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在 GitHub 上发现一个开源金融数据项目—OpenBB,已经获得了近7w star。 它把过去只有机构才用得起的专业数据,变成人人可用的开源工具。 股票、期权、加密货币、外汇、宏观经济、固定收益,全部都整合进来。 还收录了财务数据、高管信息、股东电话、地区分布等细粒度信息。 支持 AI 集成,数据可自部署。输入一条指令,AI 就能调取数据、生成深度研报,全球金融数据接口真的被打通了。

29,442 Aufrufe • vor 3 Monaten •via X (Twitter)

5 Kommentare

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Adel Bucettavor 3 Monaten

the real unlock is democratizing access to data like openbb, but the real challenge is making it trustworthy and actionable for the average user

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JOJOvor 3 Monaten

👍 同意,这项目把机构级工具平民化了,股票期权加密外汇一网打尽,还带高管股东细节,AI一指令出研报,效率直接起飞。但批判点来了:开源不等于零成本,维护500+依赖和数据接口更新,个人玩家容易踩坑。站队OpenBB,但建议团队用户优先看Workspace企业版,避免纯开源的“自由代价”。💡

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Dangcing Chanvor 3 Monaten

盯上“一条指令”这句了,平时自己搞二创也总爱弄点自动化,省下来的时间刚好够熬夜听歌,或者半夜去清吧坐坐,能把麻烦事变简单的工具,用起来确实舒服。

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allanvor 3 Monaten

数据哪里来

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godsondevor 3 Monaten

把专业金融数据开源并接入 AI,确实能让研究和分析门槛降低很多。

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如果你经常用 Claude、Cursor、Codex 做金融分析,这个可以直接给 AI 装一套金融数据底座——FinanceMCP 它不是单纯接一个行情 API,而是把股票、基金、债券、期货、宏观、新闻和 Crypto 数据统一封装成 MCP,让 Agent 自己按需要调用。 核心能力: 1️⃣ 19 个金融 MCP Tools:行情、分钟 K、财务、基金、资金流、龙虎榜、融资融券、宏观、7×24 新闻等都已经封装好 2️⃣ 多市场覆盖:A 股、港股、美股、指数、基金、债券、期货、外汇、宏观和加密资产 3️⃣ 多数据源路由:支持 Tushare、Qveris、Twingly、Binance,Agent 不需要自己判断该调哪个接口 4️⃣ 自动降级:某个数据源限流、超时或没有覆盖时,会自动切换到下一个可用来源 5️⃣ 来源可追溯:每次返回都会标记实际用了哪个数据源,方便检查 AI 到底拿了什么数据 6️⃣ 技术指标:MACD、RSI、KDJ、BOLL、MA 可以直接计算,不用每次让模型自己写 7️⃣ Claude / Cursor / Codex 都能接:支持本地 stdio,也支持自己部署 Streamable HTTP 以前想让 AI 帮你查 A股数据,得自己写一堆 Tushare 接口、处理降级、再拼指标。 FinanceMCP 不一样,一个 MCP 服务把 19 个金融数据工具全封装好,A股/港股/美股/基金/债券/期货/外汇/币圈全覆盖,接上 Claude/Cursor 直接用。 我比较喜欢它的一点是:很多金融 Agent 最大的问题,不是模型不够聪明,而是数据源太乱。 AI 查 A 股用一个接口,查 Crypto 又换一个,新闻再换一个,任何一个接口挂了,整条分析链路就断。 想让 AI 真正能查 A股数据、写研报、做分析,这个 MCP 值得接上。

爱吃折耳根的Ace

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近期我们研究员正在寻找优质的全流通项目,避免了VC抛售的困扰,同时属于热门赛道,比如 #DEPIN+#AI。并且尽可能上线币安等一线交易所。 我很兴奋的给大家分享挖掘出的一颗宝石:Streamr Network ,代币名称为:#DATA ,币安上线。5000万市值,全球通,目前价格0.055。 #Streamr: 一个去中心化实时数据共享网络,旨在提供高速、可靠的数据流传输和处理。通过去中心化的 P2P 架构,无需中央服务器,避免供应商锁定和单点故障。Streamr 为开发者和企业提供了一个无需信任的环境来发布、订阅和交易数据流。其核心目标是使数据变得更加自由和开放,从而推动数据生态系统的发展。 数据传输在 #AI 和 #DEPIN 领域应用广泛。数据隐私+低延迟+安全性+抗审查至关重要,#Streamr 为此努力了6年之久,今年一季度发布了 #Streamr 1.0 主网!标志着项目的重要里程碑,将带来更稳定和高效的数据网络性能。 看好的理由: ①实时数据流 Streamr 支持实时数据的发布和订阅,用户可以创建或加入数据流,享受即时的数据更新。这在DEPIN、AI、金融市场数据分析等领域非常重要。 ②去中心化网络: 网络的P2P去中心化架构确保了数据的安全性和隐私性,消除了单点故障的风险。所有数据流和交易都是在无需信任的环境中进行,具备抗审查性。 ③数据市场: Streamr 内置了一个数据市场,允许用户自由交易数据流。数据提供者可以通过出售数据流获利,而数据消费者可以根据需要购买实时数据。 ④集成与可扩展性: Streamr 提供了强大的 API 和 SDK,使开发者能够轻松地将数据流功能集成到现有的应用程序和平台中。此外,Streamr 网络能够与其他区块链系统(如以太坊)无缝对接,进一步拓展了其应用范围。 实际使用案例: Crypto Queries: 项目利用 AI 语言工具与 Web3 数据进行交互,提供了一个强大的工具来查询和分析区块链数据。 Streamr ML Demo: 项目将 Streamr 平台与 Binance API 连接,使用 ARIMA 机器学习模型来预测未来的交易数据,并在网页上显示实时和预测数据。 Breathing Easy: 项目通过Streamr网络和 AI 聊天机器人展示实时空气污染数据,使得用户可以轻松理解空气质量信息。 Streamr+AI: AI数据源:为AI模型提供高质量的实时数据以进行训练和微调。 $DATA 激励数据提供商推动AI数据经济的发展。 同时 $DATA 可充当数据交换媒介,通过P2P网络大规模分发带宽密集型AI生成的内容(视频/音频)。 Streamr+DEPIN: DEPIN数据交换媒介:DePIN 中,Streamr 可以促进互联设备之间向去中心化数据交换的转变,使 DePIN 从中心化数据管道过渡到完全去中心化的贡献者阵列。Streamr 协议允许 DePIN 用户通过其网络和技术堆栈向上、向内或向下传输数据。 未来展望 Streamr 的去中心化实时数据共享网络具有广阔的应用前景。随着 1.0 版本的发布和更多开发者加入生态系统,Streamr 有望在AI、DEPIN、金融数据和更多领域发挥重要作用。通过不断的技术创新和社区驱动的发展,Streamr 正在努力实现其构建开放和自由数据生态系统的愿景。 👇视频详细了解:

Rocky

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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

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牛逼了兄弟们,TinyFish刚刚开源了BigSet!你可以一句话直接生成任意数据集—— 只需要描述你想要搜索查询的数据,比如AI工具价格、竞品动态、招聘信息、黑客松比赛,BigSet就会调用大模型和网页检索API,直接把公开网页里的信息整理成结构化表格返回,而且能定时刷新数据集。​ ​ 上周偶然的机会,我参加一个线上黑客松,拿了很不错的奖金,所以我一直在关注全球的黑客松赛事,但是这种黑客松赛事比较分散,自己挨个去找太麻烦了,所以我让BigSet帮我构建一个实时数据集,收录全球范围内未来 90 天内正在开放报名的所有黑客松。 最后返回了具体的链接、黑客松名称、报名截止时间、奖金、线上支持......我能直接选择心仪的,直接跳转到具体的黑客松活动网址报名,节省了大量的时间!​ ​ BigSet还是多Agent架构,这就决定了它抓取任务分工明确、速度更快、结果更清楚,天然更适配处理表格类的任务。 如果你经常做竞品调研或者经常需要把分散在公开网页里的信息整理成表格,完全可以试试BigSet。而且它和Firecrawl这种专业数据抓取工具不同,你不需要丢给它URL,只需要把需求说清楚,AI就会自动去找到目标网站、抓取数据并且返回结构化的表格数据。​ ​ BigSet完全开源,AGPL-3.0许可,你可以自托管在本地运行,默认接入OpenRouter 大模型 API和TinyFish网页数据获取的API。​ ​ 如果觉得BigSet有用,可以去GitHub给它点个 star~: TinyFish网页数据获取API Key:

逸尘

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