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兄弟们！这个 Python 股票开源项目真的有点东西 myhhub/stock 不是那种只跑一次 demo 的玩具，而是一个能实际落地的 A 股分析系统：数据抓取、指标计算、形态识别、选股、回测、甚至自动交易全都有。 它每天自动抓取 A 股数据，计算 17 个常用技术指标，并生成买卖信号参考，同时提供 Web 界面查看图表和数据。 核心功能： > 实时拉 A 股数据 + 30+ 技术指标 > 自动识别 61 种 K 线形态 > 筹码分布分析（这个功能比较少见） > 支持自定义策略 + 回测验证 > Web 界面手机电脑都能看 > Docker 一键部署，定时任务自动跑数据 对想自己搞量化、验证策略，或者系统学习 A 股技术分析的人来说，这个仓库的完整度算比较高的了。 想快速玩的直接 Docker 部署就行，不想折腾也能先看看 Web 界面长什么样。

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爱吃折耳根的Ace

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兄弟们！又挖到一个 Python 股票全能工具 —— InStock myhhub/stock 这个仓库把 A 股量化分析做得挺全的，数据抓取、指标计算、选股、回测、自动交易一条龙。 核心功能我挑重点说下： 1️⃣ 实时抓取 A 股数据 + 30+ 技术指标（MACD、KDJ、BOLL 等，和同花顺结果一致） 2️⃣ 识别 61 种 K 线形态，直接给出买卖信号 3️⃣ 筹码分布分析（CYQ），看主力成本区间 4️⃣ 200+ 维度综合选股，支持自定义策略 5️⃣ 内置多个经典策略 + 回测验证功能 6️⃣ 支持自动打新股（需配置券商客户端） 7️⃣ Web 页面，手机电脑都能看，操作挺方便 最实用的是支持 Docker 一键部署，数据处理也比较快（普通笔记本跑一天数据大概 4 分钟左右）。 对想自己搞量化、做选股策略、或者学习 A 股技术分析的兄弟来说，这个仓库直接能上手。
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兄弟们！又挖到一个 Python 股票全能工具 —— InStock myhhub/stock 这个仓库把 A 股量化分析做得挺全的，数据抓取、指标计算、选股、回测、自动交易一条龙。 核心功能我挑重点说下： 1️⃣ 实时抓取 A 股数据 + 30+ 技术指标（MACD、KDJ、BOLL 等，和同花顺结果一致） 2️⃣ 识别 61 种 K 线形态，直接给出买卖信号 3️⃣ 筹码分布分析（CYQ），看主力成本区间 4️⃣ 200+ 维度综合选股，支持自定义策略 5️⃣ 内置多个经典策略 + 回测验证功能 6️⃣ 支持自动打新股（需配置券商客户端） 7️⃣ Web 页面，手机电脑都能看，操作挺方便 最实用的是支持 Docker 一键部署，数据处理也比较快（普通笔记本跑一天数据大概 4 分钟左右）。 对想自己搞量化、做选股策略、或者学习 A 股技术分析的兄弟来说，这个仓库直接能上手。

爱吃折耳根的Ace

21,538 views • 1 month ago

🚨卧槽！LLM 驱动的每日股票智能分析系统来了 daily_stock_analysis（简称 DSA）是一个开源的自动化股票分析工具，能每天对你的自选股进行多维度分析，并生成结构化的决策报告。 它整合了行情、技术指标、新闻舆情和基本面数据，通过大模型输出包含评分、趋势、买卖点、风险提示、催化因素的报告，并支持自动推送到企业微信、飞书、Telegram 等渠道。 核心亮点： > 多市场覆盖：支持 A 股、港股、美股、日股、韩股等，同时支持 ETF > 结构化 AI 决策报告：输出评分、趋势判断、买卖点、风险预警、催化剂和操作清单 > 多源数据融合：行情 + 新闻 + 公告 + 基本面 + 舆情，自动聚合去重 > Agent 策略问股：支持缠论、均线、波浪等多策略视角进行多轮追问 > 零成本自动化：支持 GitHub Actions 定时运行，每天自动推送报告 > 提供 Web 看板 + 回测 + 组合管理功能，本地部署或 Actions 均可 对需要每日系统化复盘 A 股和美股、又不想每天手动刷资讯的投资者和交易者来说，这是一个功能比较完整的开源 AI 分析方案。
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🚨卧槽！LLM 驱动的每日股票智能分析系统来了 daily_stock_analysis（简称 DSA）是一个开源的自动化股票分析工具，能每天对你的自选股进行多维度分析，并生成结构化的决策报告。 它整合了行情、技术指标、新闻舆情和基本面数据，通过大模型输出包含评分、趋势、买卖点、风险提示、催化因素的报告，并支持自动推送到企业微信、飞书、Telegram 等渠道。 核心亮点： > 多市场覆盖：支持 A 股、港股、美股、日股、韩股等，同时支持 ETF > 结构化 AI 决策报告：输出评分、趋势判断、买卖点、风险预警、催化剂和操作清单 > 多源数据融合：行情 + 新闻 + 公告 + 基本面 + 舆情，自动聚合去重 > Agent 策略问股：支持缠论、均线、波浪等多策略视角进行多轮追问 > 零成本自动化：支持 GitHub Actions 定时运行，每天自动推送报告 > 提供 Web 看板 + 回测 + 组合管理功能，本地部署或 Actions 均可 对需要每日系统化复盘 A 股和美股、又不想每天手动刷资讯的投资者和交易者来说，这是一个功能比较完整的开源 AI 分析方案。

爱吃折耳根的Ace

14,875 views • 1 month ago

把 26 年 A 股数据搬到自己电脑上，这个开源项目帮你搞定了 free-stockdb 是一个面向 A 股日线、分钟线和 ETF 数据的本地量化数据底座，目标是把数据同步、清洗、复权、存储和指标计算这些工程问题统一解决。 它支持增量同步和本地缓存，数据落盘后可以离线使用，减少对远程 API 的依赖和限频问题。 核心特点如下： > 覆盖 7400+ 只股票和 ETF，日线、周线、月线、1/5/15/30 分钟数据都有 > 总共约 1.1 亿条记录，前复权处理过，拿来直接做回测 > 完全本地运行，不用联网、不用注册、不限次数 > 自带更新程序，数据旧了可以一键刷新 > 支持 Python、HTTP API、Excel、网页和 AI MCP 多种调用方式 > 内置技术指标计算，查询速度也比较快 对想做 A 股回测、策略研究，或者需要长期本地保存历史数据的人来说，这个项目挺实用。
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把 26 年 A 股数据搬到自己电脑上，这个开源项目帮你搞定了 free-stockdb 是一个面向 A 股日线、分钟线和 ETF 数据的本地量化数据底座，目标是把数据同步、清洗、复权、存储和指标计算这些工程问题统一解决。 它支持增量同步和本地缓存，数据落盘后可以离线使用，减少对远程 API 的依赖和限频问题。 核心特点如下： > 覆盖 7400+ 只股票和 ETF，日线、周线、月线、1/5/15/30 分钟数据都有 > 总共约 1.1 亿条记录，前复权处理过，拿来直接做回测 > 完全本地运行，不用联网、不用注册、不限次数 > 自带更新程序，数据旧了可以一键刷新 > 支持 Python、HTTP API、Excel、网页和 AI MCP 多种调用方式 > 内置技术指标计算，查询速度也比较快 对想做 A 股回测、策略研究，或者需要长期本地保存历史数据的人来说，这个项目挺实用。

爱吃折耳根的Ace

16,002 views • 1 month ago

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。
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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 views • 1 month ago

🚨 卧槽！A 股散户终于有自己的量化工作台了！选股 + 监控 + 回测全都有 tickflow-stock-panel，一个在浏览器里就能用的选股+回测+监控一体工作台，自己部署，零运维。最狠的是不需要写代码，用自然语言就能让 AI 帮你生成策略。 核心亮点： > 内置 20 个选股策略，用 Polars 向量化计算，全 A 股秒级出结果 > 支持不写代码自定义信号，还能让 AI 帮你生成策略代码 > 实时监控支持多条件规则 + 飞书推送 > 回测系统考虑 T+1、手续费、滑点等真实交易约束 > AI 个股分析（技术面 + 基本面 + 财务 + 消息面） > Docker 一键部署，数据本地存储，基本零运维 > GitHub Actions 一键部署，Windows/Mac 都能跑 以前做 A 股量化：装 Python → 配环境 → 学 Polars → 写因子 → 写回测 → 调飞书机器人。 现在 tickflow-stock-panel 一个浏览器界面搞定，AI 替你写策略，自动复盘自动推送。A 股散户的装备终于升级了！
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🚨 卧槽！A 股散户终于有自己的量化工作台了！选股 + 监控 + 回测全都有 tickflow-stock-panel，一个在浏览器里就能用的选股+回测+监控一体工作台，自己部署，零运维。最狠的是不需要写代码，用自然语言就能让 AI 帮你生成策略。 核心亮点： > 内置 20 个选股策略，用 Polars 向量化计算，全 A 股秒级出结果 > 支持不写代码自定义信号，还能让 AI 帮你生成策略代码 > 实时监控支持多条件规则 + 飞书推送 > 回测系统考虑 T+1、手续费、滑点等真实交易约束 > AI 个股分析（技术面 + 基本面 + 财务 + 消息面） > Docker 一键部署，数据本地存储，基本零运维 > GitHub Actions 一键部署，Windows/Mac 都能跑 以前做 A 股量化：装 Python → 配环境 → 学 Polars → 写因子 → 写回测 → 调飞书机器人。 现在 tickflow-stock-panel 一个浏览器界面搞定，AI 替你写策略，自动复盘自动推送。A 股散户的装备终于升级了！

爱吃折耳根的Ace

43,108 views • 1 month ago

发现个量化交易神器！QuantDinger 直接把量化交易的门槛砸碎了！ QuantDinger（量化丁格），你的私人 AI 量化操作系统，几天时间就在 GitHub 拿下 4.2k stars！ 这不是普通的交易工具，而是个具备自我进化能力的 AI 交易员： 🤖 AI 智能分析引擎 国内外股市、期货、加密货币、外汇全支持 24 小时监控全球交易机会 实时推送到手机，不错过任何机会 📊 全自动工作流 AI 自动分析市场 → 生成策略代码 → 自动回测 根据历史收益、风险数据自动优化参数 大模型帮你调参，让策略更稳定 💻 部署超简单 Docker 一键私有化本地部署 两分钟就能跑起来 不懂代码的小白也能快速上手 🔒 完全私有 在你自己的服务器和自己的密钥上运行 数据、策略全掌控 支持实盘数据、多市场同时监控、智能风控... 搞量化交易的兄弟，这个必须试试！ 项目地址放评论区了👇
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发现个量化交易神器！QuantDinger 直接把量化交易的门槛砸碎了！ QuantDinger（量化丁格），你的私人 AI 量化操作系统，几天时间就在 GitHub 拿下 4.2k stars！ 这不是普通的交易工具，而是个具备自我进化能力的 AI 交易员： 🤖 AI 智能分析引擎 国内外股市、期货、加密货币、外汇全支持 24 小时监控全球交易机会 实时推送到手机，不错过任何机会 📊 全自动工作流 AI 自动分析市场 → 生成策略代码 → 自动回测 根据历史收益、风险数据自动优化参数 大模型帮你调参，让策略更稳定 💻 部署超简单 Docker 一键私有化本地部署 两分钟就能跑起来 不懂代码的小白也能快速上手 🔒 完全私有 在你自己的服务器和自己的密钥上运行 数据、策略全掌控 支持实盘数据、多市场同时监控、智能风控... 搞量化交易的兄弟，这个必须试试！ 项目地址放评论区了👇

Vincent

29,841 views • 3 months ago

AI 股票分析开源了！！ 终于不只是“把股票代码丢给模型问一句”了！ 每天盯行情、翻新闻、看公告、查资金流，再手动整理自选股复盘，真的太低效了。 分享一个很适合前端、独立开发者和 AI 工具玩家研究的 GitHub 开源项目 —— Daily Stock Analysis 它是一个基于 LLM 的多市场股票智能分析系统。 支持 A 股 / 港股 / 美股 / 日股 / 韩股自选股分析 能把行情、K 线、技术指标、资金流、筹码、新闻、公告、基本面等信息聚合起来，再自动生成结构化的「决策仪表盘」。 核心结论、评分、趋势判断、风险警报、催化因素、操作检查清单，都能一屏看清。 更厉害的是，它不是一个简单脚本。 它自带 Web / 桌面工作台，支持手动分析、任务进度、历史报告、完整 Markdown、回测、持仓、配置管理、浅色 / 深色主题。 对独立开发者来说，这不只是一个股票分析工具，更像是一套完整的 AI 金融研究工作流模板： 数据聚合、模型分析、报告生成、Web 工作台、自动推送，全部都搭好了。 地址：
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AI 股票分析开源了！！ 终于不只是“把股票代码丢给模型问一句”了！ 每天盯行情、翻新闻、看公告、查资金流，再手动整理自选股复盘，真的太低效了。 分享一个很适合前端、独立开发者和 AI 工具玩家研究的 GitHub 开源项目 —— Daily Stock Analysis 它是一个基于 LLM 的多市场股票智能分析系统。 支持 A 股 / 港股 / 美股 / 日股 / 韩股自选股分析 能把行情、K 线、技术指标、资金流、筹码、新闻、公告、基本面等信息聚合起来，再自动生成结构化的「决策仪表盘」。 核心结论、评分、趋势判断、风险警报、催化因素、操作检查清单，都能一屏看清。 更厉害的是，它不是一个简单脚本。 它自带 Web / 桌面工作台，支持手动分析、任务进度、历史报告、完整 Markdown、回测、持仓、配置管理、浅色 / 深色主题。 对独立开发者来说，这不只是一个股票分析工具，更像是一套完整的 AI 金融研究工作流模板： 数据聚合、模型分析、报告生成、Web 工作台、自动推送，全部都搭好了。 地址：

Ada哒哒哒🐬| 来Gate事件合约抢百万积分

175,893 views • 1 month ago

挖到一个 A 股开源量化神器 —— tickflow-stock-panel 选股、盯盘、回测、AI 复盘，全都塞进一个面板里，连历史行情数据都不用自己另外折腾。 项目内置 18 个选股策略，MA、MACD、RSI、KDJ、布林、量比这些常用指标都能直接拿来筛全 A 股。 不只是选股，盘中还能做策略监控、价格监控、个股信号和异动提醒。 回测也专门考虑了 A 股规则，T+1、手续费、滑点、止损这些都能一起算进去，不是简单跑个历史收益曲线。 个股分析这块也做得很全，可以从技术面、基本面、财务和消息面四个维度一起看。 盘后还能自动做 AI 复盘，连板梯队、概念轮动、炸板/翘板这些 A 股常看的东西也整合进去了。 数据源也给你接好了，基于 TickFlow 可以直接同步 A 股历史行情，历史日 K 不填 Key 也能用，后面还支持继续接第三方数据源。 AI 模型支持 DeepSeek、通义、Ollama 等 OpenAI 兼容接口，Web 面板直接操作，不需要一直敲命令。 等于把：选股 ➡️盯盘 ➡️回测 ➡️ 个股分析 ➡️AI 复盘 整套流程都做进了一个本地量化工作台。 仅做开源分享，非投资建议 地址：
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挖到一个 A 股开源量化神器 —— tickflow-stock-panel 选股、盯盘、回测、AI 复盘，全都塞进一个面板里，连历史行情数据都不用自己另外折腾。 项目内置 18 个选股策略，MA、MACD、RSI、KDJ、布林、量比这些常用指标都能直接拿来筛全 A 股。 不只是选股，盘中还能做策略监控、价格监控、个股信号和异动提醒。 回测也专门考虑了 A 股规则，T+1、手续费、滑点、止损这些都能一起算进去，不是简单跑个历史收益曲线。 个股分析这块也做得很全，可以从技术面、基本面、财务和消息面四个维度一起看。 盘后还能自动做 AI 复盘，连板梯队、概念轮动、炸板/翘板这些 A 股常看的东西也整合进去了。 数据源也给你接好了，基于 TickFlow 可以直接同步 A 股历史行情，历史日 K 不填 Key 也能用，后面还支持继续接第三方数据源。 AI 模型支持 DeepSeek、通义、Ollama 等 OpenAI 兼容接口，Web 面板直接操作，不需要一直敲命令。 等于把：选股 ➡️盯盘 ➡️回测 ➡️ 个股分析 ➡️AI 复盘 整套流程都做进了一个本地量化工作台。 仅做开源分享，非投资建议 地址：

爱丽丝呀！

87,497 views • 11 days ago

卧槽！这个开源项目真的把我整不会了 Vibe-Trading 直接把“量化交易”四个字的门槛干碎了！ 你只需要用大白话跟它聊天，比如：“帮我回测 BTC 那个双均线策略”，它就能自动拉数据、生成策略、跑回测、出一堆指标报告，还能同时拉好几个 AI agent 一起开会讨论！ 支持A股、港股、美股、加密货币，461 个现成 alpha 因子随便挑，数据源自动切换。 GitHub 已经冲到 2.3 万星了！安装简单到离谱，pip 装一下就能用，还有网页界面。 想搞量化又懒得写代码、或者想玩 AI agent 的朋友，真的建议去看看 我已经 star 了，建议你们也去试试，真的香到爆炸 开源工具分享，非投资建议。
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卧槽！这个开源项目真的把我整不会了 Vibe-Trading 直接把“量化交易”四个字的门槛干碎了！ 你只需要用大白话跟它聊天，比如：“帮我回测 BTC 那个双均线策略”，它就能自动拉数据、生成策略、跑回测、出一堆指标报告，还能同时拉好几个 AI agent 一起开会讨论！ 支持A股、港股、美股、加密货币，461 个现成 alpha 因子随便挑，数据源自动切换。 GitHub 已经冲到 2.3 万星了！安装简单到离谱，pip 装一下就能用，还有网页界面。 想搞量化又懒得写代码、或者想玩 AI agent 的朋友，真的建议去看看 我已经 star 了，建议你们也去试试，真的香到爆炸 开源工具分享，非投资建议。

DeFi狙击手 | Ai🕊️

18,776 views • 1 month ago

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。
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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 views • 8 days ago

港大开源的仓库 Vibe-Trading ，适合爱交易的同学。 Vibe-Trading 是一个由人工智能驱动的多智能体金融工作空间，可将自然语言请求转化为可执行的交易策略、研究见解和全球市场的投资组合分析。 主要功能： 策略生成：根据您的想法自动生成交易代码 智能数据访问： 5 个数据源，具备自动回退功能 性能测试：使用历史市场数据测试您的策略 TradingView 导出：一键将策略转换为 TradingView 的 PineScript v6 格式 专家团队： 部署专门的 AI 代理来执行复杂的研究任务 实时更新：实时查看整个分析过程 TradingView 直接内置了 64 个成熟的金融分析技能和 29 种 AI 团队配置（比如一键召唤“加密货币盯盘组”或“宏观研报组”），有高校实验室的学术底层逻辑兜底。 有两个极其对味的特性： 一是支持一键将策略转为 TradingView 的 PineScript v6 格式，跑通了直接挂图表； 二是自带 MCP 协议，可以直接把它塞进 Cursor 或者 Claude Desktop 里，边写代码边让它在后台帮你算因子。 想要地址的同学，评论区留言👇👇👇
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港大开源的仓库 Vibe-Trading ，适合爱交易的同学。 Vibe-Trading 是一个由人工智能驱动的多智能体金融工作空间，可将自然语言请求转化为可执行的交易策略、研究见解和全球市场的投资组合分析。 主要功能： 策略生成：根据您的想法自动生成交易代码 智能数据访问： 5 个数据源，具备自动回退功能 性能测试：使用历史市场数据测试您的策略 TradingView 导出：一键将策略转换为 TradingView 的 PineScript v6 格式 专家团队： 部署专门的 AI 代理来执行复杂的研究任务 实时更新：实时查看整个分析过程 TradingView 直接内置了 64 个成熟的金融分析技能和 29 种 AI 团队配置（比如一键召唤“加密货币盯盘组”或“宏观研报组”），有高校实验室的学术底层逻辑兜底。 有两个极其对味的特性： 一是支持一键将策略转为 TradingView 的 PineScript v6 格式，跑通了直接挂图表； 二是自带 MCP 协议，可以直接把它塞进 Cursor 或者 Claude Desktop 里，边写代码边让它在后台帮你算因子。 想要地址的同学，评论区留言👇👇👇

比特币橙子Trader

31,526 views • 4 months ago

🚨 卧槽！自建一个免费的股票看盘平台，再也不用交高昂订阅费了！ OpenStock 是一个社区驱动的开源项目，目标是提供一个永久免费的股票市场平台，类似 TradingView 或雪球的轻量替代品。 它目前支持实时股价跟踪、个性化 watchlist、价格提醒，以及公司基本面和财务数据查看。界面比较现代，支持深色模式，还集成了 TradingView 图表。 核心亮点： > 实时股价跟踪 + 个性化价格提醒，推送直接到邮箱 > TradingView K 线图 + 技术指标集成，MA/MACD/RSI 全套 > 公司基本面：财务数据、估值比率、详细洞察 > AI 新闻摘要，每天早上一份邮件发到你邮箱 > Watchlist 管理 + 投资组合追踪 + 盈亏计算 > shadcn/ui 界面干净好看，Docker 一键部署 这个项目完全开源，数据掌握在自己手里，适合不想付费订阅专业行情软件的普通投资者和开发者自己部署使用。
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🚨 卧槽！自建一个免费的股票看盘平台，再也不用交高昂订阅费了！ OpenStock 是一个社区驱动的开源项目，目标是提供一个永久免费的股票市场平台，类似 TradingView 或雪球的轻量替代品。 它目前支持实时股价跟踪、个性化 watchlist、价格提醒，以及公司基本面和财务数据查看。界面比较现代，支持深色模式，还集成了 TradingView 图表。 核心亮点： > 实时股价跟踪 + 个性化价格提醒，推送直接到邮箱 > TradingView K 线图 + 技术指标集成，MA/MACD/RSI 全套 > 公司基本面：财务数据、估值比率、详细洞察 > AI 新闻摘要，每天早上一份邮件发到你邮箱 > Watchlist 管理 + 投资组合追踪 + 盈亏计算 > shadcn/ui 界面干净好看，Docker 一键部署 这个项目完全开源，数据掌握在自己手里，适合不想付费订阅专业行情软件的普通投资者和开发者自己部署使用。

爱吃折耳根的Ace

20,140 views • 1 month ago

🚨 卧槽！终于有一个又轻又好用的股票行情统一 API 了！ 一个好的开源股票 API，直接让你每年省几万块数据订阅费。 stock-api，1.4K+ stars，MIT 开源。最大的卖点： 统一的 API 接口，A 股、港股、美股全包——你只需要换一个参数，底层数据源自动切，不用记十套不同接口。 核心亮点： > 支持 A 股、港股、美股以及场内基金 > 自动从多个数据源（腾讯、新浪、东方财富）获取数据并 fallback > 提供 CLI 命令行直接查询 > 支持 MCP，可以直接给 Claude Code、Cursor 等 AI 工具使用 > 非常轻量，几乎没有运行时依赖 以前做跨市场数据：A 股接 Tushare → 港股接 yfinance → 美股再接 Alpha Vantage，三套鉴权、三种格式、三个坑。现在 stock-api 一个接口全通。数据管道这件事，终于不用维护八套 SDK 了！ 对想自己写股票工具、或者用 AI 做量化/投研辅助的人来说，是一个比较实用的开源项目
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🚨 卧槽！终于有一个又轻又好用的股票行情统一 API 了！ 一个好的开源股票 API，直接让你每年省几万块数据订阅费。 stock-api，1.4K+ stars，MIT 开源。最大的卖点： 统一的 API 接口，A 股、港股、美股全包——你只需要换一个参数，底层数据源自动切，不用记十套不同接口。 核心亮点： > 支持 A 股、港股、美股以及场内基金 > 自动从多个数据源（腾讯、新浪、东方财富）获取数据并 fallback > 提供 CLI 命令行直接查询 > 支持 MCP，可以直接给 Claude Code、Cursor 等 AI 工具使用 > 非常轻量，几乎没有运行时依赖 以前做跨市场数据：A 股接 Tushare → 港股接 yfinance → 美股再接 Alpha Vantage，三套鉴权、三种格式、三个坑。现在 stock-api 一个接口全通。数据管道这件事，终于不用维护八套 SDK 了！ 对想自己写股票工具、或者用 AI 做量化/投研辅助的人来说，是一个比较实用的开源项目

爱吃折耳根的Ace

84,375 views • 1 month ago

🚨兄弟们！复合多 AI 智能体股票团队分析系统来了 oficcejo 开源的 aiagents-stock，用多个 AI 智能体模拟真实券商分析师团队，做 A 股全流程分析和决策。 核心亮点： > 多 Agent 协作分析：技术、资金、风险、游资、板块等多角色并行讨论 > A 股深度适配：内置龙虎榜跟踪 + 板块轮动预警 + T+1 规则 > 批量分析 + 实时监测：支持多线程分析，关键点位自动触发警报（邮件/钉钉/飞书） > 完整闭环：分析 → 报告导出（PDF/Markdown）→ MiniQMT 量化交易接口 > 支持 DeepSeek 等模型自由切换，Streamlit 可视化界面 > Docker 一键部署，已有 B 站用户靠这个系统实盘操作 对想用 AI 构建股票分析团队、做 A 股短线和板块策略的人来说，目前这是开源里最完整、最落地的多 Agent 股票分析系统之一。
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🚨兄弟们！复合多 AI 智能体股票团队分析系统来了 oficcejo 开源的 aiagents-stock，用多个 AI 智能体模拟真实券商分析师团队，做 A 股全流程分析和决策。 核心亮点： > 多 Agent 协作分析：技术、资金、风险、游资、板块等多角色并行讨论 > A 股深度适配：内置龙虎榜跟踪 + 板块轮动预警 + T+1 规则 > 批量分析 + 实时监测：支持多线程分析，关键点位自动触发警报（邮件/钉钉/飞书） > 完整闭环：分析 → 报告导出（PDF/Markdown）→ MiniQMT 量化交易接口 > 支持 DeepSeek 等模型自由切换，Streamlit 可视化界面 > Docker 一键部署，已有 B 站用户靠这个系统实盘操作 对想用 AI 构建股票分析团队、做 A 股短线和板块策略的人来说，目前这是开源里最完整、最落地的多 Agent 股票分析系统之一。

爱吃折耳根的Ace

14,958 views • 1 month ago

卧槽！TradingView 选股器的数据被做成 Python 库了——tvscreener，1.2K stars，51K+ PyPI 下载！ 不用开浏览器、不用手动翻 TradingView 筛选器。pip install tvscreener，Python 代码直接拉股票、Crypto、外汇、期货、债券数据，13000+ 技术指标字段随便组合，结果返回 Pandas DataFrame，直接塞进你的量化策略。 核心特点如下： 1️⃣ 无需登录 TradingView，就能获取选股数据 2️⃣ 支持大量技术指标和基本面字段 3️⃣ 结果直接返回 Pandas DataFrame，方便后续分析 4️⃣ API 写法比较清晰，支持链式筛选 5️⃣ 覆盖股票、加密、外汇、期货等市场 6️⃣ 还支持 MCP，方便接入 Claude 等 AI 工具 对想用代码批量筛选标的、或者把 TradingView 选股能力接到自己量化流程里的人来说，这个库比较实用。 以前用 TradingView 选股：打开网页 → 点筛选器 → 手动加条件 → 截图 → 手动录入 Excel。 现在 tvscreener 三行代码扫完全市场，数据直接进策略。TradingView 选股器的 Python 接口，终于有人做了。
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卧槽！TradingView 选股器的数据被做成 Python 库了——tvscreener，1.2K stars，51K+ PyPI 下载！ 不用开浏览器、不用手动翻 TradingView 筛选器。pip install tvscreener，Python 代码直接拉股票、Crypto、外汇、期货、债券数据，13000+ 技术指标字段随便组合，结果返回 Pandas DataFrame，直接塞进你的量化策略。 核心特点如下： 1️⃣ 无需登录 TradingView，就能获取选股数据 2️⃣ 支持大量技术指标和基本面字段 3️⃣ 结果直接返回 Pandas DataFrame，方便后续分析 4️⃣ API 写法比较清晰，支持链式筛选 5️⃣ 覆盖股票、加密、外汇、期货等市场 6️⃣ 还支持 MCP，方便接入 Claude 等 AI 工具 对想用代码批量筛选标的、或者把 TradingView 选股能力接到自己量化流程里的人来说，这个库比较实用。 以前用 TradingView 选股：打开网页 → 点筛选器 → 手动加条件 → 截图 → 手动录入 Excel。 现在 tvscreener 三行代码扫完全市场，数据直接进策略。TradingView 选股器的 Python 接口，终于有人做了。

爱吃折耳根的Ace

62,545 views • 19 days ago

做数据分析的人应该都懂那种崩溃感： Excel 一开就卡、SQL 跑半天、模型调参像瞎猜、报告一写就是一下午。 更别说很多人本职工作也不是“数据科学家”，但又不得不啃一堆 CSV、报表和图表。 这两天看到人民大学 RUC Datalab 开源的DeepAnalyze，有点眼前一亮。 它不是那种“帮你写点分析文案”的 AI，而是想做一个真正的「AI 数据分析师」： 能读 Excel/CSV/JSON/TXT，自己规划步骤、清洗数据、建模、画图、最后给你一份完整报告。 甚至还能把推理链（reasoning trace）展示出来，让你看到它是怎么一步步想出来的。 我自己最有感觉的点有几个： 以前 ChatGPT 更像“写稿子、写代码”的助手，但对数据本身不够“懂”； DeepAnalyze 直接把这一块补上了，做到“从数据到报告”的全流程； 对普通人来说，可能第一次有机会把“专业的数据分析能力”当成一个工具来用，而不是一门必须自己啃几年的技能。 当然，它现在肯定还不完美，落地也需要折腾环境、准备数据。 但这个方向我很看好： AI 帮你做繁琐的统计和建模，人类负责问好问题、选好指标、做最后决策。 数据分析不再是少数人的特权，而是变成人人可用的一种“智能能力”。 简单说： 过去是「你学会数据分析再去用工具」， 以后可能是「你先有一个 AI 数据分析师，再慢慢学会怎么问对问题」。
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做数据分析的人应该都懂那种崩溃感： Excel 一开就卡、SQL 跑半天、模型调参像瞎猜、报告一写就是一下午。 更别说很多人本职工作也不是“数据科学家”，但又不得不啃一堆 CSV、报表和图表。 这两天看到人民大学 RUC Datalab 开源的DeepAnalyze，有点眼前一亮。 它不是那种“帮你写点分析文案”的 AI，而是想做一个真正的「AI 数据分析师」： 能读 Excel/CSV/JSON/TXT，自己规划步骤、清洗数据、建模、画图、最后给你一份完整报告。 甚至还能把推理链（reasoning trace）展示出来，让你看到它是怎么一步步想出来的。 我自己最有感觉的点有几个： 以前 ChatGPT 更像“写稿子、写代码”的助手，但对数据本身不够“懂”； DeepAnalyze 直接把这一块补上了，做到“从数据到报告”的全流程； 对普通人来说，可能第一次有机会把“专业的数据分析能力”当成一个工具来用，而不是一门必须自己啃几年的技能。 当然，它现在肯定还不完美，落地也需要折腾环境、准备数据。 但这个方向我很看好： AI 帮你做繁琐的统计和建模，人类负责问好问题、选好指标、做最后决策。 数据分析不再是少数人的特权，而是变成人人可用的一种“智能能力”。 简单说： 过去是「你学会数据分析再去用工具」， 以后可能是「你先有一个 AI 数据分析师，再慢慢学会怎么问对问题」。

sitin

15,309 views • 9 months ago

🚨 又发现一个支持 A 股、港股、美股牛逼的仓库—go-stock！ 目前 6.6K+ stars，基于 Go + Wails + Vue3 + NaiveUI 搭的 AI 股票分析工具。最大的亮点：A 股、港股、美股三市场通吃，ETF/基金也在路上了 go-stock 核心亮点： > 实时行情一屏看全：分时图、K线（日/周/月）、涨跌幅一目了然 > AI 智能分析：个股技术面 + 消息面 + 资金面，一键生成分析报告 > 市场情绪量化：NLP 解析新闻/研报，直接出情绪指标，不用自己翻帖 > AI 智能选股：技术指标 + AI 预测双重筛选，筛完还能多轮追问 > 涨跌报警推送：钉钉/企业微信直达，不用盯盘 自选管理 + 成本追踪 + 盈亏计算，全在本地 SQLite，数据不出你电脑 最狠的是 AI 模型接入：DeepSeek、OpenAI、Ollama 本地跑、LMStudio、硅基流动、火山方舟、阿里云百炼主流平台全接 以前做股票分析：开同花顺看行情 → 开浏览器翻新闻 → 开 Excel 算指标 → 开微信问朋友。 现在 go-stock 一个桌面 App 全包了，底下还挂着你选的大模型实时分析。股票研究这件事，终于不用在八个窗口来回切了！
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🚨 又发现一个支持 A 股、港股、美股牛逼的仓库—go-stock！ 目前 6.6K+ stars，基于 Go + Wails + Vue3 + NaiveUI 搭的 AI 股票分析工具。最大的亮点：A 股、港股、美股三市场通吃，ETF/基金也在路上了 go-stock 核心亮点： > 实时行情一屏看全：分时图、K线（日/周/月）、涨跌幅一目了然 > AI 智能分析：个股技术面 + 消息面 + 资金面，一键生成分析报告 > 市场情绪量化：NLP 解析新闻/研报，直接出情绪指标，不用自己翻帖 > AI 智能选股：技术指标 + AI 预测双重筛选，筛完还能多轮追问 > 涨跌报警推送：钉钉/企业微信直达，不用盯盘 自选管理 + 成本追踪 + 盈亏计算，全在本地 SQLite，数据不出你电脑 最狠的是 AI 模型接入：DeepSeek、OpenAI、Ollama 本地跑、LMStudio、硅基流动、火山方舟、阿里云百炼主流平台全接 以前做股票分析：开同花顺看行情 → 开浏览器翻新闻 → 开 Excel 算指标 → 开微信问朋友。 现在 go-stock 一个桌面 App 全包了，底下还挂着你选的大模型实时分析。股票研究这件事，终于不用在八个窗口来回切了！

爱吃折耳根的Ace

43,752 views • 1 month ago

我去！一个横跨 A 股、港股、美股、期货四市场的开源量化工具——easy-tdx，不用注册、不用申请 API Key，装上就能用。 直连通达信行情服务器，K 线、实时报价、分时、逐笔成交、资金流向、板块数据，毫秒级拉满。做量化最头疼的数据源问题，它用一个 pip install 解决了——免费、开源、无门槛。 核心亮点： 1️⃣ 四市场通吃：A 股、港股、美股、期货，一套接口全拿 2️⃣ 零门槛：无需注册、无需 API Key，MIT 开源，装上就能跑 3️⃣ 34 个技术指标开箱即用，缠论分析一键出结果（笔、中枢、买卖点、背驰） 4️⃣ 内置回测引擎：18 个经典策略自带，多因子组合批量对比 5️⃣ 回测可视化 Web UI：K 线买卖点、净值回撤、19 项绩效指标 6️⃣ S/A/B/C/D 五档数据评级，不看收益率看风险调整后的持有体验 7️⃣ JSON 输出直接喂 Claude Code 等 AI Agent 不是又一个行情展示页，而是把「通达信数据」变成可编程接口。 做 A 股选股、回测、本地量化的，可以直接 pip 装了试。
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我去！一个横跨 A 股、港股、美股、期货四市场的开源量化工具——easy-tdx，不用注册、不用申请 API Key，装上就能用。 直连通达信行情服务器，K 线、实时报价、分时、逐笔成交、资金流向、板块数据，毫秒级拉满。做量化最头疼的数据源问题，它用一个 pip install 解决了——免费、开源、无门槛。 核心亮点： 1️⃣ 四市场通吃：A 股、港股、美股、期货，一套接口全拿 2️⃣ 零门槛：无需注册、无需 API Key，MIT 开源，装上就能跑 3️⃣ 34 个技术指标开箱即用，缠论分析一键出结果（笔、中枢、买卖点、背驰） 4️⃣ 内置回测引擎：18 个经典策略自带，多因子组合批量对比 5️⃣ 回测可视化 Web UI：K 线买卖点、净值回撤、19 项绩效指标 6️⃣ S/A/B/C/D 五档数据评级，不看收益率看风险调整后的持有体验 7️⃣ JSON 输出直接喂 Claude Code 等 AI Agent 不是又一个行情展示页，而是把「通达信数据」变成可编程接口。 做 A 股选股、回测、本地量化的，可以直接 pip 装了试。

爱吃折耳根的Ace

15,312 views • 2 days ago

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。
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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 views • 17 days ago

投资分析的AI神器来了！ValueCell AI，🚀 地址评论区自取。 之前一直想搞一个类似的产品来着，但是迫于精力和投资方面的阅历，所以也就搁置了。 最近发现这个工具竟然能实时抓取市场数据，尤其是美股的实时盘前盘中盘后数据，并且支持策略回测，生成的投研报告格式都可以直接拿来发文章，这就有点太方便了~ 里面有各种数据报表，也能从宏观、微观各个角度来分析市场。 比如大家最关心的A股和美股，用它分析一下，看看结果和你的判断是否一致？ 听说他们底层模型非常烧钱💰 有懂投资的大佬快去体验一下，分享一下感受！
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投资分析的AI神器来了！ValueCell AI，🚀 地址评论区自取。 之前一直想搞一个类似的产品来着，但是迫于精力和投资方面的阅历，所以也就搁置了。 最近发现这个工具竟然能实时抓取市场数据，尤其是美股的实时盘前盘中盘后数据，并且支持策略回测，生成的投研报告格式都可以直接拿来发文章，这就有点太方便了~ 里面有各种数据报表，也能从宏观、微观各个角度来分析市场。 比如大家最关心的A股和美股，用它分析一下，看看结果和你的判断是否一致？ 听说他们底层模型非常烧钱💰 有懂投资的大佬快去体验一下，分享一下感受！

鱼总聊AI

28,872 views • 5 months ago