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好家伙！TradingView 现在可以让 AI 直接操作了 Claude Code 和 Codex 都能接入，连 Pine Script 开发、代码调试、历史回放，都能交给 AI 辅助完成。做股票量化的，这个项目有点东西！项目叫 tradingview-mcp，提供 78 个 MCP 工具，MIT 协议。它通过 Chrome DevTools Protocol（CDP），让 Claude Code 直接连接 TradingView 桌面端。以前用 AI 开发交易策略，写完代码还得自己复制、编译、截图报错，再切回 AI 修改，整个流程特别折腾。现在有人把这些操作直接串起来了。核心亮点： 1️⃣ AI 行情分析：直接读取 K 线、成交量、RSI、MACD，还能获取自定义指标的线条、标签和数据表。 2️⃣ Pine Script 开发：让 AI 编写策略、操作编辑器、执行编译，再根据报错辅助修复代码。... 3️⃣ 自然语言控制：一句话切换股票、调整周期、添加指标，甚至绘制趋势线和支撑阻力位。 4️⃣ 历史行情回放：控制 TradingView Replay，逐根推进 K 线，辅助验证历史交易信号。 5️⃣ 多图表自动化：支持多窗口布局、批量切换品种、管理价格提醒，还能接入本地 CLI 工作流。 6️⃣ Claude Code + Codex：基于标准 MCP 协议，Claude Code 可按官方教程配置，Codex 也能通过本地 MCP Server 接入。真正有意思的是，它让 AI 从单纯分析行情，变成了能实际操作 TradingView 的开发助手。比如研究 RSI + MACD 策略，可以让 AI 读取指标、编写 Pine Script、检查编译错误，再结合历史回放验证交易逻辑。以前需要反复手动操作的步骤，现在可以让 AI 协助完成。不过它不是实盘交易机器人，需要 TradingView Desktop 和本地调试接口。Codex 也需要手动配置 MCP，目前尚未看到作者针对 Codex 的完整兼容性测试。经常使用 Claude Code、Codex、TradingView，或者想用 AI 开发股票量化策略的，这套工具值得研究。仓库：show more

爱吃折耳根的Ace

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Комментарии: 5

Фото профиля 辛安

辛安29 дней назад

回放逐根推进的时候，AI 读到的 RSI、MACD 是按推进到的那根算，还是图表上最新那根？拿回放验历史信号，看的得是当时那根的值。

Фото профиля 景哥｜AI落地与智能体实践

景哥｜AI落地与智能体实践29 дней назад

tradingview-mcp 借助 MCP 协议，让 AI 直接操控 TradingView，自动完成 Pine Script 编写调试与历史回测，仅用于策略研发，非实盘机器人

Фото профиля Ivan

Ivan29 дней назад

数字确实唬人，但那 0.229% 差在哪儿、换个数据源还准不准，作者一句没提。

Фото профиля EV

EV29 дней назад

CDP 把编译和报错串回 Claude，省的是来回贴代码。回放能验信号，但桌面端登录态掉了或图表布局一变，这 78 个工具会一起哑。

Фото профиля 爱吃折耳根的Ace

爱吃折耳根的Ace29 дней назад

我看中的不是 78 个工具，是终于不用在 TradingView 和代码之间来回倒腾了

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卧槽！TradingView 上那些开源量化策略，居然能让 AI 直接把源码找出来！不光能搜指标、找作者，还能批量收集 Pine Script，建立自己的本地策略库。项目叫 tradingview-indicator-search-mcp-server。它是一套专门为 AI Agent 打造的 TradingView 搜索 MCP，提供 7 个工具，无需 TradingView 账号或 API Key。核心能力： 1️⃣ AI 指标搜索：按趋势、突破、均值回归等关键词，查找公开指标和策略。 2️⃣ Pine Script 源码：输入指标链接，直接获取开源代码，研究买卖信号。 3️⃣ 作者与精选脚本：搜索指定作者的公开作品，浏览 TradingView 编辑精选。 4️⃣ 批量策略采集：自动收集指标和源码，保存到本地 SQLite 数据库。 5️⃣ 本地代码搜索：直接查找 ta.supertrend、strategy.entry 等代码，快速筛选策略。 6️⃣ AI Agent + MCP：支持 Claude Code、Cursor，Codex 也可通过本地 MCP 配置接入。我觉得最有意思的，是它能让 AI 直接研究大量 Pine Script 源码。比如让 Claude 收集 100 套趋势策略，再筛选使用 ATR 止损的代码，分析别人是怎么设计交易规则的。指标搜索 → 源码采集 → 本地检索 → AI 辅助量化研究。以前得自己在 TradingView 上反复找指标，现在不少工作可以直接交给 AI。经常用 TradingView、Claude Code、Codex，或者研究 Pine Script 股票量化策略的，这个项目值得收藏。

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爱吃折耳根的Ace

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好家伙！TradingView 上别人写的量化策略，现在居然能让 AI 直接把源码挖出来！一次收集 100 套交易策略，再筛出使用 ATR 止损、SuperTrend 的代码，连自己的策略库都能建！项目叫 tradingview-indicator-search-mcp-server。它是一套专门为 AI Agent 开发的 TradingView MCP 工具，内置 7 个功能，无需 TradingView 账号或 API Key。核心能力： 1️⃣ AI 指标搜索：通过自然语言寻找趋势、突破、均值回归等公开策略。 2️⃣ Pine Script 源码：输入指标链接，直接获取公开源码，研究买卖信号。 3️⃣ 作者与精选脚本：查询指定作者的指标，浏览 TradingView 编辑精选。 4️⃣ 批量策略采集：自动收集指标和源码，存入本地 SQLite 数据库。 5️⃣ 本地代码检索：按 ta.supertrend、strategy.entry 等代码筛选策略。 6️⃣ AI Agent + MCP：支持 Claude Code、Cursor，Codex 也可通过标准 MCP 协议接入。我觉得最厉害的，是它让 AI 不只是帮你写 Pine Script，还能直接研究别人已经公开的量化策略。比如先收集 100 套趋势策略，再筛选使用 ATR 止损的代码，让 AI 分析这些策略的进出场逻辑。指标搜索 → 源码采集 → 本地检索 → AI 量化研究。原本需要在 TradingView 上反复翻找的工作，现在可以交给 AI 辅助完成。经常使用 TradingView、Codex、Claude Code，或者想用 AI 研究 Pine Script 股票量化策略的，这个项目值得收藏。

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爱吃折耳根的Ace

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卧槽！现在连 YouTube 上的交易策略，都能让 AI 帮你拆解成 Pine Script 了？甚至从指标开发、代码调试到策略优化，都给安排上了。最近发现一个挺狠的开源项目：pinescript-agents，MIT 协议。由 TradersPost 开源，专门为 Claude Code 打造的 TradingView 量化开发工具箱，内置 7 个 AI Skills，支持 Pine Script v6。以前看到不错的交易策略，想自己复现，得反复看视频、整理交易规则、写代码、修报错，整个流程相当折腾。现在这些工作，可以交给不同的 AI Skills 协助完成。里面有 6 个值得关注的能力： 1️⃣ YouTube 策略解析：输入交易教程链接，AI 提取字幕、识别指标参数和进出场规则，辅助还原交易策略。 2️⃣ AI 指标开发：用自然语言描述交易想法，自动辅助生成 Pine Script v6 指标和策略代码。 3️⃣ 智能代码调试：分析编译报错、指标重绘和逻辑异常，辅助定位并修复问题。 4️⃣ 策略回测开发：辅助完善回测逻辑、胜率统计、收益回撤和风险管理规则。 5️⃣ 性能优化：优化复杂脚本的计算效率、代码结构和图表显示。 6️⃣ 多 Skill 协作：由 pine-manager 协调任务，从策略设计、代码生成到调试优化，串起完整开发流程。我比较感兴趣的还是它的 YouTube 策略解析。以前看到别人分享交易系统，光是研究买卖逻辑就得花不少时间。现在可以让 AI 先提取规则，再交给开发 Skill 实现。相当于给 TradingView 配了一支 AI 量化开发小团队。当然，它不是自动交易机器人，生成的策略仍需验证，尤其要注意重绘和未来数据泄漏问题。经常用 Claude Code、TradingView，或者想用 AI 开发股票量化策略的，值得收藏。仓库：

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爱吃折耳根的Ace

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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。

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爱吃折耳根的Ace

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卧槽！TradingView 的 Pine Script，居然可以搬到 Python 本地运行了！更狠的是，作者拿 1000 个真实脚本和 TradingView 对照，1.32 亿条数据里有 99.771% 做到了按位一致。项目叫 PyneCore，200 Stars，Apache-2.0 开源协议。它不是普通的指标库，而是一套兼容 Pine Script 运行逻辑的 Python 框架，让技术指标、交易策略能够脱离 TradingView，在本地运行和回测。以前想把 TradingView 策略迁移到 Python，最麻烦的不是重写指标公式，而是处理逐根 K 线计算、历史数据引用、变量状态和订单执行逻辑。 PyneCore 就是专门解决这些问题的。核心亮点： 1️⃣ Pine Script 兼容：在 Python 中复现逐根 K 线执行机制，支持 Series 历史引用、Persistent 持久变量和 NA 缺失值处理。 2️⃣ AST 自动转换：通过 Python AST 转换，让普通 Python 代码具备 Pine Script 的运行语义，不用自己实现整套执行机制。 3️⃣ 完整技术指标库：支持 Pine Script v6 的 ta.* 技术分析函数，方便开发均线、RSI、MACD 等量化指标。 4️⃣ 本地策略回测：支持 Pine Script 风格的策略执行和历史回测，还能结合 Python 数据分析、机器学习工具进行研究。 5️⃣ 真实脚本验证：官方使用 1000 个 TradingView 脚本测试，1353 组可对照输出全部匹配，35 万多笔交易的执行时点也完成了对照验证。我觉得这个项目真正有意思的，是把 TradingView 的策略逻辑和 Python 量化生态连接起来了。比如你在 TradingView 写好一套均线突破策略，可以通过转换工具迁移到 Python，再结合 Pandas、机器学习和本地回测系统继续研究。相当于不用完全推倒重写，就能把 Pine Script 策略带进自己的量化研究环境。经常使用 TradingView、Python，或者想把 Pine Script 策略迁移到本地量化系统的，这个项目值得研究。

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爱吃折耳根的Ace

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卧槽！有人把 48 套 TradingView 量化交易策略直接开源了！趋势跟踪、动量交易、均值回归，连多品种自动预警和策略回测都安排好了。这个开源项目叫 pinescript-strategies。作者整理了 74 个 Pine Script 文件，包含 48 套交易策略、19 个技术指标和 7 套多品种预警系统，支持 Pine Script v4/v5。以前想研究 TradingView 量化策略，得自己找指标、写交易规则、调试代码。现在不少现成策略都能直接打开源码研究。核心亮点： 1️⃣ 趋势跟踪：包含 Double Supertrend、EMA 交叉等策略，研究趋势判断和进出场信号。 2️⃣ 动量交易：结合 MACD、RSI、布林带等指标，研究动量变化和交易机会。 3️⃣ 均值回归：提供 BB + Aroon、布林带背离等策略，研究价格反转和回归逻辑。 4️⃣ 技术指标库：19 个指标源码，涵盖 MACD 背离、DMI、SuperTrend 和波动率分析。 5️⃣ 多品种自动预警：7 套警报脚本，部分支持同时监控 40 个交易品种。 6️⃣ 自动化回测：通过 PineTS 测试部分 v5 策略，分析胜率、Sharpe 和最大回撤等指标。我觉得最有价值的，不是单纯收集了 48 套策略，而是把交易逻辑、技术指标、预警和回测工具放到了一起。比如用 SuperTrend 判断趋势，RSI 过滤信号，再结合 MACD 研究入场条件，就能尝试搭建自己的量化策略。而且源码都能直接研究，不用每个交易条件都从零开发。经常用 TradingView、学习 Pine Script，或者想开发股票量化策略的，这套源码值得收藏。

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爱吃折耳根的Ace

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爱吃折耳根的Ace

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爱吃折耳根的Ace

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卧槽！FMZ 把积累多年的量化交易策略直接放上 GitHub，6K Stars、1.9K Forks！整个仓库超过 5800 个文件条目，趋势、网格、套利、资金费率、高频、期货、Crypto，连 TradingView 策略都能找到。我以前写量化策略，光交易所 API、订单精度、手续费、滑点这些问题就能折腾好几天。 FMZ 直接公开大量现成策略的源码和交易逻辑，拿来研究、修改，再配合平台回测，省下不少重复开发的时间。核心能力： 1️⃣ 策略资源丰富：趋势跟踪、网格、套利、马丁、均值回归等大量案例 2️⃣ TradingView 策略：Pine Script 源码，涵盖 EMA、RSI、MACD、Supertrend 等指标 3️⃣ 套利与对冲：跨交易所价差、三角套利、网格交易等实战思路 4️⃣ 多语言支持：JavaScript、Python、C++、Pine Script、麦语言等 5️⃣ 回测与实盘：结合 FMZ 平台测试收益、回撤、成交记录，还能模拟和实盘运行 6️⃣ AI + MCP：FMZ 平台支持 AI 辅助写策略、查询市场数据和调用回测工具更实用的是，不少案例连下单、平仓、止盈止损的代码都给出来了。想研究一个交易策略，直接看看别人怎么实现，再改参数、重新回测，比自己从零折腾效率高得多。不过部分历史策略可能已经失效，实盘前需要验证。做 Crypto 量化、TradingView 策略研究或者自动交易机器人的，这个值得收藏。 GitHub：

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33,996 просмотров • 12 дней назад

好家伙！TradingView 上那些常用的技术指标，Python 居然有一整套现成的 RSI、MACD、ATR、布林带，连 K 线形态识别都有，150 多种算法直接调用，做股票量化的可以看看！项目叫 TA-Lib Python，12K+ Stars，BSD-2-Clause 协议。它是经典 TA-Lib 技术分析库的 Python 封装，底层采用 C 语言计算，通过 Cython 提供高性能接口。以前开发量化策略，光是写指标公式、处理行情数据、验证计算结果，就得折腾不少时间。现在几行 Python 代码，就能把这些指标接进自己的量化系统。几个比较硬核的能力： 1️⃣ 150+ 技术指标：RSI、MACD、ADX、ATR、布林带等全覆盖，趋势、动量、波动率和成交量分析都有。 2️⃣ K 线形态识别：自动识别吞没形态、锤头线、十字星等，把原本靠肉眼判断的形态转换成量化信号。 3️⃣ Cython 高性能：底层调用 C 语言库，官方称相比旧版 SWIG 接口快 2–4 倍，适合批量指标计算。 4️⃣ Python 数据集成：支持 NumPy、Pandas、Polars，可以直接处理行情数据，接入自己的量化策略。 5️⃣ Streaming API：支持快速获取最新指标值，方便接入实时行情监控和交易信号系统。我觉得它真正厉害的，不是指标数量多，而是把量化开发中最重复的计算工作给解决了。比如用 yfinance 获取美股行情，TA-Lib 计算 RSI、MACD 和 ATR，再交给 vectorbt 批量回测。行情数据 → 技术指标 → 交易信号 → 策略回测，整个流程就串起来了。做 Python 股票量化、自动化选股或者策略研究的，这个项目值得收藏。仓库：

好家伙！TradingView 上那些常用的技术指标，Python 居然有一整套现成的 RSI、MACD、ATR、布林带，连 K 线形态识别都有，150 多种算法直接调用，做股票量化的可以看看！项目叫 TA-Lib Python，12K+ Stars，BSD-2-Clause 协议。它是经典 TA-Lib 技术分析库的 Python 封装，底层采用 C 语言计算，通过 Cython 提供高性能接口。以前开发量化策略，光是写指标公式、处理行情数据、验证计算结果，就得折腾不少时间。现在几行 Python 代码，就能把这些指标接进自己的量化系统。几个比较硬核的能力： 1️⃣ 150+ 技术指标：RSI、MACD、ADX、ATR、布林带等全覆盖，趋势、动量、波动率和成交量分析都有。 2️⃣ K 线形态识别：自动识别吞没形态、锤头线、十字星等，把原本靠肉眼判断的形态转换成量化信号。 3️⃣ Cython 高性能：底层调用 C 语言库，官方称相比旧版 SWIG 接口快 2–4 倍，适合批量指标计算。 4️⃣ Python 数据集成：支持 NumPy、Pandas、Polars，可以直接处理行情数据，接入自己的量化策略。 5️⃣ Streaming API：支持快速获取最新指标值，方便接入实时行情监控和交易信号系统。我觉得它真正厉害的，不是指标数量多，而是把量化开发中最重复的计算工作给解决了。比如用 yfinance 获取美股行情，TA-Lib 计算 RSI、MACD 和 ATR，再交给 vectorbt 批量回测。行情数据 → 技术指标 → 交易信号 → 策略回测，整个流程就串起来了。做 Python 股票量化、自动化选股或者策略研究的，这个项目值得收藏。仓库：

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25,237 просмотров • 28 дней назад

我去！TradingView 上那些复杂的技术指标，居然有人把 Pine Script 源码整理成了一个开源仓库。 tradingview-custom-indicators，496 Stars。涵盖趋势、均线、动量、支撑阻力和交易策略，不只是看指标，还能直接研究背后的计算逻辑。平时用 TradingView，看到不错的买卖信号，想知道它到底怎么算出来的，却找不到源码。这个仓库正好提供了一批可以拆解、修改的参考脚本。里面有 6 个值得关注的东西： 1️⃣ Volume Support & Resistance：通过成交量识别支撑阻力区域，辅助判断关键价格位置。 2️⃣ KAMA 自适应均线：根据市场变化调整灵敏度，减少震荡行情中的无效信号。 3️⃣ Ehlers Super Smoother：利用数字滤波算法平滑价格，过滤噪声，让趋势更清晰。 4️⃣ Range Volume Change：对比不同时段的成交量变化，适合研究美股盘前放量情况。 5️⃣ Equilibrium：结合快慢均线和信号线交叉，研究买卖信号的触发逻辑。 6️⃣ Trading Strategies：收录交易策略脚本，可以拆解进出场条件，再组合成自己的策略。我觉得这类仓库最有价值的，不是直接复制某个指标去交易。而是能看到别人怎么计算趋势、过滤噪声、生成信号，再把这些逻辑改造成自己的量化策略。经常使用 TradingView、学习 Pine Script，或者想开发股票量化策略的，可以留着慢慢研究。

我去！TradingView 上那些复杂的技术指标，居然有人把 Pine Script 源码整理成了一个开源仓库。 tradingview-custom-indicators，496 Stars。涵盖趋势、均线、动量、支撑阻力和交易策略，不只是看指标，还能直接研究背后的计算逻辑。平时用 TradingView，看到不错的买卖信号，想知道它到底怎么算出来的，却找不到源码。这个仓库正好提供了一批可以拆解、修改的参考脚本。里面有 6 个值得关注的东西： 1️⃣ Volume Support & Resistance：通过成交量识别支撑阻力区域，辅助判断关键价格位置。 2️⃣ KAMA 自适应均线：根据市场变化调整灵敏度，减少震荡行情中的无效信号。 3️⃣ Ehlers Super Smoother：利用数字滤波算法平滑价格，过滤噪声，让趋势更清晰。 4️⃣ Range Volume Change：对比不同时段的成交量变化，适合研究美股盘前放量情况。 5️⃣ Equilibrium：结合快慢均线和信号线交叉，研究买卖信号的触发逻辑。 6️⃣ Trading Strategies：收录交易策略脚本，可以拆解进出场条件，再组合成自己的策略。我觉得这类仓库最有价值的，不是直接复制某个指标去交易。而是能看到别人怎么计算趋势、过滤噪声、生成信号，再把这些逻辑改造成自己的量化策略。经常使用 TradingView、学习 Pine Script，或者想开发股票量化策略的，可以留着慢慢研究。

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30,342 просмотров • 1 месяц назад

卧槽！TradingView 连支撑阻力都能自动画了，失效的关键价位还能自己清除！价格反转、异常放量也能自动识别，3 套 Pine Script 指标源码直接公开，做股票量化的可以研究一下。这个开源项目叫 Tradingview-Indicators。它专门研究价格走势、关键买卖区域和成交量变化，把原本需要手动画线、观察的交易信号，变成可以自动计算的技术指标。核心亮点： 1️⃣ 支撑阻力识别：自动标记股价容易反弹或遇阻回落的潜在区域。 2️⃣ 动态区域管理：价格突破关键区域后，自动清除失效标记。 3️⃣ 价格反转识别：自动寻找历史转折点，支持多周期显示和突破预警。 4️⃣ 异常成交量：对比历史均量，识别突然放量、缩量等异常信号。 5️⃣ 量能趋势分析：追踪连续放量和缩量，辅助判断突破有没有成交量配合。我觉得最实用的，是它把关键价格位置和成交量结合起来了。比如研究一只美股，先自动标出潜在支撑阻力，再观察价格是否突破，最后结合异常成交量研究信号强弱。支撑阻力 → 价格突破 → 成交量验证。原本靠肉眼判断的交易条件，现在可以直接拆解源码，再尝试改成自己的股票量化策略。经常使用 TradingView、研究技术分析，或者想开发 Pine Script 量化策略的，这套源码值得收藏。

卧槽！TradingView 连支撑阻力都能自动画了，失效的关键价位还能自己清除！价格反转、异常放量也能自动识别，3 套 Pine Script 指标源码直接公开，做股票量化的可以研究一下。这个开源项目叫 Tradingview-Indicators。它专门研究价格走势、关键买卖区域和成交量变化，把原本需要手动画线、观察的交易信号，变成可以自动计算的技术指标。核心亮点： 1️⃣ 支撑阻力识别：自动标记股价容易反弹或遇阻回落的潜在区域。 2️⃣ 动态区域管理：价格突破关键区域后，自动清除失效标记。 3️⃣ 价格反转识别：自动寻找历史转折点，支持多周期显示和突破预警。 4️⃣ 异常成交量：对比历史均量，识别突然放量、缩量等异常信号。 5️⃣ 量能趋势分析：追踪连续放量和缩量，辅助判断突破有没有成交量配合。我觉得最实用的，是它把关键价格位置和成交量结合起来了。比如研究一只美股，先自动标出潜在支撑阻力，再观察价格是否突破，最后结合异常成交量研究信号强弱。支撑阻力 → 价格突破 → 成交量验证。原本靠肉眼判断的交易条件，现在可以直接拆解源码，再尝试改成自己的股票量化策略。经常使用 TradingView、研究技术分析，或者想开发 Pine Script 量化策略的，这套源码值得收藏。

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51,049 просмотров • 21 дней назад

卧槽！AKShare 的 1000 多个财经数据接口，现在连 Claude Code 都能直接调用了！股票、ETF、基金、期货、宏观经济数据，不用自己写 Python 爬取，直接让 AI 查询就行。 AKTools，1.5K Stars、MIT 开源，由 AKShare 团队开发，支持 HTTP API + MCP 两种调用方式。以前做量化研究，Python 获取数据还算方便，但换成 JavaScript、Go、Java，又得自己封装接口，AI 想查询行情也得额外写工具。现在 AKTools 直接把 AKShare 的数据接口变成标准 API，AI 还能通过自然语言自动查找和调用。核心能力： 1️⃣ 1000+ 财经接口：覆盖 A 股、基金、期货、宏观经济等 AKShare 数据资源 2️⃣ AI + MCP：支持 Claude Code、Claude Desktop、Cursor，让 AI 自动查找接口并获取数据 3️⃣ 跨语言调用：Python、JavaScript、Go、Rust、Java 等都能通过 HTTP 获取行情 4️⃣ 数据直接导出：支持 JSON、CSV、Excel，不用自己写数据格式转换代码 5️⃣ 一键启动服务：一行命令启动 HTTP API，支持 Docker 和服务器部署 6️⃣ 接口搜索与缓存：自动查询接口参数，内置 60 秒缓存，减少重复请求更实用的是，你可以直接告诉 Claude Code： “帮我获取贵州茅台最近一年的日线行情，再分析价格和成交量变化。” AI 就能搜索对应的 AKShare 接口、填写参数并读取数据，不用自己反复查文档。整个服务也能部署到本地或服务器，让多个程序共用同一套财经数据接口。做 A 股量化、金融 AI Agent、股票数据分析或者自动化投研的，这套工具值得收藏！

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13,300 просмотров • 7 дней назад

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。

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111,498 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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63,968 просмотров • 3 месяцев назад

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：

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142,541 просмотров • 1 месяц назад

卧槽！TradingView 上那些复杂的买卖信号，居然有人直接把底层 Pine Script 源码开源了！连多空力量、趋势反转、动量分析和交易策略，都能拆开研究。这个开源项目叫 TradingView-Proprietary-Indicators。它不是普通的指标合集，而是一套涵盖趋势识别、量价分析、K 线形态和交易策略的源码库，做股票量化的可以直接拿来研究。核心亮点： 1️⃣ QQC 量价动量：结合多空 K 线数量、实体影线和成交量，分析市场背后的多空力量。 2️⃣ MACD-V：对传统 MACD 进行波动率标准化，研究不同市场环境下的动量强弱。 3️⃣ Ichimoku Cloud：一目均衡表，结合云层、转换线和基准线判断趋势与交叉信号。 4️⃣ ADX 趋势过滤：区分趋势与震荡行情，辅助过滤无趋势环境中的交易信号。 5️⃣ K 线形态识别：支持 Engulfing、Inside Bar、Kicker 等形态，识别潜在反转与突破机会。 6️⃣ Trading Strategies：提供 Kijun Arrow、Bollinger Bands Force、HOLP 等策略源码，研究具体进出场规则。我比较感兴趣的是 QQC 和 MACD-V。一个研究量价背后的多空力量，一个通过波动率判断动量强弱，再结合 ADX 过滤震荡，就能尝试搭建自己的量化交易策略。最关键的是，这些不是只能看买卖箭头的黑盒指标，源码可以直接阅读、修改和研究。经常使用 TradingView、研究技术指标，或者想开发股票量化策略的，这套源码值得收藏。

卧槽！TradingView 上那些复杂的买卖信号，居然有人直接把底层 Pine Script 源码开源了！连多空力量、趋势反转、动量分析和交易策略，都能拆开研究。这个开源项目叫 TradingView-Proprietary-Indicators。它不是普通的指标合集，而是一套涵盖趋势识别、量价分析、K 线形态和交易策略的源码库，做股票量化的可以直接拿来研究。核心亮点： 1️⃣ QQC 量价动量：结合多空 K 线数量、实体影线和成交量，分析市场背后的多空力量。 2️⃣ MACD-V：对传统 MACD 进行波动率标准化，研究不同市场环境下的动量强弱。 3️⃣ Ichimoku Cloud：一目均衡表，结合云层、转换线和基准线判断趋势与交叉信号。 4️⃣ ADX 趋势过滤：区分趋势与震荡行情，辅助过滤无趋势环境中的交易信号。 5️⃣ K 线形态识别：支持 Engulfing、Inside Bar、Kicker 等形态，识别潜在反转与突破机会。 6️⃣ Trading Strategies：提供 Kijun Arrow、Bollinger Bands Force、HOLP 等策略源码，研究具体进出场规则。我比较感兴趣的是 QQC 和 MACD-V。一个研究量价背后的多空力量，一个通过波动率判断动量强弱，再结合 ADX 过滤震荡，就能尝试搭建自己的量化交易策略。最关键的是，这些不是只能看买卖箭头的黑盒指标，源码可以直接阅读、修改和研究。经常使用 TradingView、研究技术指标，或者想开发股票量化策略的，这套源码值得收藏。

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26,342 просмотров • 28 дней назад

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👇👇👇

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比特币橙子Trader

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