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卧槽！Quantopian 倒闭了，但它的回测引擎被《Machine Learning for Trading》的作者救活了—zipline-reloaded！ Zipline 曾是全球最强大的 Python 回测框架，Quantopian 关站后 Stefan Jansen 接手维护，升级到 Python 3.11+、pandas 2.0+，pipeline API 因子计算、data bundle 数据管理、事件驱动引擎全部保留。核心特点如下： 1️⃣ 事件驱动回测架构，逻辑清晰 2️⃣ 与 Pandas 深度集成，方便处理数据 3️⃣ 支持常见技术指标和统计分析 4️⃣ 可配合 scikit-learn、statsmodels 等做机器学习策略 5️⃣ 兼容较新的 Python 和依赖版本 6️⃣ 有完整文档和示例，适合学习和研究以前 Zipline 装不上：Python 版本不对 → 依赖冲突 → 放弃了。现在 zipline-reloaded pip... show more

爱吃折耳根的Ace

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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。

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爱吃折耳根的Ace

12,558 просмотров • 20 дней назад

🚨 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

58,332 просмотров • 1 месяц назад

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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爱吃折耳根的Ace

59,339 просмотров • 3 дней назад

🚨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 просмотров • 25 дней назад

🚨 一个极致向量化、速度非常快的回测框架。 VectorBT，8.1K stars！别人跑一个回测的时间，你能跑一万个，史上最快的向量化回测框架！核心优势是完全向量化，能大幅提升回测和参数优化的速度。它特别适合需要跑大量策略、做参数扫描或者进行大规模回测的用户。相比传统循环式的回测方式，vectorbt 在处理大量数据和参数组合时速度优势明显。核心亮点： > 向量化矩阵回测：一万组参数同时跑，不是 for 循环一条条跑 > Numba + Rust 双引擎，比传统事件驱动框架快 100-1000 倍 > 内置 TA-Lib + Pandas TA，技术指标开箱即用 > Walk-Forward 滚动优化 + Monte Carlo 鲁棒性测试 > QuantStats 集成，绩效报告一键生成 > Apache 2.0 开源，PyPI 总下载量 290 万次以前做参数优化：改一个参数 → 跑一遍回测 → 画一张图 → 再改 → 再跑 → 一天过去了。现在 VectorBT 一万组参数一次跑完，最优解直接出来。

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爱吃折耳根的Ace

15,198 просмотров • 1 месяц назад

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。

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爱吃折耳根的Ace

16,955 просмотров • 12 дней назад

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 просмотров • 24 дней назад

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。

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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15,361 просмотров • 18 дней назад

🚨 卧槽！不到两千行代码跑完一整套 AI 选股，入门 ML 量化看它就够了！ AIAlpha，1.9K stars，把《Advances in Financial Machine Learning》这本书的核心思路用 Python 完整实现了。核心能力： > 把 Tick 数据转换成不同类型的 Bar（Tick Bar、Volume Bar、Dollar Bar） > 进行特征工程和降维（使用了 Stacked Autoencoder） > 用 LSTM 做回归预测回报率 > 用 Random Forest 做分类预测涨跌方向 > 包含在线学习（Online Learning）的实现从 Tick 数据合成 K 线 → 特征工程 → Stacked Autoencoder 降维 → LSTM 回归预测收益 + Random Forest 分类预测涨跌，全流程代码少到离谱，读完你就懂 ML 选股是怎么回事了。

🚨 卧槽！不到两千行代码跑完一整套 AI 选股，入门 ML 量化看它就够了！ AIAlpha，1.9K stars，把《Advances in Financial Machine Learning》这本书的核心思路用 Python 完整实现了。核心能力： > 把 Tick 数据转换成不同类型的 Bar（Tick Bar、Volume Bar、Dollar Bar） > 进行特征工程和降维（使用了 Stacked Autoencoder） > 用 LSTM 做回归预测回报率 > 用 Random Forest 做分类预测涨跌方向 > 包含在线学习（Online Learning）的实现从 Tick 数据合成 K 线 → 特征工程 → Stacked Autoencoder 降维 → LSTM 回归预测收益 + Random Forest 分类预测涨跌，全流程代码少到离谱，读完你就懂 ML 选股是怎么回事了。

爱吃折耳根的Ace

10,406 просмотров • 1 месяц назад

🚀 AI量化研究的天花板：Microsoft Qlib + Claude Code 还在用Zipline或Backtrader？那些都停更很久了。今天分享一个微软开源的AI量化库 Qlib，配合 Claude Code，让不懂代码的人也能跑通量化全流程。 ⚠️ 本文仅为技术研究，不构成投资建议。👇 为什么选 Qlib？ GitHub 4.2w+ Stars，微软亚洲研究院（MSRA）出品。 ✅ 持续更新 ✅ 自研数据格式（比MySQL快50倍） ✅ 内置27个AI模型（LightGBM, LSTM等） ✅ 真正的一体化：数据 -> 因子 -> 模型 -> 回测 Qlib 的 5 大模块 1️⃣ 数据引擎：.bin格式，极速读取。 2️⃣ 因子计算：内置Alpha158/Alpha360因子集。 3️⃣ 模型预测：一键切换LightGBM等模型。 4️⃣ 策略决策：TopkDropout（打分排名，汰弱留强）。 5️⃣ 回测分析：自动生成IC、IR、最大回撤报告。痛点：门槛太高 Qlib虽强，但对新手极不友好： ❌ 文档晦涩，抽象层太多 ❌ 配置文件（YAML）复杂，改一个参数报错一堆 ❌ 环境配置困难（Python版本冲突、依赖报错） ❌ 缺乏实盘接口，只能做研究 Claude Code (CC) 怎么帮你？ CC 就是你的量化副驾驶，它负责脏活累活： 1️⃣ 读懂代码库：解释158个因子的金融含义。 2️⃣ 配置文件代写：你提需求，CC帮你写YAML配置。 3️⃣ 部署排错：自动修复Python环境报错、依赖冲突。 4️⃣ 数据格式转换：自动把CSV数据转为Qlib的.bin格式。最佳工作流 🧑✈️ 你（主驾驶）：负责判断、策略方向、最终决策。 🤖 Claude Code（副驾驶）：负责写配置、跑数据、修Bug。 🏭 Qlib（引擎）：提供底层算力与模型。 📊 第三方数据（燃料）：提供最新的行情数据。一个下午，跑通从零到回测的全流程。实测结果 & 警告用 Alpha158 + LightGBM 跑了全A股5000只标的： 📈 回测年化收益：46.2%（含成本） ⚠️ 注意：回测 ≠ 实盘。公开因子（如Alpha158）是“驾校教练车”，不是“赛车”。因子会衰减，拥挤度会变高。实盘收益通常要打折。不要迷信公开因子的回测收益。这套组合的真正价值是：降低门槛，让你能利用 AI 快速挖掘出属于自己的“独家因子”。把“教练车”改装成你的“赛车”，才是量化的终极形态。🏁 项目地址放评论区了👇

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Vincent | 信号＞噪音

13,696 просмотров • 3 месяцев назад

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

11,133 просмотров • 23 дней назад

这个量化策略合集把很多经典玩法都实现了一遍 je-suis-tm 开源的 quant-trading，用 Python 整理了大量可直接运行的量化交易策略回测脚本，目前 GitHub 有 10.4K Star。主要内容包括： 1️⃣ 技术指标类：MACD、RSI、Bollinger Bands、Parabolic SAR、Awesome Oscillator 等 2️⃣ 形态与突破类：Heikin-Ashi、Shooting Star、London Breakout、Dual Thrust 3️⃣ 统计套利：Pair Trading（协整配对交易） 4️⃣ 期权与波动率：Options Straddle、VIX Calculator 5️⃣ 其他：Monte Carlo 模拟、组合优化、另类数据相关项目每个策略基本都有独立脚本，可以直接跑回测，适合拿来学习信号逻辑，或者作为自己策略开发的起点。对想系统学习经典量化策略、或者需要快速验证技术指标效果的人来说，这个仓库内容比较丰富。

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爱吃折耳根的Ace

22,011 просмотров • 14 дней назад

反共这件事儿根本就不是问题。问题的核心是只肯嘴上反共、却一点儿都不愿意行动的中华蛆。除了甜党党员、甜党资助者，你们这些嘴上反共的中华蛆就是一群想躺在家、天上掉下一本美国护照的垃圾！中华蛆这个种族就是低劣的垃圾！一群烂泥扶不上墙的死妈中华蛆！！！学习编程的视频在这里，每人领一份儿、配合chatgpt使用，回头联系我的邮箱我们讨论怎么做更合适。 zaochun837@gmail.com MySQL 数据库学习。 HTML、CSS、JavaScript 网页前端 Node.js 教學，全端当您决定独立开发一个问答网站时，以下是一个可能的学习计划：第一阶段：准备工作和基础知识学习 HTML、CSS 和 JavaScript：学习 HTML 标记语言，了解如何创建网页结构。学习 CSS 样式表，了解如何设计网页的外观和布局。学习 JavaScript 编程语言，了解如何实现网页的交互功能和动态效果。掌握基本的 Web 开发概念：了解 HTTP 协议、Web 服务器和客户端之间的交互过程。学习如何使用浏览器开发者工具进行调试和排查问题。第二阶段：学习后端开发技术选择并学习后端开发语言：选择一种后端开发语言，例如 Python、Java、JavaScript（Node.js）、PHP 等。学习选择语言的基本语法和编程概念。学习后端框架和数据库：了解并学习选择语言的主流后端框架，例如 Spring Boot（Java）、Django（Python）、Express.js（Node.js）、Laravel（PHP）等。学习如何使用框架创建 Web 应用程序，并与数据库进行交互。学习数据库设计和管理：学习数据库基础知识，如关系型数据库和非关系型数据库的特点和应用场景。学习如何使用数据库管理系统（如 MySQL、PostgreSQL、MongoDB 等）进行数据建模、查询和管理。第三阶段：构建问答网站设计和规划：定义问答网站的功能和需求，包括用户注册登录、发布问题、回答问题、搜索功能等。设计网站的用户界面和交互流程。开发后端：使用所选的后端框架和数据库，开发网站的后端逻辑和数据存储功能。实现用户认证和授权功能，确保用户数据的安全性和隐私。开发前端：使用 HTML、CSS 和 JavaScript，开发网站的前端界面和交互功能。选择合适的前端框架或库（如 React、Vue.js、Angular 等），加速开发过程。测试和优化：进行单元测试和集成测试，确保网站的功能和性能符合预期。优化网站的性能、安全性和用户体验。部署和上线：配置服务器环境，将网站部署到云服务商或自己搭建的服务器上。确保网站的稳定性和可靠性，并监控运行状态。第四阶段：维护和更新持续改进：根据用户反馈和需求，持续优化和改进网站功能和性能。定期更新网站的内容和功能，保持网站的活跃度和吸引力。监控和维护：定期监控网站的运行状态和性能指标，及时处理和修复可能出现的问题。定期备份网站数据，确保数据安全性和可恢复性。以上是一个大致的学习计划，您可以根据自己的学习进度和实际需求进行调整和补充。在学习过程中，不断练习和实践是提高编程技能的关键，同时也可以通过阅读相关文档和参考优秀的开源项目来加速学习进程。祝您开发问答网站的顺利！

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Fuck Xi jinping Biden Newsom

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终于有人把 A 股 / 美港股数据源与量化基建彻底打通了！分享一个开源量化天花板级的项目--LEAN，把数据获取、清洗、回测、实盘接口整合成完整闭环，开箱即用。 ✅ 核心能力告别数据荒：支持上百种数据源和主流券商接口，轻松集成美股、港股、A股等资产的历史 Tick 数据策略自由度拉满：高性能零延迟撮合，采用事件驱动 + 模块化架构，支持多智能体协作与自定义风险模型。全链路回测闭环：内置极致精准的本地回测引擎，深度模拟滑点、交易成本和市场冲击，提供专业风险评估、绩效分析和高清可视化看板。一键封装成skill，直接让你的 Cursor / Claude Code 调用，不仅能帮你生成策略，还能直接跑回测、看绩效，全套量化工作流一气呵成！感兴趣的可以看看哦～非投资建议，dyor 地址：

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爱丽丝呀！

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兄弟们！摩根大通内部 Python 量化培训资料，开源了！ jpmorganchase 开源的 python-training，是摩根大通内部给业务分析师和交易员用的 Python 培训内容，目前有 13.7K Star。虽然定位是数值计算和数据可视化入门，但内容我看了明显偏向金融和量化场景，主要包括： 1️⃣ 基础 Python 与数值计算 2️⃣ 期权相关案例（比如 Straddle） 3️⃣ 金融数据获取与处理 4️⃣ Altman Z-Score 等信用风险指标计算 5️⃣ 数据可视化与进阶绘图 6️⃣ 网页数据和 API 调用实操整体就是给交易员和分析师准备的实用型量化入门课，重点不是教完整编程，而是让人快速用 Python 处理金融数据和做简单分析。对想了解金融机构内部如何培训量化相关技能、或者需要偏实战金融案例的人来说，这份材料有参考价值。

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爱吃折耳根的Ace

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🚨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。

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爱吃折耳根的Ace

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这可能是目前最完整的Python量化交易入门教程了遇到一位真正把 Python 量化交易从零到一讲透的老师。我问他，完全没有编程基础、也没有金融背景的人，能不能真正写出一套能跑通的量化回测系统？他不仅给了肯定的回答，还亲自录制了这支时长约 3 小时的完整实战教程。他从零开始，一步步手把手教你完成： 1️⃣环境搭建（Anaconda + Jupyter）与基础语法 2️⃣批量下载股票数据、数据清洗与归一化对比 3️⃣简单收益率 vs 对数收益率的核心区别 4️⃣风险收益指标、协方差、最大回撤计算 5️⃣手写双均线策略（做多+做空 & 仅做多） 6️⃣把整个回测逻辑封装成可复用的面向对象类（SMABacktester） 7️⃣最后接入 Alpha Vantage API，为后续实盘打基础这不是半成品代码演示，而是真正完整的 Zero to Hero 路径。只要跟着敲一遍，就能掌握量化数据处理和基础策略回测的全流程。时长虽然有 3 小时，但非常值得一看。建议直接收藏，回家安静保存着慢慢看，认真跟着做一遍，收获会远超预期。

这可能是目前最完整的Python量化交易入门教程了遇到一位真正把 Python 量化交易从零到一讲透的老师。我问他，完全没有编程基础、也没有金融背景的人，能不能真正写出一套能跑通的量化回测系统？他不仅给了肯定的回答，还亲自录制了这支时长约 3 小时的完整实战教程。他从零开始，一步步手把手教你完成： 1️⃣环境搭建（Anaconda + Jupyter）与基础语法 2️⃣批量下载股票数据、数据清洗与归一化对比 3️⃣简单收益率 vs 对数收益率的核心区别 4️⃣风险收益指标、协方差、最大回撤计算 5️⃣手写双均线策略（做多+做空 & 仅做多） 6️⃣把整个回测逻辑封装成可复用的面向对象类（SMABacktester） 7️⃣最后接入 Alpha Vantage API，为后续实盘打基础这不是半成品代码演示，而是真正完整的 Zero to Hero 路径。只要跟着敲一遍，就能掌握量化数据处理和基础策略回测的全流程。时长虽然有 3 小时，但非常值得一看。建议直接收藏，回家安静保存着慢慢看，认真跟着做一遍，收获会远超预期。

爱吃折耳根的Ace

33,224 просмотров • 21 дней назад

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 просмотров • 14 дней назад

兄弟们！第一个专门给 A 股做的多智能体投资 Agent，2.4K stars，MIT 开源！ A 股散户终于有自己的 AI 投研团队了！不是美股版的翻译搬运，是从数据源到策略逻辑到风控全部围绕 A 股生态重新设计的。基本面分析、技术面分析、市场情绪、宏观经济——每个角色一个 Agent，分工协作，像一家迷你券商研究所。核心特点如下： 1️⃣ 多 Agent 架构：技术、基本面、情绪、估值、宏观等分析师分工 2️⃣ 多空辩论机制：看多和看空研究员先辩论，再由 LLM 做中立评估 3️⃣ 风险管理和组合决策环节 4️⃣ 数据来自 AkShare，并带本地缓存 5️⃣ 支持新闻搜索和情感分析 6️⃣ 提供 FastAPI 接口，方便调用以前用 AI 做 A 股：用美股框架硬套 → 数据源不对 → 财报格式不对 → 放弃了。现在 A_Share_investment_Agent 从数据到模型到报告全是 A 股原生。对想研究 AI Agent 在投资分析中的应用，或者关注 A 股智能化研究的人来说，值得看看。

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爱吃折耳根的Ace

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