三方库 2️⃣ 低延迟架构，适合高频和中高频交易 3️⃣ 提供图形化界面，方便策略管理和监控 4️⃣ 同时支持 Windows、macOS 和 Linux 5️⃣ 模块化设计，包含低延迟时序数据库和策略执行引擎 6️⃣ 可对接不同交易网关（有 XTP 等开源实现）对需要低延迟交易执行、或者想用 Python/C++ 开发策略的量化交易者来说，这个系统完成度比较高，属于中高频的。

爱吃折耳根的Ace

20,961 次观看 • 1 个月前

做量化不一定非要有一整支团队。把几个开源项目组合起来，已经能搭出一套比较完整的 AI 量化工作流：从市场研究 → 策略生成 → 回测验证 → 交易执行。我目前重点看的几个： QuantDinger 10.3k star AI 量化操作系统。支持市场研究、自然语言生成策略、回测和交易执行，覆盖面比较广。 Freqtrade 53k star 加密货币自动化交易机器人。连接多交易所，策略执行和优化都比较成熟。 vnpy 44.3k star 中文量化里很核心的一个框架，适合股票、期货等市场的策略开发和实盘。 StockSharp 10.5k star 跨市场交易平台，支持股票、外汇、加密等，带策略开发和回测能力。 AI Trader 21.2k star 多 Agent 协作模式，不同角色分工研究、辩论和风控，模拟小型投研团队。 TradeMaster / FinRL 16k star 偏强化学习和策略训练，适合想让模型自己学习和进化的方向。这些项目组合后，大致能覆盖：研究分析 → 策略生成 → 回测验证 → 模拟/实盘执行它们并不能完全替代专业团队，但已经能让个人交易者拥有一套可运行的 AI 量化工作流。对想系统尝试 AI 量化的人来说，值得自己去搭建和验证。

做量化不一定非要有一整支团队。把几个开源项目组合起来，已经能搭出一套比较完整的 AI 量化工作流：从市场研究 → 策略生成 → 回测验证 → 交易执行。我目前重点看的几个： QuantDinger 10.3k star AI 量化操作系统。支持市场研究、自然语言生成策略、回测和交易执行，覆盖面比较广。 Freqtrade 53k star 加密货币自动化交易机器人。连接多交易所，策略执行和优化都比较成熟。 vnpy 44.3k star 中文量化里很核心的一个框架，适合股票、期货等市场的策略开发和实盘。 StockSharp 10.5k star 跨市场交易平台，支持股票、外汇、加密等，带策略开发和回测能力。 AI Trader 21.2k star 多 Agent 协作模式，不同角色分工研究、辩论和风控，模拟小型投研团队。 TradeMaster / FinRL 16k star 偏强化学习和策略训练，适合想让模型自己学习和进化的方向。这些项目组合后，大致能覆盖：研究分析 → 策略生成 → 回测验证 → 模拟/实盘执行它们并不能完全替代专业团队，但已经能让个人交易者拥有一套可运行的 AI 量化工作流。对想系统尝试 AI 量化的人来说，值得自己去搭建和验证。

爱吃折耳根的Ace

34,316 次观看 • 1 个月前

🚨 卧槽！终于有开源项目把量化交易全流程打通了 QuantConnect Lean 目前 GitHub 上已有 20k+ star，是一个成熟的开源算法交易引擎。它把数据接入、策略开发、回测、模拟盘和实盘执行全部整合在一起，形成了一套完整的量化闭环，而不是只做其中某一块，核心能力： > 支持股票、加密货币、外汇、期权、期货等多个资产 > 高性能事件驱动回测引擎，可精准模拟滑点、交易成本和市场冲击 > 支持 Python 和 C# 编写策略 > 可直接对接多家券商和数据源，实现从回测到实盘的一条龙 > 内置丰富的绩效分析和可视化工具它真正有用的地方，是把量化交易最麻烦的工程底座标准化：你负责策略逻辑，它负责回测、撮合、组合、交易执行这些脏活。做股票、期货、期权、加密货币量化研究，或者想让 AI Agent 写策略、回测策略的人，建议保存看看

🚨 卧槽！终于有开源项目把量化交易全流程打通了 QuantConnect Lean 目前 GitHub 上已有 20k+ star，是一个成熟的开源算法交易引擎。它把数据接入、策略开发、回测、模拟盘和实盘执行全部整合在一起，形成了一套完整的量化闭环，而不是只做其中某一块，核心能力： > 支持股票、加密货币、外汇、期权、期货等多个资产 > 高性能事件驱动回测引擎，可精准模拟滑点、交易成本和市场冲击 > 支持 Python 和 C# 编写策略 > 可直接对接多家券商和数据源，实现从回测到实盘的一条龙 > 内置丰富的绩效分析和可视化工具它真正有用的地方，是把量化交易最麻烦的工程底座标准化：你负责策略逻辑，它负责回测、撮合、组合、交易执行这些脏活。做股票、期货、期权、加密货币量化研究，或者想让 AI Agent 写策略、回测策略的人，建议保存看看

爱吃折耳根的Ace

59,422 次观看 • 2 个月前

🚨卧槽！量化技能全景导航库来了 quantskills 组织开源的 quantskills 仓库，是一个专门为量化交易和金融 AI Agent 打造的全景导航地图，把大量可复用、可被 Agent 调用的量化技能进行了系统化整理。核心亮点： > 覆盖 9 大核心类目：数据接口、因子研究、策略回测、风险监控、市场分析、AI Agent 等 > 收录 500+ 个经过验证的因子技能，涵盖量价、风险、方向性和统计类 > 强调技能的标准化设计，便于 AI Agent 直接调用和组合 > 包含大量实用工具链：因子 IC 分析、事件风险预警、新闻情绪分析、组合优化等 > 提供技能与 Agent 的开发模板和治理机制，方便社区共建 > 同时整理了大量未分类的高价值研究工具和复现项目对做量化因子开发、策略研究，或者想构建能自主使用量化工具的金融 AI Agent 的开发者来说，这是一个目前开源里整理得最系统、最具导航价值的资源库之一。

🚨卧槽！量化技能全景导航库来了 quantskills 组织开源的 quantskills 仓库，是一个专门为量化交易和金融 AI Agent 打造的全景导航地图，把大量可复用、可被 Agent 调用的量化技能进行了系统化整理。核心亮点： > 覆盖 9 大核心类目：数据接口、因子研究、策略回测、风险监控、市场分析、AI Agent 等 > 收录 500+ 个经过验证的因子技能，涵盖量价、风险、方向性和统计类 > 强调技能的标准化设计，便于 AI Agent 直接调用和组合 > 包含大量实用工具链：因子 IC 分析、事件风险预警、新闻情绪分析、组合优化等 > 提供技能与 Agent 的开发模板和治理机制，方便社区共建 > 同时整理了大量未分类的高价值研究工具和复现项目对做量化因子开发、策略研究，或者想构建能自主使用量化工具的金融 AI Agent 的开发者来说，这是一个目前开源里整理得最系统、最具导航价值的资源库之一。

爱吃折耳根的Ace

23,353 次观看 • 1 个月前

别再手写回测系统了，这个经典开源量化项目已经帮你造好了 Backtrader 是一个功能非常完整的 Python 量化回测与交易框架，GitHub 上已有 22.6K Star。它的核心目标是让你专注写策略，而不是重复造轮子。核心特点如下： 1️⃣ 纯 Python 实现，支持多数据源、多周期、多策略同时运行 2️⃣ 内置丰富指标库，并可直接对接 TA-Lib 3️⃣ 支持多种订单类型（市价、限价、止损、追踪止损、OCO、括号单等） 4️⃣ 灵活的佣金、滑点、仓位管理（Sizer）模拟 5️⃣ 内置分析器（夏普、回撤、SQN 等）+ 可视化绘图 6️⃣ 可对接 Interactive Brokers、Oanda 等做实盘/模拟交易对想快速验证策略逻辑、做系统化回测，或者学习完整量化框架设计的人来说，这个项目依然很值得上手。

别再手写回测系统了，这个经典开源量化项目已经帮你造好了 Backtrader 是一个功能非常完整的 Python 量化回测与交易框架，GitHub 上已有 22.6K Star。它的核心目标是让你专注写策略，而不是重复造轮子。核心特点如下： 1️⃣ 纯 Python 实现，支持多数据源、多周期、多策略同时运行 2️⃣ 内置丰富指标库，并可直接对接 TA-Lib 3️⃣ 支持多种订单类型（市价、限价、止损、追踪止损、OCO、括号单等） 4️⃣ 灵活的佣金、滑点、仓位管理（Sizer）模拟 5️⃣ 内置分析器（夏普、回撤、SQN 等）+ 可视化绘图 6️⃣ 可对接 Interactive Brokers、Oanda 等做实盘/模拟交易对想快速验证策略逻辑、做系统化回测，或者学习完整量化框架设计的人来说，这个项目依然很值得上手。

爱吃折耳根的Ace

17,130 次观看 • 1 个月前

做量化最烦的不是写策略，是搭数据管道。 zvt 这个开源框架把"数据采集 + 因子 + 回测 + 机器学习 + 可视化"全焊死了，4.2K stars，A 股美股全覆盖。作者自己说的核心思路就一句话：一行代码完成数据抓取、持久化、增量更新、机器学习、预测、展示。 Stock.record_data() 拉全 A 股 4000 多只票，Stock1dHfqKdata 拉 K 线，MaStockMLMachine 直接训练预测画图——全是模块化封装好的。核心亮点： 1️⃣ 一套代码同时支持 A 股和美股，数据源东方财富/同花顺等国内渠道直连 2️⃣ 数据、因子、信号、交易、ML 五大模块解耦，每个都能独立用 3️⃣ 内置机器学习机器（Machine），MA 策略等经典模型开箱即练 4️⃣ Dash + Plotly 可视化界面，回测和研究场景够用 5️⃣ REST API + 独立前端，配合动态标签系统做 AI + 人工结合的实盘 6️⃣ 支持 QMT 行情和 tick 数据，实盘路径清晰它的本质，是给 A 股量化研究者一个"从数据到模型"的完整底座。不用再自己拼 yfinance、AkShare、backtrader，zvt 一套框架把这条路铺好了。做 A 股量化、想快速验证想法的，值得试试。

做量化最烦的不是写策略，是搭数据管道。 zvt 这个开源框架把"数据采集 + 因子 + 回测 + 机器学习 + 可视化"全焊死了，4.2K stars，A 股美股全覆盖。作者自己说的核心思路就一句话：一行代码完成数据抓取、持久化、增量更新、机器学习、预测、展示。 Stock.record_data() 拉全 A 股 4000 多只票，Stock1dHfqKdata 拉 K 线，MaStockMLMachine 直接训练预测画图——全是模块化封装好的。核心亮点： 1️⃣ 一套代码同时支持 A 股和美股，数据源东方财富/同花顺等国内渠道直连 2️⃣ 数据、因子、信号、交易、ML 五大模块解耦，每个都能独立用 3️⃣ 内置机器学习机器（Machine），MA 策略等经典模型开箱即练 4️⃣ Dash + Plotly 可视化界面，回测和研究场景够用 5️⃣ REST API + 独立前端，配合动态标签系统做 AI + 人工结合的实盘 6️⃣ 支持 QMT 行情和 tick 数据，实盘路径清晰它的本质，是给 A 股量化研究者一个"从数据到模型"的完整底座。不用再自己拼 yfinance、AkShare、backtrader，zvt 一套框架把这条路铺好了。做 A 股量化、想快速验证想法的，值得试试。

爱吃折耳根的Ace

17,575 次观看 • 20 天前

🚨兄弟们！28K Star 的量化金融资源大全，基本把能用到的工具都收全了 awesome-quant 是一个长期维护的 Awesome List，专门收集量化金融相关的优质资源。仓库里按类别整理了大量书籍、论文、工具库、数据源、课程和社区链接，覆盖了从入门到进阶的各个方向，核心亮点： > 覆盖量化全链路：数值计算、金融定价、技术指标、回测框架、组合优化、风险管理、因子研究等 > 多语言支持：Python、R、Julia、Java、JavaScript 等主流量化语言工具一应俱全 > 经典与现代并存：包含 QuantLib、Zipline、Backtrader 等老牌工具，也收录大量机器学习与另类数据项目 > 实用资源丰富：市场数据源、时间序列分析、情绪分析、预测市场等分类清晰 > 同时整理了大量书籍、论文复现和商业工具，适合不同阶段的学习和实践 > 社区活跃，持续更新，是目前开源里最全面的量化资源合集之一对想系统学习量化交易、构建交易系统，或者做量化研究的开发者、研究员和学生来说，这份列表目前是最好的起点资源库。

🚨兄弟们！28K Star 的量化金融资源大全，基本把能用到的工具都收全了 awesome-quant 是一个长期维护的 Awesome List，专门收集量化金融相关的优质资源。仓库里按类别整理了大量书籍、论文、工具库、数据源、课程和社区链接，覆盖了从入门到进阶的各个方向，核心亮点： > 覆盖量化全链路：数值计算、金融定价、技术指标、回测框架、组合优化、风险管理、因子研究等 > 多语言支持：Python、R、Julia、Java、JavaScript 等主流量化语言工具一应俱全 > 经典与现代并存：包含 QuantLib、Zipline、Backtrader 等老牌工具，也收录大量机器学习与另类数据项目 > 实用资源丰富：市场数据源、时间序列分析、情绪分析、预测市场等分类清晰 > 同时整理了大量书籍、论文复现和商业工具，适合不同阶段的学习和实践 > 社区活跃，持续更新，是目前开源里最全面的量化资源合集之一对想系统学习量化交易、构建交易系统，或者做量化研究的开发者、研究员和学生来说，这份列表目前是最好的起点资源库。

爱吃折耳根的Ace

17,664 次观看 • 1 个月前

做股票量化，其实真不一定非得拉一整支团队。我把几个成熟的开源项目拼起来，一个人也能搭出一套比较完整的股票量化工作流：数据获取 → 因子/模型研究 → 回测验证 → 模拟/实盘执行我目前重点看的 5 个： Qlib 48k star 微软出的 AI 量化投研平台。因子研究、机器学习、Walk-forward 都比较完整，适合把一个交易想法真正做成预测模型。 vnpy 44.8k star 中文量化里绕不开的框架。股票、期货都能做，回测和实盘基本是一套逻辑，网关和文档也很成熟。 AKShare 22.3k star A股 / 港股 / 美股的数据入口。行情、基本面、指数成分这些都能拉，很多国内量化项目的数据层就是从它开始。 QuantConnect Lean 21.4k star 偏机构级的多资产量化引擎。事件驱动、历史数据、回测和券商对接都比较完整，美股生态尤其成熟。 easytrader 10.1k star 偏 A 股实盘执行。可以接同花顺、miniQMT、雪球组合，把策略最终落到真实交易这一步。这 5 个组合起来，大致就是： AKShare 负责数据 → Qlib 负责研究和模型 → vnpy / Lean 负责回测与交易框架 → easytrader 负责 A 股执行。它们当然替代不了专业量化团队，但对个人来说，已经足够把一套股票量化流程真正跑起来。想自己系统搭一套股票量化工作流的，这几个项目值得收藏跑一下的。

做股票量化，其实真不一定非得拉一整支团队。我把几个成熟的开源项目拼起来，一个人也能搭出一套比较完整的股票量化工作流：数据获取 → 因子/模型研究 → 回测验证 → 模拟/实盘执行我目前重点看的 5 个： Qlib 48k star 微软出的 AI 量化投研平台。因子研究、机器学习、Walk-forward 都比较完整，适合把一个交易想法真正做成预测模型。 vnpy 44.8k star 中文量化里绕不开的框架。股票、期货都能做，回测和实盘基本是一套逻辑，网关和文档也很成熟。 AKShare 22.3k star A股 / 港股 / 美股的数据入口。行情、基本面、指数成分这些都能拉，很多国内量化项目的数据层就是从它开始。 QuantConnect Lean 21.4k star 偏机构级的多资产量化引擎。事件驱动、历史数据、回测和券商对接都比较完整，美股生态尤其成熟。 easytrader 10.1k star 偏 A 股实盘执行。可以接同花顺、miniQMT、雪球组合，把策略最终落到真实交易这一步。这 5 个组合起来，大致就是： AKShare 负责数据 → Qlib 负责研究和模型 → vnpy / Lean 负责回测与交易框架 → easytrader 负责 A 股执行。它们当然替代不了专业量化团队，但对个人来说，已经足够把一套股票量化流程真正跑起来。想自己系统搭一套股票量化工作流的，这几个项目值得收藏跑一下的。

爱吃折耳根的Ace

20,194 次观看 • 10 天前

$🚨卧槽！这个基金账户管理工具把定投和网格玩明白了 refraction-ray 开源的 xalpha，是一个专门做基金投资管理的 Python 引擎，特别适合定投、网格交易和多基金组合管理。它最实用的地方在于能把个人基金账户完整还原出来： 1️⃣ 从 CSV 交易记录直接重建账户，精确计算成本和收益 2️⃣ 穿透基金底层持仓，看清真正买了哪些股票和行业集中度 3️⃣ 一键获取基金、股票、指数的历史和实时数据 4️⃣ 支持 QDII 基金 T-0 净值预测（用期货数据估算） 5️⃣ 历史估值工具 + 可转债分析 6️⃣ Jupyter 里直接出图表，回测和可视化都很方便 7️⃣ 还支持 AI Agent 调用，方便自动化对长期做定投、网格，或者想系统管理多只基金组合的人来说，这个工具把数据、持仓、估值和回测整合得比较干净。$

🚨卧槽！这个基金账户管理工具把定投和网格玩明白了 refraction-ray 开源的 xalpha，是一个专门做基金投资管理的 Python 引擎，特别适合定投、网格交易和多基金组合管理。它最实用的地方在于能把个人基金账户完整还原出来： 1️⃣ 从 CSV 交易记录直接重建账户，精确计算成本和收益 2️⃣ 穿透基金底层持仓，看清真正买了哪些股票和行业集中度 3️⃣ 一键获取基金、股票、指数的历史和实时数据 4️⃣ 支持 QDII 基金 T-0 净值预测（用期货数据估算） 5️⃣ 历史估值工具 + 可转债分析 6️⃣ Jupyter 里直接出图表，回测和可视化都很方便 7️⃣ 还支持 AI Agent 调用，方便自动化对长期做定投、网格，或者想系统管理多只基金组合的人来说，这个工具把数据、持仓、估值和回测整合得比较干净。

爱吃折耳根的Ace

23,339 次观看 • 1 个月前

🚨 卧槽！A 股、美股、港股、加密、量化研究的人有福了清华大学重磅开源：全球首款 K 线金融大模型 Kronos 来了！现在 GitHub 已经 32K+ stars，它把 K 线当成一种市场语言不是只看收盘价，而是把 open、high、low、close、volume、amount 这些信息，转换成模型能理解的 token，然后像语言模型学习文字一样，去学习金融市场里的价格波动、成交量变化和跨资产节奏，核心亮点： > 45 个全球交易所数据 > 120 亿+ K 线记录预训练 > 支持价格序列预测 > 支持波动率预测 > 支持合成 K 线生成 > Zero-shot 场景表现不错 > 提供 Kronos-mini / small / base 等模型 > 适合量化研究、策略验证、市场结构分析金融市场噪音很大，K 线也不是水晶球。真正用起来，还是要结合基本面、资金面、宏观、成交结构和风控。但对于做 A 股、美股、港股、加密、量化策略的人来说，Kronos 这个方向强烈建议收藏

🚨 卧槽！A 股、美股、港股、加密、量化研究的人有福了清华大学重磅开源：全球首款 K 线金融大模型 Kronos 来了！现在 GitHub 已经 32K+ stars，它把 K 线当成一种市场语言不是只看收盘价，而是把 open、high、low、close、volume、amount 这些信息，转换成模型能理解的 token，然后像语言模型学习文字一样，去学习金融市场里的价格波动、成交量变化和跨资产节奏，核心亮点： > 45 个全球交易所数据 > 120 亿+ K 线记录预训练 > 支持价格序列预测 > 支持波动率预测 > 支持合成 K 线生成 > Zero-shot 场景表现不错 > 提供 Kronos-mini / small / base 等模型 > 适合量化研究、策略验证、市场结构分析金融市场噪音很大，K 线也不是水晶球。真正用起来，还是要结合基本面、资金面、宏观、成交结构和风控。但对于做 A 股、美股、港股、加密、量化策略的人来说，Kronos 这个方向强烈建议收藏

爱吃折耳根的Ace

39,571 次观看 • 2 个月前

量化交易绕不开的库：TA-Lib，150+ 技术指标直接调用 ta-lib-python 是经典 TA-Lib 的官方 Python 封装，提供超过 150 种技术指标和 K 线形态识别功能。它覆盖了动量、趋势、波动率、成交量、重叠研究、形态识别等多个类别，是量化交易和技术分析中非常基础的工具。核心能力如下： 1️⃣ 覆盖常见技术指标（MACD、RSI、BOLL、KDJ、ADX、ATR 等） 2️⃣ 支持 60+ 种 K 线形态识别（锤头、吞没、十字星等） 3️⃣ 基于 Cython + NumPy，计算速度较快 4️⃣ 可直接配合 Pandas、Polars 使用 5️⃣ 提供函数式 API 和抽象 API，调用比较灵活它可是目前 Python 量化里使用最广泛的技术分析库之一。对做技术分析、策略回测，或者需要批量计算指标的人来说，这个库基本绕不开。

量化交易绕不开的库：TA-Lib，150+ 技术指标直接调用 ta-lib-python 是经典 TA-Lib 的官方 Python 封装，提供超过 150 种技术指标和 K 线形态识别功能。它覆盖了动量、趋势、波动率、成交量、重叠研究、形态识别等多个类别，是量化交易和技术分析中非常基础的工具。核心能力如下： 1️⃣ 覆盖常见技术指标（MACD、RSI、BOLL、KDJ、ADX、ATR 等） 2️⃣ 支持 60+ 种 K 线形态识别（锤头、吞没、十字星等） 3️⃣ 基于 Cython + NumPy，计算速度较快 4️⃣ 可直接配合 Pandas、Polars 使用 5️⃣ 提供函数式 API 和抽象 API，调用比较灵活它可是目前 Python 量化里使用最广泛的技术分析库之一。对做技术分析、策略回测，或者需要批量计算指标的人来说，这个库基本绕不开。

爱吃折耳根的Ace

13,449 次观看 • 1 个月前

别急着买数据！这 6 个 Python 工具帮你搭建量化系统很多人刚开始做量化，策略还没跑起来，就先把钱交给了数据商。其实你缺的，可能不是付费数据，而是这几个实用的 Python 工具。第一期先分享最常用的 6 个 1️⃣ yfinance 25k star 输入股票代码，就能从 Yahoo Finance 获取历史行情、分时数据、基本面、期权、外汇和加密资产。画 K 线、验证想法、快速回测，它通常是最省事的起点。 2️⃣ pandas-datareader 3.2k star 不只看股价，还能把宏观指标和 Fama-French 因子直接读进 Pandas。利率、通胀、市场因子，可以和资产价格放在一起研究。 3️⃣ Alpha Vantage 4.9k star 申请免费密钥后，就能调用股票、外汇、加密资产和常用技术指标。想快速获取 RSI、MACD 等数据，很方便。 4️⃣ Nasdaq Data Link 更像一个金融数据仓库，覆盖金融、经济和另类数据。平台既有免费资源，也有付费内容，研究时可以直接筛选免费部分。 5️⃣ Alpaca-py 1.5k star 官方 Python SDK，不仅可以获取市场数据，还能订阅实时数据流，并连接模拟交易。研究、信号和执行，可以逐步接到同一套流程里。 6️⃣ Finnhub 1.1k star 通过 REST 和 WebSocket 覆盖股票、外汇与加密资产，还能补充公司新闻和基本面信息，适合做实时监控和事件策略。这 6 个工具，不只是简单收藏。它们可以组合成一条完整的量化研究流程：行情数据 → 宏观因子 → 策略研究 → 回测验证 → 实时监控 → 模拟交易免费数据不一定适合直接实盘，但足够帮助你把量化研究系统搭起来。

别急着买数据！这 6 个 Python 工具帮你搭建量化系统很多人刚开始做量化，策略还没跑起来，就先把钱交给了数据商。其实你缺的，可能不是付费数据，而是这几个实用的 Python 工具。第一期先分享最常用的 6 个 1️⃣ yfinance 25k star 输入股票代码，就能从 Yahoo Finance 获取历史行情、分时数据、基本面、期权、外汇和加密资产。画 K 线、验证想法、快速回测，它通常是最省事的起点。 2️⃣ pandas-datareader 3.2k star 不只看股价，还能把宏观指标和 Fama-French 因子直接读进 Pandas。利率、通胀、市场因子，可以和资产价格放在一起研究。 3️⃣ Alpha Vantage 4.9k star 申请免费密钥后，就能调用股票、外汇、加密资产和常用技术指标。想快速获取 RSI、MACD 等数据，很方便。 4️⃣ Nasdaq Data Link 更像一个金融数据仓库，覆盖金融、经济和另类数据。平台既有免费资源，也有付费内容，研究时可以直接筛选免费部分。 5️⃣ Alpaca-py 1.5k star 官方 Python SDK，不仅可以获取市场数据，还能订阅实时数据流，并连接模拟交易。研究、信号和执行，可以逐步接到同一套流程里。 6️⃣ Finnhub 1.1k star 通过 REST 和 WebSocket 覆盖股票、外汇与加密资产，还能补充公司新闻和基本面信息，适合做实时监控和事件策略。这 6 个工具，不只是简单收藏。它们可以组合成一条完整的量化研究流程：行情数据 → 宏观因子 → 策略研究 → 回测验证 → 实时监控 → 模拟交易免费数据不一定适合直接实盘，但足够帮助你把量化研究系统搭起来。

爱吃折耳根的Ace

22,067 次观看 • 29 天前

🚨 卧槽！终于有一个把量化全流程打通的开源平台了 Qbot 是一个支持完全本地部署的 AI 量化投研平台，从数据获取、策略开发、回测、模拟交易到实盘交易，形成完整闭环 Qbot核心特点： > 支持股票、基金、期货和加密货币 > 内置大量因子和策略模型，还支持自动化因子挖掘 > 支持机器学习、深度学习和强化学习策略 > 提供 GUI 和 Web 界面，操作相对友好 > 支持邮件、飞书、微信等实时通知 > 持续更新中，功能已经比较完善简单来说，它把量化交易中最麻烦的「数据 → 策略 → 回测 → 实盘」这一整套流程，打造成了一个相对完整的本地化平台我是 Ace，这边平时也会整理一些 AI / Web3 / 加密市场的新工具和实测体验，不整太多术语。感兴趣的朋友可以顺手关注一下，下次见！

🚨 卧槽！终于有一个把量化全流程打通的开源平台了 Qbot 是一个支持完全本地部署的 AI 量化投研平台，从数据获取、策略开发、回测、模拟交易到实盘交易，形成完整闭环 Qbot核心特点： > 支持股票、基金、期货和加密货币 > 内置大量因子和策略模型，还支持自动化因子挖掘 > 支持机器学习、深度学习和强化学习策略 > 提供 GUI 和 Web 界面，操作相对友好 > 支持邮件、飞书、微信等实时通知 > 持续更新中，功能已经比较完善简单来说，它把量化交易中最麻烦的「数据 → 策略 → 回测 → 实盘」这一整套流程，打造成了一个相对完整的本地化平台我是 Ace，这边平时也会整理一些 AI / Web3 / 加密市场的新工具和实测体验，不整太多术语。感兴趣的朋友可以顺手关注一下，下次见！

爱吃折耳根的Ace

15,243 次观看 • 2 个月前

A 股量化圈的老牌框架，11K stars，2016 年就在了，到现在还活着且刚做完 Rust 核心升级——QUANTAXIS。多数 A 股量化框架要么死在 Python 性能上，要么靠 C++ 但门槛高。 QUANTAXIS 走的是桥接路线：v2.1 引入 Rust 核心 QARS2，账户操作 100 倍加速、回测 10 倍提速、内存占用降 90%，但 API 完全兼容，没装 Rust 环境就自动回退纯 Python。它真正有用的能力： 1️⃣ 多市场数据层：采集、存储、清洗，MongoDB / ClickHouse 都支持 2️⃣ 统一账户协议 QIFI：股票、期货同一套账户逻辑，跨语言一致 3️⃣ 回测 + 模拟 + 实盘路径清晰，可对接 QMT、CTP 等 4️⃣ 任务调度与分布式部署，适合团队和多策略并行 5️⃣ 新版本接入 Rust 核心：账户操作和回测速度大幅提升本质是把「本地可落地的量化全链路」做成了开源框架，而不是只给一个回测脚本。做 A 股、期货、本地化量化系统的，这个基本绕不开。

A 股量化圈的老牌框架，11K stars，2016 年就在了，到现在还活着且刚做完 Rust 核心升级——QUANTAXIS。多数 A 股量化框架要么死在 Python 性能上，要么靠 C++ 但门槛高。 QUANTAXIS 走的是桥接路线：v2.1 引入 Rust 核心 QARS2，账户操作 100 倍加速、回测 10 倍提速、内存占用降 90%，但 API 完全兼容，没装 Rust 环境就自动回退纯 Python。它真正有用的能力： 1️⃣ 多市场数据层：采集、存储、清洗，MongoDB / ClickHouse 都支持 2️⃣ 统一账户协议 QIFI：股票、期货同一套账户逻辑，跨语言一致 3️⃣ 回测 + 模拟 + 实盘路径清晰，可对接 QMT、CTP 等 4️⃣ 任务调度与分布式部署，适合团队和多策略并行 5️⃣ 新版本接入 Rust 核心：账户操作和回测速度大幅提升本质是把「本地可落地的量化全链路」做成了开源框架，而不是只给一个回测脚本。做 A 股、期货、本地化量化系统的，这个基本绕不开。

爱吃折耳根的Ace

14,802 次观看 • 18 天前

🚨 卧槽！AI 自己写策略、自己回测、自己优化参数的量化平台来了 QuantDinger 现在 GitHub 8.8K stars 定位很直接：一个 self-hosted、local-first 的 AI 量化交易平台它把「策略研究 → 回测验证 → 实盘执行」这个流程，用 AI 的方式串联了起来，核心亮点： > 支持 crypto、股票、外汇等市场 > 支持 OpenAI、Claude、Gemini、DeepSeek、Grok 等多 LLM 研究 > 支持 Python-native 策略开发 > 支持确定性回测、手续费、滑点、逐笔交易分析 > 支持 IBKR、MT5、Alpaca、10+ crypto venues > 自托管，API keys 和交易凭证留在自己环境里 > Agent 默认 paper-only，实盘需要显式解锁和权限配置 > 每次 Agent 调用都有 audit log 对于玩 A 股、美股、港股、加密和外汇的人来说，它的价值不是预测明天涨跌，而是把交易想法变成一套可验证的策略流程，强烈保存看看

🚨 卧槽！AI 自己写策略、自己回测、自己优化参数的量化平台来了 QuantDinger 现在 GitHub 8.8K stars 定位很直接：一个 self-hosted、local-first 的 AI 量化交易平台它把「策略研究 → 回测验证 → 实盘执行」这个流程，用 AI 的方式串联了起来，核心亮点： > 支持 crypto、股票、外汇等市场 > 支持 OpenAI、Claude、Gemini、DeepSeek、Grok 等多 LLM 研究 > 支持 Python-native 策略开发 > 支持确定性回测、手续费、滑点、逐笔交易分析 > 支持 IBKR、MT5、Alpaca、10+ crypto venues > 自托管，API keys 和交易凭证留在自己环境里 > Agent 默认 paper-only，实盘需要显式解锁和权限配置 > 每次 Agent 调用都有 audit log 对于玩 A 股、美股、港股、加密和外汇的人来说，它的价值不是预测明天涨跌，而是把交易想法变成一套可验证的策略流程，强烈保存看看

爱吃折耳根的Ace

31,630 次观看 • 2 个月前

🚨卧槽！高盛开源了他们的量化工具库 gs-quant Goldman Sachs 把内部 quants 使用的 Python 量化工具库开源了，目前 GitHub 已获得 11.3K Star。它提供了丰富的量化分析工具，适合做结构化产品、风险建模和策略研究等工作。虽然完整 API 需要高盛机构客户权限，但核心库已经开源，普通用户也可以安装使用（pip install gs-quant）。核心亮点： > 机构级量化工具：支持衍生品定价、风险管理、回测、交易策略开发等全流程 > 生产级代码质量：直接来自高盛交易台的真实工具栈 > 支持 Claude Skills：官方已集成 Claude 技能，可直接在 Claude 中使用 > 覆盖广泛资产类别：股票、期权、期货、外汇等衍生品分析能力极强 > 持续维护更新：最新版本 2.1.1 刚刚发布 > Apache-2.0 开源协议，可直接用于研究和开发对想学习机构级量化建模、做衍生品定价与风险管理、或者用 AI 辅助量化研究的开发者来说，这是目前开源里含金量最高的量化工具库之一。

🚨卧槽！高盛开源了他们的量化工具库 gs-quant Goldman Sachs 把内部 quants 使用的 Python 量化工具库开源了，目前 GitHub 已获得 11.3K Star。它提供了丰富的量化分析工具，适合做结构化产品、风险建模和策略研究等工作。虽然完整 API 需要高盛机构客户权限，但核心库已经开源，普通用户也可以安装使用（pip install gs-quant）。核心亮点： > 机构级量化工具：支持衍生品定价、风险管理、回测、交易策略开发等全流程 > 生产级代码质量：直接来自高盛交易台的真实工具栈 > 支持 Claude Skills：官方已集成 Claude 技能，可直接在 Claude 中使用 > 覆盖广泛资产类别：股票、期权、期货、外汇等衍生品分析能力极强 > 持续维护更新：最新版本 2.1.1 刚刚发布 > Apache-2.0 开源协议，可直接用于研究和开发对想学习机构级量化建模、做衍生品定价与风险管理、或者用 AI 辅助量化研究的开发者来说，这是目前开源里含金量最高的量化工具库之一。

爱吃折耳根的Ace

44,481 次观看 • 1 个月前