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Ana Sayfaya Dön

🚨 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

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Eğitim Bilim & Teknoloji Finans

Anya Rossi• Live Now

Private livecam show

4 Yorum

Rex | 棱镜量化 PRISM X profil fotoğrafı

Rex | 棱镜量化 PRISM X3 ay önce

QuantConnect最值钱的是它的回测引擎滑点、交易成本、市场冲击都能模拟策略逻辑自己写，工程脏活它帮你扛

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爱吃折耳根的Ace3 ay önce

确实，最值钱的就是这块。策略可以自己想，但回测如果连滑点、冲击、成本都不管，很多时候就是纸上富贵了

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Senge3 ay önce

a-stock-data的13个数据源我跑了，akshare最稳。这套对Agent投研很友好，skill挂Claude Code就能用。问下数据实时性怎么保证？我测试部分接口有15分钟延迟。

晚晚 profil fotoğrafı

晚晚3 ay önce

这个坑太深了，能打通全流程确实省不少事

Benzer Videolar

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 görüntüleme • 2 ay önce

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

36,409 görüntüleme • 1 ay önce

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 görüntüleme • 2 ay önce

🚨 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 görüntüleme • 3 ay önce

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

20,323 görüntüleme • 1 ay önce

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

58,772 görüntüleme • 1 ay önce

做加密量化，如果你不想回测一套、调参一套、实盘又重写一套，Freqtrade 基本把整条链路都给你接起来了。 freqtrade，54.3K stars，支持币安/OKX/Bybit 等所有主流交易所现货+合约，回测、FreqAI 机器学习、Telegram/网页控制全都有！以前写币圈交易机器人，得自己接交易所 API、做回测、做风控、做告警，一堆坑要踩。 freqtrade 不一样，开箱即用的完整交易机器人，交易所支持最全、社区最大、文档最全，全球量化玩家都在用。核心能力： 1️⃣ 策略回测：直接用交易所历史 OHLCV 数据测试策略，手续费也会计入结果 2️⃣ Hyperopt 调参：可以自动搜索入场、出场、ROI、止损、移动止损等参数 3️⃣ Dry-Run 模拟盘：先用实时行情跑模拟交易，不碰真钱，验证回测和真实市场之间的差距 4️⃣ 实盘自动交易：支持 Binance、Bybit、OKX、Gate、Kraken、Hyperliquid 等，覆盖现货和多个期货市场 5️⃣ FreqAI：可以训练自适应机器学习模型，并定期重新训练，让模型跟随市场变化 6️⃣ 风控与交易对管理：支持白名单、黑名单、动态交易对、仓位管理和保护机制 7️⃣ WebUI + Telegram：直接查看持仓、盈亏、交易记录，也能远程启动、停止和管理 Bot 它是一个 Python 开源量化交易框架，从历史数据、策略开发、回测、参数优化，到模拟盘和实盘交易，都可以在同一套系统里完成。做 Crypto 量化、策略回测、自动交易或者机器学习交易的，这个基本属于绕不开的项目。

做加密量化，如果你不想回测一套、调参一套、实盘又重写一套，Freqtrade 基本把整条链路都给你接起来了。 freqtrade，54.3K stars，支持币安/OKX/Bybit 等所有主流交易所现货+合约，回测、FreqAI 机器学习、Telegram/网页控制全都有！以前写币圈交易机器人，得自己接交易所 API、做回测、做风控、做告警，一堆坑要踩。 freqtrade 不一样，开箱即用的完整交易机器人，交易所支持最全、社区最大、文档最全，全球量化玩家都在用。核心能力： 1️⃣ 策略回测：直接用交易所历史 OHLCV 数据测试策略，手续费也会计入结果 2️⃣ Hyperopt 调参：可以自动搜索入场、出场、ROI、止损、移动止损等参数 3️⃣ Dry-Run 模拟盘：先用实时行情跑模拟交易，不碰真钱，验证回测和真实市场之间的差距 4️⃣ 实盘自动交易：支持 Binance、Bybit、OKX、Gate、Kraken、Hyperliquid 等，覆盖现货和多个期货市场 5️⃣ FreqAI：可以训练自适应机器学习模型，并定期重新训练，让模型跟随市场变化 6️⃣ 风控与交易对管理：支持白名单、黑名单、动态交易对、仓位管理和保护机制 7️⃣ WebUI + Telegram：直接查看持仓、盈亏、交易记录，也能远程启动、停止和管理 Bot 它是一个 Python 开源量化交易框架，从历史数据、策略开发、回测、参数优化，到模拟盘和实盘交易，都可以在同一套系统里完成。做 Crypto 量化、策略回测、自动交易或者机器学习交易的，这个基本属于绕不开的项目。

爱吃折耳根的Ace

22,668 görüntüleme • 15 gün önce

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：

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：

爱吃折耳根的Ace

26,334 görüntüleme • 16 gün önce

🚨 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 görüntüleme • 3 ay önce

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。

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

12,515 görüntüleme • 2 ay önce

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：

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：

爱丽丝呀！

30,411 görüntüleme • 3 ay önce

卧槽！FMZ 官方直接开源了几百个现成策略，5.8K star、1.8K fork 直接整理了几千个现成量化策略，均线、趋势、网格、套利、资金费率、高频、期货、Crypto 基本都能找到。以前你写个币圈策略，光交易所 API、精度、撮合、资金费率这些脏活就得啃几天，写出来还不一定跑得通。它不一样，FMZ 就是发明者量化那个免费云平台，这仓库把策略广场里沉淀多年的源码一次性放出来，你直接抄、直接改、直接跑。核心能力： 1️⃣ 几千个量化策略案例，直接看源码、逻辑和参数，不用每次从零开始想 2️⃣ 覆盖趋势跟踪、网格、套利、马丁、资金费率、高频、多周期等不同交易思路 3️⃣ 支持 JavaScript、Python、C++、Rust、Pine Script、麦语言等多种开发方式 4️⃣ 策略可以直接拿到 FMZ 做历史回测，看收益、回撤、成交和资金曲线 5️⃣ 支持 Paper Trading 和 24/7 实盘，可以从研究继续走到真实运行 6️⃣ FMZ 现在还集成了 AI + MCP，可以直接用自然语言辅助写策略、查市场和做量化研究我比较喜欢它的一点是：当你突然想研究一个策略，比如资金费率套利、网格或者趋势跟踪，不用先从白纸开始。先来这里搜一遍别人怎么做，再拆逻辑、改参数、重新回测，效率会高很多。更关键的是，这些策略还能继续丢到 FMZ 里回测、模拟，甚至跑实盘。做 Crypto 量化、策略研究或者程序化交易的，这个很适合收藏。

卧槽！FMZ 官方直接开源了几百个现成策略，5.8K star、1.8K fork 直接整理了几千个现成量化策略，均线、趋势、网格、套利、资金费率、高频、期货、Crypto 基本都能找到。以前你写个币圈策略，光交易所 API、精度、撮合、资金费率这些脏活就得啃几天，写出来还不一定跑得通。它不一样，FMZ 就是发明者量化那个免费云平台，这仓库把策略广场里沉淀多年的源码一次性放出来，你直接抄、直接改、直接跑。核心能力： 1️⃣ 几千个量化策略案例，直接看源码、逻辑和参数，不用每次从零开始想 2️⃣ 覆盖趋势跟踪、网格、套利、马丁、资金费率、高频、多周期等不同交易思路 3️⃣ 支持 JavaScript、Python、C++、Rust、Pine Script、麦语言等多种开发方式 4️⃣ 策略可以直接拿到 FMZ 做历史回测，看收益、回撤、成交和资金曲线 5️⃣ 支持 Paper Trading 和 24/7 实盘，可以从研究继续走到真实运行 6️⃣ FMZ 现在还集成了 AI + MCP，可以直接用自然语言辅助写策略、查市场和做量化研究我比较喜欢它的一点是：当你突然想研究一个策略，比如资金费率套利、网格或者趋势跟踪，不用先从白纸开始。先来这里搜一遍别人怎么做，再拆逻辑、改参数、重新回测，效率会高很多。更关键的是，这些策略还能继续丢到 FMZ 里回测、模拟，甚至跑实盘。做 Crypto 量化、策略研究或者程序化交易的，这个很适合收藏。

爱吃折耳根的Ace

49,529 görüntüleme • 6 gün önce

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 görüntüleme • 1 ay önce

🚨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

44,766 görüntüleme • 2 ay önce

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 görüntüleme • 1 ay önce

多数开源量化框架的作者，自己都不用。 pysystemtrade 是个例外——作者 Rob Carver 拿它做自己的实盘交易系统，每周 5 天、每天 20 小时在跑，3.4K stars。 Rob Carver 就是那本经典《Systematic Trading》的作者，前 AHL 基金经理。这个库是他书里那套系统化交易框架的开源实现，不是演示 demo，是"我靠它吃饭的引擎，顺手开源给你"。核心亮点： 1️⃣ 作者实盘在用：他靠这套引擎交易期货，等于用真钱帮你做了测试 2️⃣ 完整系统化框架：回测、参数优化、组合构建、风控，书里原则全实现 3️⃣ 自动化实盘：ib_insync 直连 Interactive Brokers，能真正下单 4️⃣ 经典策略全套：趋势跟踪、均值回归、多品种组合，书中策略全有现成代码 5️⃣ 文档扎实：introduction、backtesting、data、production 一步步教到生产环境它的本质，是"一个职业交易员把自己吃饭的家伙公开了"。做期货系统化交易、想学机构级趋势跟踪怎么从回测走到实盘的，这是目前最接近生产级的学习范本。

多数开源量化框架的作者，自己都不用。 pysystemtrade 是个例外——作者 Rob Carver 拿它做自己的实盘交易系统，每周 5 天、每天 20 小时在跑，3.4K stars。 Rob Carver 就是那本经典《Systematic Trading》的作者，前 AHL 基金经理。这个库是他书里那套系统化交易框架的开源实现，不是演示 demo，是"我靠它吃饭的引擎，顺手开源给你"。核心亮点： 1️⃣ 作者实盘在用：他靠这套引擎交易期货，等于用真钱帮你做了测试 2️⃣ 完整系统化框架：回测、参数优化、组合构建、风控，书里原则全实现 3️⃣ 自动化实盘：ib_insync 直连 Interactive Brokers，能真正下单 4️⃣ 经典策略全套：趋势跟踪、均值回归、多品种组合，书中策略全有现成代码 5️⃣ 文档扎实：introduction、backtesting、data、production 一步步教到生产环境它的本质，是"一个职业交易员把自己吃饭的家伙公开了"。做期货系统化交易、想学机构级趋势跟踪怎么从回测走到实盘的，这是目前最接近生产级的学习范本。

爱吃折耳根的Ace

22,096 görüntüleme • 1 ay önce

好家伙！一个库把美股量化从数据到实盘全包了 Finance，4.2K stars，行情、技术指标、选股、回测、组合优化、机器学习，一条龙全有！以前做美股量化，数据用 yfinance、指标自己写、回测再拼个 backtrader，来回倒腾。 Finance 不一样，一个库把数据、指标、选股、策略、回测、组合、模型全串起来，核心只依赖 NumPy + pandas。核心亮点： 1️⃣ 数据获取：支持 OHLCV、盘中行情、财报、新闻、分析师数据、内部人交易和财报电话会 2️⃣ 技术分析：内置均线、RSI、动量、波动率、成交量、支撑阻力和市场宽度等指标 3️⃣ 股票筛选：支持相对强弱、Minervini、趋势、成长、股息和机构持仓等筛选逻辑 4️⃣ 策略回测：支持多空交易、手续费、滑点、借券成本、止盈止损和基准对比 5️⃣ 组合优化：可以做资产配置、有效前沿、约束优化、相关性模拟，以及一次性买入和定投对比 6️⃣ 金融建模：包含 CAPM、ARIMA、PCA、市场状态识别、聚类和部分机器学习实验核心很直接：YahooFinance().history('AAPL', ...) 拿复权 OHLCV；indicators 不算网；backtest 用收盘出信号、开盘成交，带佣金和滑点。想从头搭一套美股研究/回测流程，这一个库基本够了

好家伙！一个库把美股量化从数据到实盘全包了 Finance，4.2K stars，行情、技术指标、选股、回测、组合优化、机器学习，一条龙全有！以前做美股量化，数据用 yfinance、指标自己写、回测再拼个 backtrader，来回倒腾。 Finance 不一样，一个库把数据、指标、选股、策略、回测、组合、模型全串起来，核心只依赖 NumPy + pandas。核心亮点： 1️⃣ 数据获取：支持 OHLCV、盘中行情、财报、新闻、分析师数据、内部人交易和财报电话会 2️⃣ 技术分析：内置均线、RSI、动量、波动率、成交量、支撑阻力和市场宽度等指标 3️⃣ 股票筛选：支持相对强弱、Minervini、趋势、成长、股息和机构持仓等筛选逻辑 4️⃣ 策略回测：支持多空交易、手续费、滑点、借券成本、止盈止损和基准对比 5️⃣ 组合优化：可以做资产配置、有效前沿、约束优化、相关性模拟，以及一次性买入和定投对比 6️⃣ 金融建模：包含 CAPM、ARIMA、PCA、市场状态识别、聚类和部分机器学习实验核心很直接：YahooFinance().history('AAPL', ...) 拿复权 OHLCV；indicators 不算网；backtest 用收盘出信号、开盘成交，带佣金和滑点。想从头搭一套美股研究/回测流程，这一个库基本够了

爱吃折耳根的Ace

16,030 görüntüleme • 17 gün önce

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👇

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

30,236 görüntüleme • 4 ay önce

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

23,304 görüntüleme • 1 ay önce

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👇👇👇

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 görüntüleme • 5 ay önce