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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... show more

爱吃折耳根的Ace

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Anya Rossi• Live Now

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A 股量化工作台还能这么全——选股、回测、因子挖掘、异动监控、连板梯队、AI 复盘，一个 Docker 全给你！4K stars。之前发过它的前身 tickflow-stock-panel，现在作者重构成 TSP 了，功能翻倍。核心亮点是 Polars 引擎毫秒级扫全 A 股，25 个内置策略 + 分钟策略 + AI 生成策略，选股到回测一条龙。对 A 股研究比较直接： ✅ 20+ 内置策略，Polars 扫全市场，支持自定义和 AI 生成信号 ✅ 回测按 T+1、手续费、滑点算，不是随便画条净值 ✅ 竞价 / 盘中 / 偏离异动监控，可语音播报、飞书推送 ✅ 连板梯队、情绪周期、个股关键价位 ✅ 日 K 不填 Key 也能先跑；实时行情按数据源档位解锁最懂我的是它那个因子挖掘 + 样本外验证的认真劲儿——多数开源工具只给你回测，不给你防过拟合的验证闭环。做 A 股量化、又想要个本地工作台的，这个值得部署一个。

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爱吃折耳根的Ace

14,565 次观看 • 25 天前

🚨卧槽！终于有一个支持全球12市场的专业级股票扫描器了！开源项目 stock-screener 是一个真正支持美股、港股、A股、日股、韩股等12个全球市场的开源股票扫描平台，集成了80+基本面与技术筛选器、AI聊天机器人、主题发现引擎和StockBee风格的广度指标分析，还不花钱。核心亮点： > 支持12大全球市场（美股、港股、A股、日股、韩股、台股、印度、德国、加拿大、新加坡、马来西亚、澳洲），独立数据和交易日历 > 80+ 筛选器，覆盖 Minervini、CANSLIM、IPO、量价突破等多种策略，一键复合打分 > AI 主题发现：自动从新闻、RSS、X抓取趋势主题 + 动量变化警报 > StockBee 风格市场广度分析 + RRG 相对旋转图，197个行业组相对强弱可视化 > 内置 LLM 聊天机器人（支持 Groq / DeepSeek / Gemini），带网络搜索和看盘联动 > Docker 一键部署 + 每日更新静态演示页面（无需API Key即可核心扫描） > 内置回测系统，验证扫描信号历史表现以前做 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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爱吃折耳根的Ace

14,525 次观看 • 2 个月前

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：

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！

98,233 次观看 • 1 个月前

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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Vincent

30,236 次观看 • 4 个月前

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。

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 次观看 • 2 个月前

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。

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。

爱吃折耳根的Ace

11,432 次观看 • 2 个月前

我去！A股开箱即用的量化交易系统——KHunter，15 种选股策略 + 5 种择时 + 五维评分 + 回测 + PTrade 自动交易，Web 界面点一点就选股！以前做 A股量化，数据、选股、择时、风控、回测、交易得自己一个个拼，没点代码基础根本玩不动。 KHunter 不一样，从数据到交易的全流程都给你做好了，还有 Web 界面，双击 start.bat 就能跑。核心能力： 1️⃣ 15 种选股策略：底部反转、涨停回马枪、W 底、趋势突破、多金叉共振等都已经内置 2️⃣ 5 种择时策略：布林带、RSI、支撑位、海龟、MACD + 布林带趋势跟随 3️⃣ 五维股票评分：技术面、资金面、基本面、板块强度、事件驱动一起打分 4️⃣ 完整回测：可以看收益率、胜率、最大回撤、交易记录和资金曲线 5️⃣ 风险控制：支持 VaR、市场温度监控，还会自动过滤 ST、退市、市值过低和短期涨幅过高的股票 6️⃣ 支持 PTrade：可以把选股信号继续接到自动交易流程里核心很直接：先初始化本地库，收盘后增量更新，再跑策略进「狩猎场」。五维打分：技术、资金各 35%，基本面、板块、事件各 10%。回测看收益和回撤。PTrade 模块可选，不是默认实盘。想从头跑一套 A股量化、又不想从零写代码，这个开箱即用的系统值得一试。仓库地址：

我去！A股开箱即用的量化交易系统——KHunter，15 种选股策略 + 5 种择时 + 五维评分 + 回测 + PTrade 自动交易，Web 界面点一点就选股！以前做 A股量化，数据、选股、择时、风控、回测、交易得自己一个个拼，没点代码基础根本玩不动。 KHunter 不一样，从数据到交易的全流程都给你做好了，还有 Web 界面，双击 start.bat 就能跑。核心能力： 1️⃣ 15 种选股策略：底部反转、涨停回马枪、W 底、趋势突破、多金叉共振等都已经内置 2️⃣ 5 种择时策略：布林带、RSI、支撑位、海龟、MACD + 布林带趋势跟随 3️⃣ 五维股票评分：技术面、资金面、基本面、板块强度、事件驱动一起打分 4️⃣ 完整回测：可以看收益率、胜率、最大回撤、交易记录和资金曲线 5️⃣ 风险控制：支持 VaR、市场温度监控，还会自动过滤 ST、退市、市值过低和短期涨幅过高的股票 6️⃣ 支持 PTrade：可以把选股信号继续接到自动交易流程里核心很直接：先初始化本地库，收盘后增量更新，再跑策略进「狩猎场」。五维打分：技术、资金各 35%，基本面、板块、事件各 10%。回测看收益和回撤。PTrade 模块可选，不是默认实盘。想从头跑一套 A股量化、又不想从零写代码，这个开箱即用的系统值得一试。仓库地址：

爱吃折耳根的Ace

27,069 次观看 • 14 天前

做量化策略最烦的不是写逻辑，是搭架子。这个库把数据源、持仓管理、订单执行、回测报告、部署接口——Investing Algorithm Framework 把这些全封装好了，1.7K stars。一套代码，写完既能回测又能直接部署成交易机器人。ccxt 直连几十家交易所，数据自动转成 Polars DataFrame，快且省内存。几个对量化党很实用的点： 1️⃣ 同一个策略函数，backtest() 跑历史，run() 直接上实盘，不用改代码 2️⃣ ccxt 集成：币安、OKX 等几十家交易所统一接口 3️⃣ 回测报告自带绩效分析，收益曲线一目了然 4️⃣ 支持做多做空、止损、仓位管理和信号冷却 5️⃣ 可部署到云函数，也能本地长期挂机以前做加密策略：接 ccxt → 自己写仓位管理 → 自己写回测 → 自己写部署。现在这个框架一条龙，你只需要关心策略本身。对想把策略从研究推到实盘的人，值得直接试一下。

做量化策略最烦的不是写逻辑，是搭架子。这个库把数据源、持仓管理、订单执行、回测报告、部署接口——Investing Algorithm Framework 把这些全封装好了，1.7K stars。一套代码，写完既能回测又能直接部署成交易机器人。ccxt 直连几十家交易所，数据自动转成 Polars DataFrame，快且省内存。几个对量化党很实用的点： 1️⃣ 同一个策略函数，backtest() 跑历史，run() 直接上实盘，不用改代码 2️⃣ ccxt 集成：币安、OKX 等几十家交易所统一接口 3️⃣ 回测报告自带绩效分析，收益曲线一目了然 4️⃣ 支持做多做空、止损、仓位管理和信号冷却 5️⃣ 可部署到云函数，也能本地长期挂机以前做加密策略：接 ccxt → 自己写仓位管理 → 自己写回测 → 自己写部署。现在这个框架一条龙，你只需要关心策略本身。对想把策略从研究推到实盘的人，值得直接试一下。

爱吃折耳根的Ace

24,479 次观看 • 1 个月前

🚨 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

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爱吃折耳根的Ace

31,630 次观看 • 3 个月前

🚨卧槽！港大实验室悄悄扔出一颗核弹AI 交易研究平台他就是 Vibe-Trading ，目前在 GitHub 上已经有 15.8k star。说一句"回测港股高股息低 PE 策略"，底层 29 个 AI Agent 自动分工拉数据、写因子、编策略、跑回测、出报告——像一家迷你量化对冲基金，只是研究员全是 LLM。安装很简单：pip install vibe-trading-ai，一行搞定 Vibe-Trading 核心亮点： > 自然语言写策略：说人话，AI 自动拆解→编码→回测→归因→报告，全程不碰代码 > 29 个预设 AI 团队：投委会辩论、量化台、风控委员会、加密交易台——机构怎么分工它就怎么跑 > Alpha Zoo：452 个预置因子（qlib158 + alpha101 + gtja191 + Fama-French），alpha compare 一键排 IC/IR > 7 大回测引擎：蒙特卡洛、Walk-Forward、Bootstrap 置信区间，不是玩具 > 影子账户：上传券商交割单，AI 逆向提取你的交易模式——用你自己的数据打你自己的脸 > 策略一键导出：TradingView Pine Script v6、通达信、MT5 MQL5，写完就能用 > 刚性风控：仓位上限、单日最大亏损、极端行情熔断—AI 强制执行，不是建议如果你平时研究股票，或者想把 AI Agent 接进自己的投研工作流，这个项目值得强烈收藏

🚨卧槽！港大实验室悄悄扔出一颗核弹AI 交易研究平台他就是 Vibe-Trading ，目前在 GitHub 上已经有 15.8k star。说一句"回测港股高股息低 PE 策略"，底层 29 个 AI Agent 自动分工拉数据、写因子、编策略、跑回测、出报告——像一家迷你量化对冲基金，只是研究员全是 LLM。安装很简单：pip install vibe-trading-ai，一行搞定 Vibe-Trading 核心亮点： > 自然语言写策略：说人话，AI 自动拆解→编码→回测→归因→报告，全程不碰代码 > 29 个预设 AI 团队：投委会辩论、量化台、风控委员会、加密交易台——机构怎么分工它就怎么跑 > Alpha Zoo：452 个预置因子（qlib158 + alpha101 + gtja191 + Fama-French），alpha compare 一键排 IC/IR > 7 大回测引擎：蒙特卡洛、Walk-Forward、Bootstrap 置信区间，不是玩具 > 影子账户：上传券商交割单，AI 逆向提取你的交易模式——用你自己的数据打你自己的脸 > 策略一键导出：TradingView Pine Script v6、通达信、MT5 MQL5，写完就能用 > 刚性风控：仓位上限、单日最大亏损、极端行情熔断—AI 强制执行，不是建议如果你平时研究股票，或者想把 AI Agent 接进自己的投研工作流，这个项目值得强烈收藏

爱吃折耳根的Ace

98,297 次观看 • 2 个月前

🚨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。

🚨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 次观看 • 2 个月前

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。

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

63,324 次观看 • 1 个月前

我去！加密量化框架的天花板，策略从回测到实盘，一个 Python 类就能写完。 Jesse，8.5K stars。自托管框架。should_long / go_long 写逻辑，带止盈止损。多周期、多标的一起测，官方强调没有未来函数。杠杆、做空、部分成交都支持。以前加密量化，回测一套、实盘再换交易所 SDK，指标还得自己对齐 K 线。 Jesse 不一样，研究、优化、模拟盘、实盘同一套策略代码。核心能力： 1️⃣ 策略回测：支持多币种、多周期同时回测，并避免 Look-ahead Bias 2️⃣ 300+ 技术指标：均线、RSI、MACD 等直接调用，不用自己重复造轮子 3️⃣ 参数优化：通过 Optuna + Ray 并行搜索策略参数，批量寻找更好的组合 4️⃣ 策略验证：支持规则显著性检验和 Monte Carlo，检查收益到底是策略优势还是运气 5️⃣ 机器学习：可以从回测中采集训练数据，训练分类/回归模型，再直接放回策略里预测 6️⃣ 模拟盘 + 实盘：支持 Spot、Futures、杠杆、做空、分批成交以及多账户交易 7️⃣ Jesse MCP：可以直接接 Claude、Codex、Cursor、VS Code 等，让 AI 帮你写策略、跑回测、优化参数和分析结果我比较喜欢它的一点是：指标已经迁到 Rust，重计算会快一截。Hyperliquid、Binance 等现货和合约都能接。本机 PostgreSQL + Redis，策略不出自己机器。做 Crypto 量化、策略回测、机器学习交易或者 AI Trading Agent 的，这个框架值得上手。 GitHub：

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爱吃折耳根的Ace

26,334 次观看 • 13 天前

兄弟们，终极写代码工具来了 Bolt․new：AI 帮你自动写代码自动运行并自动部署而且全部在浏览器中完成你只需撰写简单的提示，它即可帮你自动编写代码、并可一键编辑、运行和自动部署复杂的全栈应用。而且全部在浏览器中完成，不需要安装额外的任何软件。真正的零基础小白也可开发产品... bolt․new 依托于 WebContainers 技术，这是一种能够在浏览器中运行完整开发环境的微型操作系统。它支持现代开发工具链，如 npm、Vite 和 Next.js，让用户无需额外的开发环境配置，即可直接在浏览器中编写、运行、调试和部署应用。这些环境在毫秒内启动并立即在线可分享——只需点击一次

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小互

88,879 次观看 • 2 年前

🚨 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！

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爱吃折耳根的Ace

15,243 次观看 • 3 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

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爱吃折耳根的Ace

59,667 次观看 • 3 个月前

🚨 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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爱吃折耳根的Ace

43,752 次观看 • 2 个月前

🚨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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爱吃折耳根的Ace

14,958 次观看 • 2 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 • 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

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