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好家伙！LuxAlgo 刚开源 Vela，今天再看 PineTS，才发现这两个项目其实是拼在一起的。 Vela 负责画——K 线、Workspace、指标界面； PineTS 负责算——真正执行 Pine Script。一个管图表，一个管脚本，拼起来已经很像一套开源版 TradingView 技术栈了。 PineTS，760+ Stars，LuxAlgo 开源的 Pine Script 运行时。以前你在 TradingView 写好一个指标，想接到交易 Bot、服务器、回测系统或者 AI Agent，很多时候还得重新翻成 Python / JavaScript。 PineTS 不一样，原来的 Pine Script v5 / v6 可以直接拿来跑，数据源也能换成自己的。核心能力： 1️⃣ 原生跑 Pine Script v5 / v6，很多现有指标和策略不用重新写 2️⃣ 内置 60+ 技术分析函数，RSI、MACD、EMA、BOLL... 这些直接调用 3️⃣ 支持 Live Streaming，新 K 线进来以后实时重新计算信号 4️⃣ 支持多周期分析，同一脚本可以读取不同 Timeframe 5️⃣ 数据不绑 TradingView，Binance、CSV、自己的 OHLCV / API 都能接 6️⃣ pinets-cli 可以直接给 Claude、Codex、OpenClaw 调用，运行结果直接输出 JSON 而且 PineTS 还能通过 vela-pinets 接进 Vela。也就是说： Vela 负责把专业金融图表搭出来， PineTS 负责把原来的 Pine 指标真正跑起来。后面再接自己的行情、策略、AI Agent、交易 Bot，一整套链路就出来了。 LuxAlgo 这波不像是在开源两个独立项目，更像是在一点点拆出一套属于开发者自己的 TradingView 技术栈。想把已有 Pine 接到自己的报警、回测或网页图上的，这个值得留着。仓库：show more

爱吃折耳根的Ace

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20,420 views • 9 days ago •via X (Twitter)

Anya Rossi• Live Now

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2 Comments

Andrew9 days ago

这是抢tradingview的付费客户吗？

Retard9 days ago

This is the kind of tech we need

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卧槽！给 TradingView 做付费指标的那家 LuxAlgo，把自家图表引擎开源了 Vela，495 Stars，Apache-2.0 开源，也是 LuxAlgo 自己在用的金融图表引擎。以前做行情前端，要么买 TradingView 授权（贵、数据还受限），要么自己造图表轮子（难、bug 一堆）。这个不一样，LuxAlgo 直接开源整套图表引擎，不是 TradingView 的壳，是自带 WebGL2 渲染器的 headless 核心，数据层 / 脚本引擎 / 渲染层全是插件化接口。核心能力： 1️⃣ WebGL2 金融图表：实时 K 线高性能渲染，Canvas2D 自动兜底 2️⃣ 70+ 技术指标：MA、RSI、MACD、VWAP、SuperTrend、Volume Profile 都有 3️⃣ 22 种画图工具：趋势线、斐波那契、Pitchfork、波浪、Long / Short Position 直接用 4️⃣ 多图 Workspace：多图布局、Crosshair 同步、周期切换、对象树都做好了 5️⃣ 实时行情接入：Binance、Coinbase、Hyperliquid 开箱即用，也能换自己的数据源 6️⃣ 支持 Pine Script：配合 PineTS，可以把原来的 Pine 指标直接跑进 Vela 我觉得它真正有意思的地方，不是“能画 K 线”。而是你拿到了一套可以继续长成自己交易终端的骨架。行情、指标、策略、AI Agent、Broker，后面都能继续往上接。想自己做 TradingView 风格量化终端、Crypto Dashboard 或 AI Trading 工作台的，这个很值得留着。仓库：

爱吃折耳根的Ace

139,937 views • 10 days ago

好家伙！TradingView Lightweight Charts 本来只是负责画图，现在有人直接给它塞进了 446 个技术指标。 lightweight-charts-indicators，MIT 开源，一套专门给 Lightweight Charts 补齐技术分析能力的指标库。以前自己用 Lightweight Charts 做交易终端，K 线很好画，但 RSI、MACD、SuperTrend、Order Blocks、市场结构这些东西，基本都得自己重新实现。它不一样，标准指标、社区 Pine 指标、K 线形态、绘图元素都已经搬进来了，直接往自己的图表里装就行。核心能力： 1️⃣ 446 个指标 / 形态：趋势、动量、波动率、成交量、市场结构基本都覆盖 2️⃣ 标准技术指标：RSI、MACD、ADX、VWAP、SuperTrend、Ichimoku、KDJ 直接用 3️⃣ 社区热门指标：QQE MOD、AlphaTrend、HalfTrend、Hull Suite、Order Blocks 等都已经移植 4️⃣ 44 种 K 线形态：Doji、Engulfing、Morning Star、Three Black Crows 自动识别 5️⃣ PineScript v6 兼容：Line、Box、Label、Table、Marker 等绘图元素都支持 6️⃣ 原生接 Lightweight Charts：指标直接画主图或独立 Pane，还能用 Registry 动态做指标菜单我觉得它最爽的地方，是把“自己做 TradingView 风格终端”里最费时间的指标层直接补上了。 Lightweight Charts 负责图表， lightweight-charts-indicators 这个库负责指标。再接自己的行情、策略、AI Agent，已经可以很快拼出一套完整的技术分析工作台。做量化前端、Crypto 看盘、交易终端或者技术指标研究的，这个很适合收藏。

好家伙！TradingView Lightweight Charts 本来只是负责画图，现在有人直接给它塞进了 446 个技术指标。 lightweight-charts-indicators，MIT 开源，一套专门给 Lightweight Charts 补齐技术分析能力的指标库。以前自己用 Lightweight Charts 做交易终端，K 线很好画，但 RSI、MACD、SuperTrend、Order Blocks、市场结构这些东西，基本都得自己重新实现。它不一样，标准指标、社区 Pine 指标、K 线形态、绘图元素都已经搬进来了，直接往自己的图表里装就行。核心能力： 1️⃣ 446 个指标 / 形态：趋势、动量、波动率、成交量、市场结构基本都覆盖 2️⃣ 标准技术指标：RSI、MACD、ADX、VWAP、SuperTrend、Ichimoku、KDJ 直接用 3️⃣ 社区热门指标：QQE MOD、AlphaTrend、HalfTrend、Hull Suite、Order Blocks 等都已经移植 4️⃣ 44 种 K 线形态：Doji、Engulfing、Morning Star、Three Black Crows 自动识别 5️⃣ PineScript v6 兼容：Line、Box、Label、Table、Marker 等绘图元素都支持 6️⃣ 原生接 Lightweight Charts：指标直接画主图或独立 Pane，还能用 Registry 动态做指标菜单我觉得它最爽的地方，是把“自己做 TradingView 风格终端”里最费时间的指标层直接补上了。 Lightweight Charts 负责图表， lightweight-charts-indicators 这个库负责指标。再接自己的行情、策略、AI Agent，已经可以很快拼出一套完整的技术分析工作台。做量化前端、Crypto 看盘、交易终端或者技术指标研究的，这个很适合收藏。

爱吃折耳根的Ace

15,838 views • 7 days ago

好家伙！18K+ Stars，这个开源股票终端真有点东西。 OpenStock，把 TradingView 图表、行情、财务、新闻、Watchlist、市场情绪，全塞进一个网页里。以前看一只股票，图表一个网站、财报一个网站、新闻再开一个。这个项目直接把常用的东西收进一个工作台，而且源码开放，自己就能部署。核心亮点： 1️⃣ TradingView K 线 + 技术指标，图表这块基本不用自己重做 2️⃣ 支持全球 30+ 交易所，股票搜索、行情和市场数据都能看 3️⃣ 个股基本面直接整合，财务数据、公司资料、估值信息集中展示 4️⃣ Watchlist 自选股管理，关注的股票可以长期放在一个地方跟踪 5️⃣ 新闻 + 市场情绪，把 Reddit、X、Polymarket 等信息一起拉进来参考 6️⃣ Next.js + MongoDB，自部署以后数据源、界面、AI 功能都能继续自己改我觉得它最爽的一点是：你不是在用别人家的股票网站，而是在搭自己的股票终端。后面想接 AI Agent、量化策略、自己的数据源，都有继续改的空间。做美股研究、股票量化，或者想自己搭一个 TradingView 风格终端的，这个很值得收藏。

好家伙！18K+ Stars，这个开源股票终端真有点东西。 OpenStock，把 TradingView 图表、行情、财务、新闻、Watchlist、市场情绪，全塞进一个网页里。以前看一只股票，图表一个网站、财报一个网站、新闻再开一个。这个项目直接把常用的东西收进一个工作台，而且源码开放，自己就能部署。核心亮点： 1️⃣ TradingView K 线 + 技术指标，图表这块基本不用自己重做 2️⃣ 支持全球 30+ 交易所，股票搜索、行情和市场数据都能看 3️⃣ 个股基本面直接整合，财务数据、公司资料、估值信息集中展示 4️⃣ Watchlist 自选股管理，关注的股票可以长期放在一个地方跟踪 5️⃣ 新闻 + 市场情绪，把 Reddit、X、Polymarket 等信息一起拉进来参考 6️⃣ Next.js + MongoDB，自部署以后数据源、界面、AI 功能都能继续自己改我觉得它最爽的一点是：你不是在用别人家的股票网站，而是在搭自己的股票终端。后面想接 AI Agent、量化策略、自己的数据源，都有继续改的空间。做美股研究、股票量化，或者想自己搭一个 TradingView 风格终端的，这个很值得收藏。

爱吃折耳根的Ace

17,565 views • 19 days ago

好家伙！TradingView 里那些不公开在官方脚本库里的 Pine Script，有人专门整理成了一个开源仓库 PineScript，450+ Stars，MPL-2.0 开源，一套偏 ICT、动量交易和 Screener 的指标源码合集。平时你在 TradingView 看到 FVG、Liquidity Sweep、Order Block、Market Structure 这些指标，很多只能看结果，很难知道背后到底怎么算。这个仓库不一样，源码直接摆出来，复制进 Pine Editor 就能跑，还能继续拆逻辑、改参数、做自己的版本。核心能力： 1️⃣ ICT 工具：FVG、Liquidity Sweep、MSS、Mitigation Block、Equal Highs / Lows 都有 2️⃣ 自带 Scanner：FVG、Order Block Retracement、Market Profile 可以直接拿来扫图 3️⃣ 动量策略：RSI Directional Momentum、Momentum Investing、Option Scalping 都有现成脚本 4️⃣ 趋势策略：包括 Sideways Market Skipper 等趋势跟随和震荡过滤思路 5️⃣ Market Profile：除了普通指标，还有 Market Profile + Screener 这种偏实战的工具 6️⃣ 源码全部可看：不是黑箱信号，计算逻辑和触发条件都能自己研究和修改我觉得它最适合的用法，不是照搬某个信号去交易。而是看到一个好指标以后，直接去看它的 Pine Script 到底怎么写，再拆成自己的交易逻辑。对于 TradingView、Pine Script、ICT 或技术指标研究的人，这种源码库比单纯收藏指标更有价值。 GitHub：

爱吃折耳根的Ace

52,659 views • 3 days ago

这就舒服了！股票技术指标不用再一个个手写——stockstats，1.5K stars 50+ 技术指标直接做成 pandas 列，df['macd'] 一行取，金叉死叉也能直接判断。以前算技术指标，要自己写 RSI、MACD、布林带这些公式，或者接 TA-Lib，来回维护很麻烦。 stockstats 的思路很直接：给 pandas.DataFrame 套一层 StockDataFrame，行情数据进去，df['rsi']、df['macd']、df['boll'] 直接取，跟普通列差不多。核心亮点： 1️⃣ 50+ 技术指标：MACD、KDJ、RSI、布林带、ATR、CCI、Supertrend、一目均衡等 2️⃣ pandas 无缝衔接：指标按需计算，用到哪列再算哪列 3️⃣ 金叉死叉直接写：close_10_sma_xu_close_50_sma 可判断均线交叉 4️⃣ 比较信号也内置：rsi_ge_70、kdjk_xu_kdjd 这类条件可以直接进策略 5️⃣ 安装简单：pip install stockstats，Python 3.9+，BSD-3-Clause 开源我比较喜欢的是，它把算技术指标变成了取 DataFrame 的一列。写策略、做因子或者 ML 特征工程时，不用再维护一堆 RSI、MACD 的计算公式，数据准备好，直接拿指标和信号。

这就舒服了！股票技术指标不用再一个个手写——stockstats，1.5K stars 50+ 技术指标直接做成 pandas 列，df['macd'] 一行取，金叉死叉也能直接判断。以前算技术指标，要自己写 RSI、MACD、布林带这些公式，或者接 TA-Lib，来回维护很麻烦。 stockstats 的思路很直接：给 pandas.DataFrame 套一层 StockDataFrame，行情数据进去，df['rsi']、df['macd']、df['boll'] 直接取，跟普通列差不多。核心亮点： 1️⃣ 50+ 技术指标：MACD、KDJ、RSI、布林带、ATR、CCI、Supertrend、一目均衡等 2️⃣ pandas 无缝衔接：指标按需计算，用到哪列再算哪列 3️⃣ 金叉死叉直接写：close_10_sma_xu_close_50_sma 可判断均线交叉 4️⃣ 比较信号也内置：rsi_ge_70、kdjk_xu_kdjd 这类条件可以直接进策略 5️⃣ 安装简单：pip install stockstats，Python 3.9+，BSD-3-Clause 开源我比较喜欢的是，它把算技术指标变成了取 DataFrame 的一列。写策略、做因子或者 ML 特征工程时，不用再维护一堆 RSI、MACD 的计算公式，数据准备好，直接拿指标和信号。

爱吃折耳根的Ace

21,976 views • 1 month ago

卧槽！TradingView 居然有隐藏接口，免费把实时行情 + 指标值全扒下来用 TradingView-API，4.7K stars，股票/币圈/期货全市场实时价，连邀请制私有指标都能拿到！做量化的炒币的都知道，实时行情和指标数据要么付费、要么自己挨个接交易所。但这个开源库不一样，直接走 TradingView 的非官方接口，免费拿实时价 + 指标值。核心能力： 1️⃣ 实时行情：直接获取 TradingView 上的实时市场价格 2️⃣ 指标数据：可以读取 TradingView 技术指标和自定义指标的实时数值 3️⃣ 支持 Invite-only Indicators：连邀请制指标也能读取结果 4️⃣ Screener / Hotlist：可以获取筛选器热门标的、榜单和市场异动 5️⃣ Replay：支持回放模式，甚至给免费账户提供 Fake Replay 6️⃣ 自动回测：可以批量测试不同策略和参数组合 7️⃣ 图表数据：还能读取你在 TradingView 图表上画的内容，以及指定时间范围的数据想白嫖 TradingView 的数据能力，这个库值得收藏。

卧槽！TradingView 居然有隐藏接口，免费把实时行情 + 指标值全扒下来用 TradingView-API，4.7K stars，股票/币圈/期货全市场实时价，连邀请制私有指标都能拿到！做量化的炒币的都知道，实时行情和指标数据要么付费、要么自己挨个接交易所。但这个开源库不一样，直接走 TradingView 的非官方接口，免费拿实时价 + 指标值。核心能力： 1️⃣ 实时行情：直接获取 TradingView 上的实时市场价格 2️⃣ 指标数据：可以读取 TradingView 技术指标和自定义指标的实时数值 3️⃣ 支持 Invite-only Indicators：连邀请制指标也能读取结果 4️⃣ Screener / Hotlist：可以获取筛选器热门标的、榜单和市场异动 5️⃣ Replay：支持回放模式，甚至给免费账户提供 Fake Replay 6️⃣ 自动回测：可以批量测试不同策略和参数组合 7️⃣ 图表数据：还能读取你在 TradingView 图表上画的内容，以及指定时间范围的数据想白嫖 TradingView 的数据能力，这个库值得收藏。

爱吃折耳根的Ace

110,251 views • 27 days ago

这下省事了！TradingView 官方 AI 功能现在要 $7.5/月，然有人做了个免费开源 MCP 直接平替，还多给 78 个工具——股票/期货/币圈/外汇看盘，让 AI 上手你的本地图表。它就是 tradingview-mcp，6.3K stars，国外交易者都在疯狂的转发！核心能力： 1️⃣ 直接读取当前图表里的品种、周期、价格、OHLC、成交量和指标数值，不用再靠截图猜 2️⃣ 支持自动切换 Symbol、Timeframe、图表类型，还能跳到指定日期和缩放区间 3️⃣ 可以读取 RSI、MACD、EMA、BB 等指标，也能读取 Pine Script 画出来的线、标签、表格和价格区间 4️⃣ AI 可以直接写、注入、编译、调试 Pine Script，编译报错也能继续自动修改 5️⃣ 支持直接在图表上画水平线、趋势线、矩形和文字标注 6️⃣ 可以创建和删除价格提醒，还能读取和修改 Watchlist 7️⃣ 支持 Bar Replay，AI 可以一步一步推进历史 K 线，模拟买入、卖出、平仓并查看盈亏 8️⃣ 还支持多图布局、截图、实时监控，以及把同一套能力通过 CLI 调用以前想用 AI 辅助看盘，要么加钱开官方 AI，要么自己去抓数据还冒着爬接口、被封的风险。 tradingview-mcp 不一样，它走 Chrome DevTools 协议连你本地正在跑的 TradingView 桌面端，不碰服务器、不绕过付费墙，你有订阅就能用。我比较喜欢它的一点是：默认压缩输出，避免一张图把上下文撑爆。Desktop 要先装，实时数据看你自己的 TV 订阅。把专业看盘软件变得可被 AI 读懂、可被 AI 操作，还能省掉官方那 $7.5 一个月的 AI 钱。做技术分析、Pine Script、AI 量化辅助，或者想让 Claude / Codex 真正操作 TradingView 的，这个很值得研究。

这下省事了！TradingView 官方 AI 功能现在要 $7.5/月，然有人做了个免费开源 MCP 直接平替，还多给 78 个工具——股票/期货/币圈/外汇看盘，让 AI 上手你的本地图表。它就是 tradingview-mcp，6.3K stars，国外交易者都在疯狂的转发！核心能力： 1️⃣ 直接读取当前图表里的品种、周期、价格、OHLC、成交量和指标数值，不用再靠截图猜 2️⃣ 支持自动切换 Symbol、Timeframe、图表类型，还能跳到指定日期和缩放区间 3️⃣ 可以读取 RSI、MACD、EMA、BB 等指标，也能读取 Pine Script 画出来的线、标签、表格和价格区间 4️⃣ AI 可以直接写、注入、编译、调试 Pine Script，编译报错也能继续自动修改 5️⃣ 支持直接在图表上画水平线、趋势线、矩形和文字标注 6️⃣ 可以创建和删除价格提醒，还能读取和修改 Watchlist 7️⃣ 支持 Bar Replay，AI 可以一步一步推进历史 K 线，模拟买入、卖出、平仓并查看盈亏 8️⃣ 还支持多图布局、截图、实时监控，以及把同一套能力通过 CLI 调用以前想用 AI 辅助看盘，要么加钱开官方 AI，要么自己去抓数据还冒着爬接口、被封的风险。 tradingview-mcp 不一样，它走 Chrome DevTools 协议连你本地正在跑的 TradingView 桌面端，不碰服务器、不绕过付费墙，你有订阅就能用。我比较喜欢它的一点是：默认压缩输出，避免一张图把上下文撑爆。Desktop 要先装，实时数据看你自己的 TV 订阅。把专业看盘软件变得可被 AI 读懂、可被 AI 操作，还能省掉官方那 $7.5 一个月的 AI 钱。做技术分析、Pine Script、AI 量化辅助，或者想让 Claude / Codex 真正操作 TradingView 的，这个很值得研究。

爱吃折耳根的Ace

36,055 views • 25 days ago

卧槽！这个 TradingView MCP 工具能让 AI 直接做技术分析 atilaahmettaner 开源的 tradingview-mcp，是一个给 Claude、ChatGPT、Cursor 等 AI 用的 MCP 服务，能直接调取实时行情、技术指标、选股和回测功能。核心能力如下： 1️⃣ 实时行情数据（股票、加密货币、外汇、期货） 2️⃣ 37 种技术分析工具（RSI、MACD、布林带、K线形态等） 3️⃣ 多市场选股器 4️⃣ 内置多种策略回测（含夏普比率、胜率、回撤等指标） 5️⃣ 支持情绪和新闻相关分析 6️⃣ 无需 TradingView 账号，可自建或使用托管服务 7️⃣ npx 一行启动，Claude Code / Cursor / ChatGPT 全兼容一句话"帮我扫美股 10 亿市值以上、RSI 低于 30 的标的"，AI 直接调 TradingView 数据跑结果。对想让 AI 直接具备盯盘、技术分析和简单回测能力的人来说，这个工具比较实用。

卧槽！这个 TradingView MCP 工具能让 AI 直接做技术分析 atilaahmettaner 开源的 tradingview-mcp，是一个给 Claude、ChatGPT、Cursor 等 AI 用的 MCP 服务，能直接调取实时行情、技术指标、选股和回测功能。核心能力如下： 1️⃣ 实时行情数据（股票、加密货币、外汇、期货） 2️⃣ 37 种技术分析工具（RSI、MACD、布林带、K线形态等） 3️⃣ 多市场选股器 4️⃣ 内置多种策略回测（含夏普比率、胜率、回撤等指标） 5️⃣ 支持情绪和新闻相关分析 6️⃣ 无需 TradingView 账号，可自建或使用托管服务 7️⃣ npx 一行启动，Claude Code / Cursor / ChatGPT 全兼容一句话"帮我扫美股 10 亿市值以上、RSI 低于 30 的标的"，AI 直接调 TradingView 数据跑结果。对想让 AI 直接具备盯盘、技术分析和简单回测能力的人来说，这个工具比较实用。

爱吃折耳根的Ace

11,441 views • 2 months ago

好家伙！股票/币圈通用的缠论分析工具——chanlunpy，笔/段/中枢/买卖点自动识别，TradingView 风格网页前端 + Backtrader 回测以前想在网页上直接看缠论画线、还同步跑回测，要么自己写前端，要么各拼各的。 chanlun 不一样，把缠论计算、TradingView 风格可视化、Backtrader 回测、Web API 揉进一个项目，pip 装好就能跑。核心能力： 1️⃣ 自动识别缠论结构：笔、线段、中枢都可以直接计算 2️⃣ 简单买卖点标注：把缠论结构进一步转成可观察的交易信号 3️⃣ TradingView 风格前端：不用只看 Python 输出，图表上可以直接看完整结构 4️⃣ Backtrader 回测：支持把缠论信号继续接到策略回测里 5️⃣ Web API：通过 HTTP 请求直接获取结构化分析结果，方便接到自己的量化系统 6️⃣ 股票 + Crypto：可以分析不同交易品种，不局限于 A 股我比较喜欢它的一点是：它不是单纯画几根线。整个逻辑已经从：K线 → 笔 → 线段 → 中枢 → 买卖点 → 回测，串成了一套可编程流程。这意味着你不只是拿它看盘，还可以继续把缠论结构作为数据，接进自己的选股、策略、AI Agent 或量化研究系统。做缠论、技术分析、Python 量化或者想把缠论接进 Backtrader 的，这个值得看看。

好家伙！股票/币圈通用的缠论分析工具——chanlunpy，笔/段/中枢/买卖点自动识别，TradingView 风格网页前端 + Backtrader 回测以前想在网页上直接看缠论画线、还同步跑回测，要么自己写前端，要么各拼各的。 chanlun 不一样，把缠论计算、TradingView 风格可视化、Backtrader 回测、Web API 揉进一个项目，pip 装好就能跑。核心能力： 1️⃣ 自动识别缠论结构：笔、线段、中枢都可以直接计算 2️⃣ 简单买卖点标注：把缠论结构进一步转成可观察的交易信号 3️⃣ TradingView 风格前端：不用只看 Python 输出，图表上可以直接看完整结构 4️⃣ Backtrader 回测：支持把缠论信号继续接到策略回测里 5️⃣ Web API：通过 HTTP 请求直接获取结构化分析结果，方便接到自己的量化系统 6️⃣ 股票 + Crypto：可以分析不同交易品种，不局限于 A 股我比较喜欢它的一点是：它不是单纯画几根线。整个逻辑已经从：K线 → 笔 → 线段 → 中枢 → 买卖点 → 回测，串成了一套可编程流程。这意味着你不只是拿它看盘，还可以继续把缠论结构作为数据，接进自己的选股、策略、AI Agent 或量化研究系统。做缠论、技术分析、Python 量化或者想把缠论接进 Backtrader 的，这个值得看看。

爱吃折耳根的Ace

112,233 views • 27 days ago

TradingView 的 Pine Script 生态，终于有人整理成了一份真正能当导航站用的开源清单了 awesome-pinescript，1.9K Stars，MIT 开源，一份专门收集 Pine Script 指标、策略、工具和自动交易资源的仓库。以前学 Pine 脚本，最烦的是东拼西凑：官方文档一套、社区脚本一套、指标合集一套、自动下单又是一套。它不一样，从 2020 年维护到现在，把官方资源、社区、指标、策略、库、自动下单、开发工具、学习资料分门别类全收进去，每个还带一句话说明。核心能力： 1️⃣ 官方资料：Pine Script v4 / v5 / v6 文档、语言参考、更新日志都整理好了 2️⃣ 指标合集：趋势、成交量、Market Profile、相关性、VIX、周期分析等大量公开指标 3️⃣ Screener：板块异动、超买超卖、批量股票扫描、TradingView Screener 工具都有 4️⃣ 策略模板：MACD、均线交叉、止盈止损、Portfolio Backtesting 等现成策略可以直接研究 5️⃣ 自动交易：整理了 Python、JavaScript、Webhook、Telegram、交易机器人等执行方案 6️⃣ 开发资源：Libraries、代码工具、Style Guide、Best Practices 和学习教程都集中在一起它最值钱的是自动下单那一栏——大部分人卡在指标画出来了，但怎么接实盘这一步，这里把 Python / JS / PHP / Chrome 各种开源桥接方案都给你列好了。找指标、找策略、找 Screener、找自动下单方案，先来这里翻一遍，能省不少时间。做 TradingView、Pine Script、量化策略或者自动交易的，这个建议直接收藏。

爱吃折耳根的Ace

24,900 views • 9 days ago

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。

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

15,826 views • 27 days ago

终于有人把自己做交易终端最麻烦的 K 线图层，做成了一套够轻、够完整的开源底座。 KLineChart，4.2K Stars，Apache-2.0 开源，零依赖、Gzip 只有约 40KB 的专业金融图表库。以前做行情界面，最烦的就是手写 K 线图：蜡烛、均线、成交量、画线工具……一套下来又大又卡。 KLineChart 不一样，HTML5 Canvas 写的轻量 K 线图，零第三方依赖、gzip 才 40K，内置多指标加画线模型，一个图表多端适配，TypeScript 类型全给你。核心能力： 1️⃣ 零依赖 + 轻量：Gzip 约 40KB，拿来做网页和桌面金融终端都很顺 2️⃣ 指标 + 画线：内置多种指标和 Overlay，也支持自己扩展指标、图形和标注 3️⃣ 实时数据接口：历史加载、实时更新、向前补数据、切 Symbol / Period 都能自己控制 4️⃣ v10 多 Y 轴：同一个 Pane 可以挂不同指标、不同坐标轴，复杂图表更好搭 5️⃣ 高度可定制：主题、坐标轴、Tooltip、快捷键、Crosshair、缩放逻辑都能自己改 6️⃣ 移动端也支持：一套图表可以同时适配 PC 和手机，不用重新做一套我觉得它最值钱的地方，不是“能画 K 线”。而是你想自己做量化终端、行情网站、AI Trading Dashboard，最基础也最容易耗掉大量开发时间的图表层，它已经帮你铺好了。上面再接自己的行情、指标、策略、AI Agent，基本就能继续往 TradingView 风格终端方向搭。做股票量化、Crypto 看盘、金融前端或者交易终端的，这个很适合收藏。

终于有人把自己做交易终端最麻烦的 K 线图层，做成了一套够轻、够完整的开源底座。 KLineChart，4.2K Stars，Apache-2.0 开源，零依赖、Gzip 只有约 40KB 的专业金融图表库。以前做行情界面，最烦的就是手写 K 线图：蜡烛、均线、成交量、画线工具……一套下来又大又卡。 KLineChart 不一样，HTML5 Canvas 写的轻量 K 线图，零第三方依赖、gzip 才 40K，内置多指标加画线模型，一个图表多端适配，TypeScript 类型全给你。核心能力： 1️⃣ 零依赖 + 轻量：Gzip 约 40KB，拿来做网页和桌面金融终端都很顺 2️⃣ 指标 + 画线：内置多种指标和 Overlay，也支持自己扩展指标、图形和标注 3️⃣ 实时数据接口：历史加载、实时更新、向前补数据、切 Symbol / Period 都能自己控制 4️⃣ v10 多 Y 轴：同一个 Pane 可以挂不同指标、不同坐标轴，复杂图表更好搭 5️⃣ 高度可定制：主题、坐标轴、Tooltip、快捷键、Crosshair、缩放逻辑都能自己改 6️⃣ 移动端也支持：一套图表可以同时适配 PC 和手机，不用重新做一套我觉得它最值钱的地方，不是“能画 K 线”。而是你想自己做量化终端、行情网站、AI Trading Dashboard，最基础也最容易耗掉大量开发时间的图表层，它已经帮你铺好了。上面再接自己的行情、指标、策略、AI Agent，基本就能继续往 TradingView 风格终端方向搭。做股票量化、Crypto 看盘、金融前端或者交易终端的，这个很适合收藏。

爱吃折耳根的Ace

15,014 views • 8 days ago

👏扣子3.0 发布了。这版我最期待的两个功能：一是"多人多 Agent 协作"——把不同的 Agent 拉进同一个项目，@ 来 @ 去分工干活；二是能把本地的 Claude Code、Codex 直接接进去托管。我平时主力就用 Claude Code，自己还折腾过几个让多 Agent 协作的小工具： - multi-agent：用 tmux 分屏把 Claude、Codex 拉起来，按顺序调度 - hero-coding：一个 Go 写的小程序，让 Agent 写完代码自动跑测试、再过一遍审查 - roundtable：让几个不同的模型对着同一个问题互相辩论，出一个结论我第一时间就上手了。先接入：本地配好的 Claude Code、Codex 点几下就接进来托管，不用重配；一个项目里我拉三个 Agent —— 本地的 Claude Code、本地的 Codex、Coze Agent。然后我在项目里 @ Claude Code，让它读我本地那个 hero-coding，它确实能读到内容，而且不单单是能读文件。我又让它调我本地的 imgen SKILL（我自己写的文生图工具）生成一张图，再通过我自己的 coze-bridge 把图发回聊天里——图真出来了，一张未来感城市夜景。也就是说，我电脑上的整套工具链、skill 它都能调起来用，云端和本地直接打通。

👏扣子3.0 发布了。这版我最期待的两个功能：一是"多人多 Agent 协作"——把不同的 Agent 拉进同一个项目，@ 来 @ 去分工干活；二是能把本地的 Claude Code、Codex 直接接进去托管。我平时主力就用 Claude Code，自己还折腾过几个让多 Agent 协作的小工具： - multi-agent：用 tmux 分屏把 Claude、Codex 拉起来，按顺序调度 - hero-coding：一个 Go 写的小程序，让 Agent 写完代码自动跑测试、再过一遍审查 - roundtable：让几个不同的模型对着同一个问题互相辩论，出一个结论我第一时间就上手了。先接入：本地配好的 Claude Code、Codex 点几下就接进来托管，不用重配；一个项目里我拉三个 Agent —— 本地的 Claude Code、本地的 Codex、Coze Agent。然后我在项目里 @ Claude Code，让它读我本地那个 hero-coding，它确实能读到内容，而且不单单是能读文件。我又让它调我本地的 imgen SKILL（我自己写的文生图工具）生成一张图，再通过我自己的 coze-bridge 把图发回聊天里——图真出来了，一张未来感城市夜景。也就是说，我电脑上的整套工具链、skill 它都能调起来用，云端和本地直接打通。

劳伦斯

27,564 views • 4 months ago

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

11,489 views • 2 months ago

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

27,184 views • 29 days ago

Codex 自己配音更离谱的是，用的还是我自己的声音。一个 41K Star 的开源项目：Voicebox。它可以几秒钟克隆你的嗓音，打一行字，就能直接用你的声音念出来。重点是： • 本地运行，声音数据不出电脑 • 支持 7 大 TTS 引擎 • 支持 23 种语言 • 可以调语速、情绪和声音风格 • 接入 MCP 后，Codex / Cline / Claude Code 这类 AI Agent 能直接开口汇报 • 完全开源免费以前做配音，要么买付费软件，要么用云端 TTS。现在 Voicebox 直接把声音克隆、语音生成、Agent 语音输出放到本地跑。一句话：它像是开源版 ElevenLabs + AI Agent 语音中枢。如果你想让 Codex 写完代码后，直接用你的声音汇报结果，这个项目值得收藏。 GitHub：

Codex 自己配音更离谱的是，用的还是我自己的声音。一个 41K Star 的开源项目：Voicebox。它可以几秒钟克隆你的嗓音，打一行字，就能直接用你的声音念出来。重点是： • 本地运行，声音数据不出电脑 • 支持 7 大 TTS 引擎 • 支持 23 种语言 • 可以调语速、情绪和声音风格 • 接入 MCP 后，Codex / Cline / Claude Code 这类 AI Agent 能直接开口汇报 • 完全开源免费以前做配音，要么买付费软件，要么用云端 TTS。现在 Voicebox 直接把声音克隆、语音生成、Agent 语音输出放到本地跑。一句话：它像是开源版 ElevenLabs + AI Agent 语音中枢。如果你想让 Codex 写完代码后，直接用你的声音汇报结果，这个项目值得收藏。 GitHub：

猪脚饭.Ai

52,382 views • 2 months ago

我去！缠论这东西终于有人把画图这一步单独做成专业工具了。这个开源项目叫 chanvis，570+ Stars，BSD-3-Clause 开源。它不是帮你算买卖点，而是专门把笔、线段、中枢这些缠论结构，直接画到 TradingView 风格的专业 K 线界面里。你自己的缠论算法负责算，它负责把结果画得清楚、能交互、还能继续扩展。核心能力： 1️⃣ 可以直接在 TradingView 图表上绘制笔、线段、中枢等自定义结构 2️⃣ 图形数量没有普通指标那种限制，复杂缠论结构也可以持续往图上画 3️⃣ 分析逻辑和可视化完全分离，你自己的缠论算法只需要通过 API 返回结果 4️⃣ 支持自定义指标、按钮和各种数据点，可以按自己的缠论体系继续改 5️⃣ 前端用 Vue + TypeScript，后端用 Flask，K 线和结构数据可以存在 MongoDB 6️⃣ 支持本地部署和私有云部署，适合继续做自己的量化研究终端我比较喜欢它的一点是：它没打算替你定义“什么才是正确的缠论”。你可以用自己的笔、线段、中枢算法，它只负责把结果专业地展示出来。所以不管你研究传统缠论、摩尔缠论，还是其他几何交易体系，都可以拿它当可视化底座。做缠论量化、几何交易或者想自己搭 TradingView 风格研究终端的，这个值得看看。仓库：

我去！缠论这东西终于有人把画图这一步单独做成专业工具了。这个开源项目叫 chanvis，570+ Stars，BSD-3-Clause 开源。它不是帮你算买卖点，而是专门把笔、线段、中枢这些缠论结构，直接画到 TradingView 风格的专业 K 线界面里。你自己的缠论算法负责算，它负责把结果画得清楚、能交互、还能继续扩展。核心能力： 1️⃣ 可以直接在 TradingView 图表上绘制笔、线段、中枢等自定义结构 2️⃣ 图形数量没有普通指标那种限制，复杂缠论结构也可以持续往图上画 3️⃣ 分析逻辑和可视化完全分离，你自己的缠论算法只需要通过 API 返回结果 4️⃣ 支持自定义指标、按钮和各种数据点，可以按自己的缠论体系继续改 5️⃣ 前端用 Vue + TypeScript，后端用 Flask，K 线和结构数据可以存在 MongoDB 6️⃣ 支持本地部署和私有云部署，适合继续做自己的量化研究终端我比较喜欢它的一点是：它没打算替你定义“什么才是正确的缠论”。你可以用自己的笔、线段、中枢算法，它只负责把结果专业地展示出来。所以不管你研究传统缠论、摩尔缠论，还是其他几何交易体系，都可以拿它当可视化底座。做缠论量化、几何交易或者想自己搭 TradingView 风格研究终端的，这个值得看看。仓库：

爱吃折耳根的Ace

19,240 views • 20 days ago

以后的工作方式，不会是一个人指挥一堆 AI，而是几个人加几个 Agent 在同一个群里一起干活 Teamily AI 是我见过第一个把这件事做顺的 Humans + Agents 平台：项目做到一半突然改主意，人和 Agent 都能接着彼此的成果往下做，越做越像一支真正的团队这次我就拿自己一直在用的美股研究站： Teamily 里做了个真实测试。 Product Agent 先分析现在网站的问题，UX Agent 接着重新设计首页，最后直接用 Website Builder 做出新版。我还把一起合作的伙伴拉进了群，他看完第一版在群里说：“不要再像普通 AI SaaS 官网，我要用户打开就能直接研究股票，更像一个专业的 Research Terminal。”，Builder 把这条也一起做进了新版。最后出来的新版，Ticker 搜索、热门股票、最近研究这些都被提到了前面，整体也从一个普通工具站变得更像真正的美股研究终端我自己其实完全不懂网站设计，所以这次最有感觉的不是“AI 会写网页”，而是我真的可以像拉一个项目群一样，把 Product、UX、Builder 都放进去，各自负责一块我只负责说我要什么、哪里不满意，中间临时改方向，它们自己继续往下接，最后直接在 Website Builder 里把东西做成。这也是我觉得 Teamily AI Teamily AI 比较特别的地方：它不是让我去管理一堆独立的 AI，而是把人和 Agent 放进同一个工作空间里，聊天、任务、修改记录和最终交付物都在一起。所以Teamily AI 是一个人和 Agent 协作的工作空间，特别适合小企业和小团队像网站可以直接做到 Website Builder 里，研究、文档、Dashboard 这些也能从对话继续变成实际产物；一些反复要做的事情，还可以用 Loop 把整套人 + Agent 流程留下来，下次直接再跑。对我这种一个人同时做产品、研究、内容的人来说，这个思路挺舒服的：我不用每个领域都变成专家，只要能把合适的事情交给合适的 Agent 新版研究终端在这：产品：

以后的工作方式，不会是一个人指挥一堆 AI，而是几个人加几个 Agent 在同一个群里一起干活 Teamily AI 是我见过第一个把这件事做顺的 Humans + Agents 平台：项目做到一半突然改主意，人和 Agent 都能接着彼此的成果往下做，越做越像一支真正的团队这次我就拿自己一直在用的美股研究站： Teamily 里做了个真实测试。 Product Agent 先分析现在网站的问题，UX Agent 接着重新设计首页，最后直接用 Website Builder 做出新版。我还把一起合作的伙伴拉进了群，他看完第一版在群里说：“不要再像普通 AI SaaS 官网，我要用户打开就能直接研究股票，更像一个专业的 Research Terminal。”，Builder 把这条也一起做进了新版。最后出来的新版，Ticker 搜索、热门股票、最近研究这些都被提到了前面，整体也从一个普通工具站变得更像真正的美股研究终端我自己其实完全不懂网站设计，所以这次最有感觉的不是“AI 会写网页”，而是我真的可以像拉一个项目群一样，把 Product、UX、Builder 都放进去，各自负责一块我只负责说我要什么、哪里不满意，中间临时改方向，它们自己继续往下接，最后直接在 Website Builder 里把东西做成。这也是我觉得 Teamily AI Teamily AI 比较特别的地方：它不是让我去管理一堆独立的 AI，而是把人和 Agent 放进同一个工作空间里，聊天、任务、修改记录和最终交付物都在一起。所以Teamily AI 是一个人和 Agent 协作的工作空间，特别适合小企业和小团队像网站可以直接做到 Website Builder 里，研究、文档、Dashboard 这些也能从对话继续变成实际产物；一些反复要做的事情，还可以用 Loop 把整套人 + Agent 流程留下来，下次直接再跑。对我这种一个人同时做产品、研究、内容的人来说，这个思路挺舒服的：我不用每个领域都变成专家，只要能把合适的事情交给合适的 Agent 新版研究终端在这：产品：

梭哈.AI

14,669 views • 4 days ago

做股票量化，真没必要什么都从零开发挖到 6 个很硬核的开源项目，分别负责数据、AI 研究、策略回测、组合优化、绩效分析和实盘交易。以前想搭一套完整的量化系统，光数据接口、回测引擎、风控和交易执行就够折腾了。现在不一样了，很多基础模块已经有成熟的开源实现。分享 6 个值得研究的项目： 1. OpenBB｜金融数据底座把股票、宏观、期权等金融数据统一接入，Python 和 AI Agent 都能调用。 2. Microsoft RD-Agent｜AI 自动研究微软开源的 AI 研发 Agent，可以自动探索因子、设计模型并迭代研究方案。 3. vectorbt｜策略回测基于 NumPy、pandas 和 Numba 的高速回测框架，适合批量测试策略和参数。 4. PyPortfolioOpt｜组合优化把资产配置、风险平价、Black-Litterman 等组合优化方法封装好了。 5. QuantStats｜绩效分析策略跑完直接分析收益、Sharpe、最大回撤等指标，还能生成绩效报告。 6. QuantConnect LEAN｜交易执行支持股票、期货、期权、外汇和 Crypto，多资产回测和实盘可以使用同一套引擎。这 6 个项目分开看是工具，按流程组合起来，就有了一套量化研究与交易系统的基础：金融数据 → AI 因子研究 → 策略回测 → 组合优化 → 风险评估 → 交易执行当然，不是下载安装到一起就能直接跑，数据和交易接口仍然需要适配。但对个人量化开发者来说，最费时间的基础模块已经有现成的开源实现。做股票量化、AI Trading、策略研究或者自动交易的，这 6 个值得一起收藏。

做股票量化，真没必要什么都从零开发挖到 6 个很硬核的开源项目，分别负责数据、AI 研究、策略回测、组合优化、绩效分析和实盘交易。以前想搭一套完整的量化系统，光数据接口、回测引擎、风控和交易执行就够折腾了。现在不一样了，很多基础模块已经有成熟的开源实现。分享 6 个值得研究的项目： 1. OpenBB｜金融数据底座把股票、宏观、期权等金融数据统一接入，Python 和 AI Agent 都能调用。 2. Microsoft RD-Agent｜AI 自动研究微软开源的 AI 研发 Agent，可以自动探索因子、设计模型并迭代研究方案。 3. vectorbt｜策略回测基于 NumPy、pandas 和 Numba 的高速回测框架，适合批量测试策略和参数。 4. PyPortfolioOpt｜组合优化把资产配置、风险平价、Black-Litterman 等组合优化方法封装好了。 5. QuantStats｜绩效分析策略跑完直接分析收益、Sharpe、最大回撤等指标，还能生成绩效报告。 6. QuantConnect LEAN｜交易执行支持股票、期货、期权、外汇和 Crypto，多资产回测和实盘可以使用同一套引擎。这 6 个项目分开看是工具，按流程组合起来，就有了一套量化研究与交易系统的基础：金融数据 → AI 因子研究 → 策略回测 → 组合优化 → 风险评估 → 交易执行当然，不是下载安装到一起就能直接跑，数据和交易接口仍然需要适配。但对个人量化开发者来说，最费时间的基础模块已经有现成的开源实现。做股票量化、AI Trading、策略研究或者自动交易的，这 6 个值得一起收藏。

爱吃折耳根的Ace

23,137 views • 2 days ago

这个项目，真的让我重新燃起了做账号矩阵的冲动。一个 14.5k stars 的开源项目，直接把 Google NotebookLM 变成内容生产流水线。 NotebookLM 很多人应该都用过。上传 PDF、网页、YouTube，它就能帮你整理资料、生成播客、做学习指南。但官方网页版有个很难受的问题：太慢了。传个 PDF，等解析；点生成音频，再等；下载，再等。一套流程跑完，时间全浪费在等待上。更关键的是：它根本不适合批量搞内容。你想一次处理几十个链接？想自动生成一批播客？想接到自己的工作流里？网页版基本没法玩。直到我发现了 notebooklm-py。这是一个非官方 Python API，等于把 NotebookLM 的能力全拆出来了。很多功能甚至比网页版还狠： - 一行命令生成播客 - 支持不同风格、时长、语言 - 批量导入 YouTube / PDF / URL - 幻灯片直接导出 PPTX - 思维导图导出 JSON - 数据导出 CSV - 测验题结构化导出 - 还能用自然语言改单页 PPT 最强的是：它还能接进 Claude Code，当 Agent 技能用。看到这里我脑子里第一反应就是：这不就是账号矩阵生产线吗？热点抓取 → AI研究 → 播客生成 → 图文整理 → PPT生成 → 自动分发整个链路都能串起来。以前做矩阵，拼的是人多。现在越来越像拼工作流了。很多以前需要团队才能做的事情，现在一个人也能跑起来。

这个项目，真的让我重新燃起了做账号矩阵的冲动。一个 14.5k stars 的开源项目，直接把 Google NotebookLM 变成内容生产流水线。 NotebookLM 很多人应该都用过。上传 PDF、网页、YouTube，它就能帮你整理资料、生成播客、做学习指南。但官方网页版有个很难受的问题：太慢了。传个 PDF，等解析；点生成音频，再等；下载，再等。一套流程跑完，时间全浪费在等待上。更关键的是：它根本不适合批量搞内容。你想一次处理几十个链接？想自动生成一批播客？想接到自己的工作流里？网页版基本没法玩。直到我发现了 notebooklm-py。这是一个非官方 Python API，等于把 NotebookLM 的能力全拆出来了。很多功能甚至比网页版还狠： - 一行命令生成播客 - 支持不同风格、时长、语言 - 批量导入 YouTube / PDF / URL - 幻灯片直接导出 PPTX - 思维导图导出 JSON - 数据导出 CSV - 测验题结构化导出 - 还能用自然语言改单页 PPT 最强的是：它还能接进 Claude Code，当 Agent 技能用。看到这里我脑子里第一反应就是：这不就是账号矩阵生产线吗？热点抓取 → AI研究 → 播客生成 → 图文整理 → PPT生成 → 自动分发整个链路都能串起来。以前做矩阵，拼的是人多。现在越来越像拼工作流了。很多以前需要团队才能做的事情，现在一个人也能跑起来。

开发者Hailey

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