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根据大家反馈，优化了1天。修复所有安装出现的问题。用龙虾仅需2步即可安装。第一步：发送龙虾内容：请帮我部署『领哥量化机甲』请依次执行： 1. git clone 2. 进入目录并用 python3 -m venv quant_venv 创建虚拟环境。 3. 激活环境并 pip install -r requirements.txt。 4. 将 .env.example 复制为 .env。完成后告诉我，如回复你.env已完成填写，请启动：python telegram_gateway.py 第二步：填写电报ID，Token，API私钥等，如模拟交易API可以发给大虾让他填写，填写完成后回复大虾已填写即可完成。后续计划：打通交易和自动交易后，可进行AI闭环回测，通过交易获得数据，AI模型分析数据，根据分析优化策略，以此循环。

领哥LingGe🙏

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爱吃折耳根的Ace

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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。

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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。

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爱吃折耳根的Ace

23,137 просмотров • 2 дней назад

你的龙虾赚钱了吗哈哈哈灵魂拷问 ClawQuant Trader — AI Agent 原生的量化研究终端龙虾版 TradingView 功能亮点： - 深度集成 Binance 数据 API，默认对接全球最大交易所的实时行情 - 开箱即用 7 大内置策略：DCA / 均线交叉 / 网格 / RSI 反转 / 布林带 / MACD /唐奇安突破，覆盖趋势跟踪、均值回归、被动投资三大流派 - 事件驱动回测引擎 + 批量对比 + 参数扫描 + Walk-forward 验证 - 5 维稳定性评分（0-100）+ 专业图表报告（权益曲线 / 回撤 / 交易标记） - 6 个标准化 Skill 接口，AI Agent 通过自然语言即可完成从数据拉取到模拟部署的全流程你跟 AI 说"帮我找最近 30 天最稳的策略"，它自动拉Binance 数据、跑 7个策略回测、参数调优、出报告。全程自然语言，零代码。也可以嵌入策略。 PyPI: pip install clawquant GitHub: 官网: 介绍文章：

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0x 哆啦A梦

57,650 просмотров • 7 месяцев назад

在做浏览器自动化脚本时，我们常常需要编写大量代码来处理复杂的网页交互，不仅耗时耗力，还难以调试和优化，要是出错更是难以精准定位问题所在。最近在 GitHub 上我发现了一款强大的开源自动化浏览器智能体：Index。它能够在浏览器上自动执行复杂的网页任务，无需编写代码脚本，简单描述任务需求即可完成各种网页操作。 GitHub：主要功能 - 基于 Claude 3.7 Sonnet 提供强大的 AI 能力，后续将支持更多模型 - 提供 API 和可视化操作 UI 界面，也支持完全自托管部署使用 - 能执行复杂的网页任务，如数据收集、表单填写和内容分析 - 支持自定义浏览器窗口大小和远程 CDP 连接安装部署简单，几行代码即可开始使用，也可直接使用托管 API 服务。

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GitHubDaily

35,779 просмотров • 1 год назад

开源我自用的 10x 创作神器：一个能自我进化的 AI 内容操作系统每天帮我自动读取 100 多个高质量信息源，根据个人定位推荐选题并生成推文草稿然后分析历史发布数据，持续优化下一轮选题与内容，形成“信息发现—选题—创作—发布—反馈”的完整闭环欢迎使用和反馈👇 github. com/star23/content-os

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Star@Day1Global Podcast

13,199 просмотров • 1 месяц назад

我去！13 个 AI 智能体组团去炒股票这个开源项目叫 PRISM-INSIGHT。盯美股韩股、自动抓异动股、写研报、还能真金白银下单。一个人就能开一家 AI 交易公司！以前那些 AI 选股工具，大多就一个模型来回问答，要么只出报告、不能下单。 PRISM-INSIGHT 不一样，13 个 agent 分成宏观/分析/策略/交易/沟通几支小队协作，从盯盘到下单一条龙，还带交易日志自我进化。核心能力： 1️⃣ 异动股扫描：自动检测成交量、价格突然异常的股票，生成观察池 2️⃣ 13+ AI Agent：宏观、技术、财务、行业、新闻、策略、交易等分工协作 3️⃣ 自动生成研报：分析完成后可以直接生成完整研究报告和 PDF 4️⃣ 模拟交易：AI 根据研究结果做 Buy / Sell，并持续记录组合、交易和绩效 5️⃣ 自动交易：支持通过韩国投资证券 API 接真实交易，也可以先用 Demo 模式测试 6️⃣ 自我反馈：Trading Journal 会把历史交易结果重新反馈给系统，影响后续决策 7️⃣ 美股 + 韩股：支持 NYSE / NASDAQ 和 KOSPI / KOSDAQ 8️⃣ 实时 Dashboard + Telegram：可以直接看组合表现，也能接收异动股和 AI 报告提醒而且现在不用先折腾完整环境，美股 Quickstart 只需要 OpenAI API Key，就能先生成 AAPL、NVDA、MSFT 这类股票的 AI 研究报告；也支持 Docker 自部署。做 AI 投研、多 Agent 股票研究或者自动交易系统的，这个值得研究。

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爱吃折耳根的Ace

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兄弟们，终极写代码工具来了 Bolt․new：AI 帮你自动写代码自动运行并自动部署而且全部在浏览器中完成你只需撰写简单的提示，它即可帮你自动编写代码、并可一键编辑、运行和自动部署复杂的全栈应用。而且全部在浏览器中完成，不需要安装额外的任何软件。真正的零基础小白也可开发产品... bolt․new 依托于 WebContainers 技术，这是一种能够在浏览器中运行完整开发环境的微型操作系统。它支持现代开发工具链，如 npm、Vite 和 Next.js，让用户无需额外的开发环境配置，即可直接在浏览器中编写、运行、调试和部署应用。这些环境在毫秒内启动并立即在线可分享——只需点击一次

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小互

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在对前端网页应用进行性能优化时，经常会打开 Chrome DevTools 分析加载时间、网络请求，以及排查问题，整个过程耗时耗力。现在 Chrome DevTools 推出了 MCP 并且代码已开源，可以直接让 AI 完成网页自动化测试、调试以及优化整套开发流程。比如将其安装到 Gemini CLI 等支持 MCP 的 AI 编程工具中，就能够自动进行网页导航、性能分析、截图调试等复杂操作，简化开发流程。 GitHub：甚至可以模拟真人操作，比如页面点击、填写表单、元素拖拽等各种交互，可应用于自动化测试以及爬虫等场景。除此之外，还可以模拟不同设备 CPU 性能、网络和屏幕尺寸，同时支持直接在网页中运行 JavaScript 代码并查看结果。项目代码已完全开源，开发者可以根据需求扩展更多能力，感兴趣的同学可以安装到任意支持 MCP 的 AI 助手中使用。

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参加数学建模竞赛，熬夜分析问题、写代码、做实验、写论文，3 天比赛下来身心俱疲。有位开发者正有如此经历，便开源了一个专为数学建模设计的 AI Agent：MathModelAgent。自动化完成整个数学建模流程：从问题分析、建立模型、编写代码到撰写论文，最终生成一份可以获奖级别的建模论文。 GitHub：主要功能： - 自动分析问题并建立数学模型，无需手动梳理复杂逻辑 - 集成代码执行环境，支持本地 Jupyter 和云端代码执行 - 多智能体协作：建模手、代码手、论文手分工合作 - 支持主流 AI 模型，每个智能体可配置最适合的模型 - 自动生成格式规范的完整论文，包含正确的文献引用 - 轻量化架构设计，成本低且部署简单提供 Docker、本地部署和自动脚本三种安装方式，有需要的同学可以看一下。

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和AI Agent一起工作是一种什么样的体验？扣子空间详细体验评测（下面有邀请码）🧵↓ 字节跳动发布新一代 AI Agent 平台：扣子空间，Slogan为：在扣子空间，和 Agent 一起开始你的工作。也就是你可以像和真人协作一样，和AI一起完成特定任务。通过自然语言交流直接交付结果🫡 例如这个↓ 这个测试是模拟你通过AI来简化你的工作或者提高你的工作效率或者成果，例如假如你是一个幼儿园老师就可以通过AI生成一个交互式的英语学习应用。提高孩子们学习英语的乐趣。它支持调用MCP，这个测试调用了两个MCP，一个是图像生成一个是语音生成。扣子空间，它可以是： ✅「通用实习生」：可以处理各种基础任务，比如整理资料、写文案、查数据等。 ✅「领域专家」：针对具体行业或专业的问题（如法律、医学、设计等）有深入理解，能给出专业建议或完成复杂任务。你可以根据自己的需要选择不同AI来协助你完成任务。它不只是回答问题，AI还能主动帮你做事：比如生成报告、整理数据、写代码、规划日程等。支持两种工作方式：自动模式：AI自动帮你完成任务。协作模式：你可以一步步与AI互动，逐步推进任务，更适合复杂工作。

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小互

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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

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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

23,657 просмотров • 2 дней назад

经过与 Openclaw 协作的 Vibe Coding，终于可以给大家看一眼我目前新开启的项目：A-Trading 了！这是一个内置 AI 的量化交易工具，你可以让 AI 在各个时间周期为你实时生成各种属性的量化策略，根据多策略的运行情况，进行策略杂交。简单来说就是用“优胜劣汰”的方式快速筛选最适合当下的交易策略！每当你切换新的时间周期或要求策略生成后，AI会立即生成10~20个随机策略，随后程序后台会立即根据策略与价格数据进行本地回测，从而对不同策略进行排名；当程序连续运行一段时间后，回测数据+实测数据表现最好的两个策略可以被选中进行繁殖... 点击“进化”按钮后，AI会继续根据优势策略，取长补短，在其基础上重新生成更多“子策略”，以此类推，理论上在这个模式下，你可以很快找到最适合当前市场结构的策略。随着时间推移，优势策略可能会被取代，没关系，继续进化繁殖即可，系统会自动淘汰落后的策略... 目前我刚刚完成了和 TradingView 同级别的K线显示系统，并加入了持仓、交易标记等功能。接下来除了对策略繁衍功能进行完善以外，还会尝试加入交易所API对接系统以及账户风控系统甚至实时 AI 交流框... 整个开发过程中，UI及自研K线部分是最头疼的，累积烧掉了近5000多万 Tokens... 接下来由于整体架构已经完善，就只需要慢慢增加更多的功能即可！感谢 OpenClaw🦞 ，让我感受到了远比 Cursor 快乐的 Coding 体验，除了他动不动造反以外都不错！未来我还会慢慢更新该项目的进展，大家有什么好的建议都可以提出来，我现在感觉无所不能！哈哈哈！

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Crypto_Painter

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在 GitHub 上找到了 Claude For Chrome 的开源平替：AIPex，通过自然语言直接控制浏览器执行各种自动化任务。集成了 30+ 种自动化工具，能够理解网页内容并精准执行点击、填写、截图、数据提取等复杂操作。 GitHub：主要功能： - 自然语言控制浏览器，无需编程基础即可实现自动化 - 智能数据提取，自动从网页收集和整理信息 - 精准元素交互，AI 视觉识别页面元素并执行操作 - 表单自动填写，智能匹配字段并批量处理 - 多标签页管理，AI 自动分组和组织浏览器标签 - 内容处理分析，自动高亮总结重要信息并生成笔记直接在 Chrome 应用商店上搜索安装后，通过按下 Ctrl+M 快捷键即可唤起使用。

在 GitHub 上找到了 Claude For Chrome 的开源平替：AIPex，通过自然语言直接控制浏览器执行各种自动化任务。集成了 30+ 种自动化工具，能够理解网页内容并精准执行点击、填写、截图、数据提取等复杂操作。 GitHub：主要功能： - 自然语言控制浏览器，无需编程基础即可实现自动化 - 智能数据提取，自动从网页收集和整理信息 - 精准元素交互，AI 视觉识别页面元素并执行操作 - 表单自动填写，智能匹配字段并批量处理 - 多标签页管理，AI 自动分组和组织浏览器标签 - 内容处理分析，自动高亮总结重要信息并生成笔记直接在 Chrome 应用商店上搜索安装后，通过按下 Ctrl+M 快捷键即可唤起使用。

GitHubDaily

29,566 просмотров • 1 год назад

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：

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爱吃折耳根的Ace

27,184 просмотров • 29 дней назад

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。

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爱吃折耳根的Ace

24,479 просмотров • 1 месяц назад

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👇

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Vincent

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