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Ana Sayfaya Dön

这可能是我见过最离谱的金融数据库之一。 FinanceDatabase 收录了 30万+ 金融资产：股票、ETF、基金、指数、外汇、加密货币…… 还能按国家、行业、交易所、市值直接筛选。做美股研究、量化、金融数据分析的，建议收藏：一行安装： pip install financedatabase

Smartpig

23,603 subscribers

46,235 görüntüleme • 6 gün önce •via X (Twitter)

Finans Bilim & Teknoloji

Anya Rossi• Live Now

Private livecam show

4 Yorum

Domótica Práctica5 gün önce

Cc: @Gsnchez

Chanelle Pinsky profil fotoğrafı

Chanelle Pinsky5 gün önce

应⁠‌⁠⁠该‌‌没‌⁠‍人‌‌‌‌比⁠‌我‍‍玩⁠‌‍的‌‌开‍‌‌‌了‍吧‍‍🌉‌⁠‍⁠⁠🐺‌‌⁠我‍‌⁠‍福⁠‌不⁠‌⁠‍黑⁠⁠不⁠⁠‍信‌⁠你⁠‌‍‌看‍‌

⁠‌‍⁠咪咪‍酱 profil fotoğrafı

⁠‌‍⁠咪咪‍酱5 gün önce

比‌‌‍‍我⁠‌⁠好‍⁠‍看⁠⁠的⁠‌没‌‌我‌‍骚‌‍‍🌍‍‍‍⁠⁠⁠‍😺‌‍‍‍比‍‍我‌⁠‌⁠骚‌‌‍的‍⁠⁠‌没‌‌‍我‍⁠‍‍好‌‌‍‍看⁠‍

阿台🕊️ profil fotoğrafı

阿台🕊️5 gün önce

这个数据库也太卷了吧！

Benzer Videolar

🚨 终于有人把“金融数据 + AI Agent”这件事打通了 OpenBB 目前 GitHub 上已有近 7 万 star，是一个开源的金融数据与研究平台，被很多人称为「开源版 Bloomberg Terminal」以前做金融研究，最烦的不是不会分析，而是数据太散：一个终端看行情，一个表格存模型，一个网站翻 SEC 文件，一个工具跑图表，最后还要复制给 AI 总结。现在它把过去只有机构才能轻松获取的专业数据，整合成了人人可用的工具，核心亮点： > 覆盖股票、期权、加密货币、外汇、宏观经济、固定收益等多个市场 > 包含财务数据、高管信息、股东结构、地区分布等细粒度信息 > 支持 AI 集成，一条指令就能让 AI 调取数据并生成深度研报 > 数据可自部署，保护隐私和数据安全只输入一条指令，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做股票研究、量化分析、基金投研、AI 金融 Agent 的，强烈建议保存看看

🚨 终于有人把“金融数据 + AI Agent”这件事打通了 OpenBB 目前 GitHub 上已有近 7 万 star，是一个开源的金融数据与研究平台，被很多人称为「开源版 Bloomberg Terminal」以前做金融研究，最烦的不是不会分析，而是数据太散：一个终端看行情，一个表格存模型，一个网站翻 SEC 文件，一个工具跑图表，最后还要复制给 AI 总结。现在它把过去只有机构才能轻松获取的专业数据，整合成了人人可用的工具，核心亮点： > 覆盖股票、期权、加密货币、外汇、宏观经济、固定收益等多个市场 > 包含财务数据、高管信息、股东结构、地区分布等细粒度信息 > 支持 AI 集成，一条指令就能让 AI 调取数据并生成深度研报 > 数据可自部署，保护隐私和数据安全只输入一条指令，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做股票研究、量化分析、基金投研、AI 金融 Agent 的，强烈建议保存看看

爱吃折耳根的Ace

18,508 görüntüleme • 2 ay önce

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。

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。

阿西_出海

29,336 görüntüleme • 3 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

22,067 görüntüleme • 1 ay önce

A股是一个金融业市场 2024年全球主要股市中，金融业净利润占比: 美国12% 德国10% 英国18% A股 50%… 在A股每年5.2万亿的利润中，数量仅2%（127家）的银行业就拿到了2.14万亿，而数量高达70%（3600家）的工业制造业，净利润却只有1.6万亿如果一个股市一半的净利润都来自金融业，他还会繁荣吗？

A股是一个金融业市场 2024年全球主要股市中，金融业净利润占比: 美国12% 德国10% 英国18% A股 50%… 在A股每年5.2万亿的利润中，数量仅2%（127家）的银行业就拿到了2.14万亿，而数量高达70%（3600家）的工业制造业，净利润却只有1.6万亿如果一个股市一半的净利润都来自金融业，他还会繁荣吗？

Ripple(66%)

22,775 görüntüleme • 1 yıl önce

炸裂了！Claude Code 已通过 MCP 协议原生接入 Financial Datasets 金融数据库，可以直接帮你分析股票！ 60 秒配置，一键连接全球 17,000+ 只股票、30+ 年完整财务底稿。实时股价、SEC 原档、财务报表、公司新闻、加密货币数据，全部随叫随到！下面视频是我输入【帮我分析英伟达这三年的财务数据】，Claude 瞬间输出五大投研板块： • 盈利能力穿透 • 核心利润率分析 • 资产负债扫描 • 现金流底稿 • 多维估值建模从源头打破信息差～拒绝 AI 幻觉，让你的投研决策直接起飞吧～

炸裂了！Claude Code 已通过 MCP 协议原生接入 Financial Datasets 金融数据库，可以直接帮你分析股票！ 60 秒配置，一键连接全球 17,000+ 只股票、30+ 年完整财务底稿。实时股价、SEC 原档、财务报表、公司新闻、加密货币数据，全部随叫随到！下面视频是我输入【帮我分析英伟达这三年的财务数据】，Claude 瞬间输出五大投研板块： • 盈利能力穿透 • 核心利润率分析 • 资产负债扫描 • 现金流底稿 • 多维估值建模从源头打破信息差～拒绝 AI 幻觉，让你的投研决策直接起飞吧～

爱丽丝呀！

326,219 görüntüleme • 4 ay önce

这下省事了！取股票/基金/期货/可转债数据，不用再注册 key、写爬虫了 efinance，4K stars，免费开源免 token，一行代码直接出 DataFrame！以前做量化，第一步就卡在数据上：要么掏钱上 Wind/聚宽，要么自己写爬虫抓，费时费钱还容易被封。 efinance 不一样——免费开源、不用注册 key，ef.stock.get_quote_history('600519') 一行就出完整数据。核心亮点： 1️⃣ 股票/基金/可转债/期货四大类数据全覆盖，A股 + 美股港股（苹果、微软直接输中文名都能查） 2️⃣ 免注册、免 key、免费开源，一行代码出 DataFrame，回测数据源直接接上 3️⃣ 股票数据含日K/5分钟K/实时行情/龙虎榜/季度业绩/资金流向（主力·超大单·大单·中单·小单净流入） 4️⃣ 基金净值+持仓、可转债行情、期货主力合约历史数据全都有 5️⃣ 4K stars、747 forks，pip install efinance 即装即用，Python 3.6+ 量化第一步就是数据，别再为个历史 K 线去注册一堆接口了，这个库免费还全。

这下省事了！取股票/基金/期货/可转债数据，不用再注册 key、写爬虫了 efinance，4K stars，免费开源免 token，一行代码直接出 DataFrame！以前做量化，第一步就卡在数据上：要么掏钱上 Wind/聚宽，要么自己写爬虫抓，费时费钱还容易被封。 efinance 不一样——免费开源、不用注册 key，ef.stock.get_quote_history('600519') 一行就出完整数据。核心亮点： 1️⃣ 股票/基金/可转债/期货四大类数据全覆盖，A股 + 美股港股（苹果、微软直接输中文名都能查） 2️⃣ 免注册、免 key、免费开源，一行代码出 DataFrame，回测数据源直接接上 3️⃣ 股票数据含日K/5分钟K/实时行情/龙虎榜/季度业绩/资金流向（主力·超大单·大单·中单·小单净流入） 4️⃣ 基金净值+持仓、可转债行情、期货主力合约历史数据全都有 5️⃣ 4K stars、747 forks，pip install efinance 即装即用，Python 3.6+ 量化第一步就是数据，别再为个历史 K 线去注册一堆接口了，这个库免费还全。

爱吃折耳根的Ace

68,445 görüntüleme • 10 gün önce

🚨 卧槽！终于有人把 A 股 + 美港股的免费数据源彻底打通了！一个作者两个硬核开源项目，把原本散落在各个平台的原始数据，整合成了 AI 能直接调用的数据层。从此不用再自己对接各种接口、处理反爬、或者花几万块买专业数据了。 A 股版：a-stock-data 覆盖实时行情、资金流、股东户数、龙虎榜、全量公告、研报 PDF 下载、概念板块、北向资金、融资融券、大宗交易、解禁等。 > 7 层架构 > 28 个端点 > 13 个数据源 > 零第三方 data wrapper 依赖美港股版：global-stock-data 覆盖美股期权链、SEC EDGAR 结构化 XBRL、503 个 GAAP 指标、纯 Python 技术指标计算、资金流、财报三表、全市场列表等。 > 8 层架构 > 18 个端点 > 5 个数据源 > 仅依赖 requests 这两个项目最大的价值，不是又多了几个股票接口。而是直接封装成 Skill，可以让 Claude、GPT、Cursor、Codex 这类 AI Agent 直接调用，瞬间变成你的量化数据助手做 A 股 / 美股 / 港股复盘、AI 投研、自动化报告、量化分析的人，建议保存看看。

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爱吃折耳根的Ace

100,209 görüntüleme • 2 ay önce

Solana 财库股的金融实验五年前，MicroStrategy 把几亿美元变成了比特币。五年后，它的股价翻了十几倍，也开启了一个新概念——Digital Asset Treasury，简称 DAT。今天，这个模式被 Solana 复制了。只不过，这次更极端：更高的杠杆、更大的波动、更快的收益。问题是—— 这场新实验，会不会成为新的神话？ DAT 模型的逻辑：所谓“财库股”，就是企业用现金流或融资资金去买加密资产，并把它放进资产负债表里。 Strategy 是先驱。它用可转债、增发股票、甚至抵押贷款去买比特币，让“每股持有的比特币数量”成为核心指标。这等于把公司变成了一个带杠杆的比特币基金。当币价上涨，公司估值被动膨胀，融资能力又能带来更多筹码。这是一个金融循环：融资 → 买币 → 币价涨 → 股价涨 → 再融资。一个典型的飞轮模型！同样带来风险！ #Solana #Web3 #DAT #财库股

Solana 财库股的金融实验五年前，MicroStrategy 把几亿美元变成了比特币。五年后，它的股价翻了十几倍，也开启了一个新概念——Digital Asset Treasury，简称 DAT。今天，这个模式被 Solana 复制了。只不过，这次更极端：更高的杠杆、更大的波动、更快的收益。问题是—— 这场新实验，会不会成为新的神话？ DAT 模型的逻辑：所谓“财库股”，就是企业用现金流或融资资金去买加密资产，并把它放进资产负债表里。 Strategy 是先驱。它用可转债、增发股票、甚至抵押贷款去买比特币，让“每股持有的比特币数量”成为核心指标。这等于把公司变成了一个带杠杆的比特币基金。当币价上涨，公司估值被动膨胀，融资能力又能带来更多筹码。这是一个金融循环：融资 → 买币 → 币价涨 → 股价涨 → 再融资。一个典型的飞轮模型！同样带来风险！ #Solana #Web3 #DAT #财库股

Chris Lee

45,777 görüntüleme • 11 ay önce

兄弟们！摩根大通内部 Python 量化培训资料，开源了！ jpmorganchase 开源的 python-training，是摩根大通内部给业务分析师和交易员用的 Python 培训内容，目前有 13.7K Star。虽然定位是数值计算和数据可视化入门，但内容我看了明显偏向金融和量化场景，主要包括： 1️⃣ 基础 Python 与数值计算 2️⃣ 期权相关案例（比如 Straddle） 3️⃣ 金融数据获取与处理 4️⃣ Altman Z-Score 等信用风险指标计算 5️⃣ 数据可视化与进阶绘图 6️⃣ 网页数据和 API 调用实操整体就是给交易员和分析师准备的实用型量化入门课，重点不是教完整编程，而是让人快速用 Python 处理金融数据和做简单分析。对想了解金融机构内部如何培训量化相关技能、或者需要偏实战金融案例的人来说，这份材料有参考价值。

兄弟们！摩根大通内部 Python 量化培训资料，开源了！ jpmorganchase 开源的 python-training，是摩根大通内部给业务分析师和交易员用的 Python 培训内容，目前有 13.7K Star。虽然定位是数值计算和数据可视化入门，但内容我看了明显偏向金融和量化场景，主要包括： 1️⃣ 基础 Python 与数值计算 2️⃣ 期权相关案例（比如 Straddle） 3️⃣ 金融数据获取与处理 4️⃣ Altman Z-Score 等信用风险指标计算 5️⃣ 数据可视化与进阶绘图 6️⃣ 网页数据和 API 调用实操整体就是给交易员和分析师准备的实用型量化入门课，重点不是教完整编程，而是让人快速用 Python 处理金融数据和做简单分析。对想了解金融机构内部如何培训量化相关技能、或者需要偏实战金融案例的人来说，这份材料有参考价值。

爱吃折耳根的Ace

13,344 görüntüleme • 1 ay önce

想通过买基金间接投资韩美股，但如何找到买了美光科技的基金产品？很多基金代销机构都有做这种股票选基的功能，以天天基金app为例：首页一更多一选基金一股票选基，输入“美光”，就可以挑出对应的基金了。

想通过买基金间接投资韩美股，但如何找到买了美光科技的基金产品？很多基金代销机构都有做这种股票选基的功能，以天天基金app为例：首页一更多一选基金一股票选基，输入“美光”，就可以挑出对应的基金了。

山基（基金的基）

24,068 görüntüleme • 3 ay önce

Codex App / CLI 也可以直接接入股票、财报、SEC 文件和金融新闻数据了。用的是 Financial Datasets 官方 MCP Server。它不是单纯“查股价”的插件，而是把金融数据源接进 AI Agent，让 Codex 可以一边拿实时数据，一边做分析。能做什么？ 1. 查股票最新价格比如 AAPL、NVDA、TSLA 的最新价格、涨跌、成交量。 2. 查历史行情可以看某只股票过去一段时间的 OHLCV 数据：开盘、最高、最低、收盘、成交量。 3. 分析财报可以读取收入、利润、资产负债表、现金流等数据，做同比、环比、利润率、现金流质量分析。 4. 看估值指标比如 P/E、市值、EV/Revenue、股息率等。 5. 查 SEC filings 可以让 Codex 总结 10-K、10-Q、8-K 里的风险因素、管理层讨论、重大事件。 6. 看公司新闻结合最近新闻，分析短期催化、风险和市场情绪。 7. 横向对比公司比如让 Codex 对比 NVDA、AMD、AVGO 的增长、利润率、估值和风险。 8. 做筛股按行业、估值、收入规模、利润率等条件筛出符合要求的公司。 Codex CLI 安装方式： bash codex mcp add financial-datasets --url codex mcp login financial-datasets codex mcp list 执行 login 后会走 OAuth 登录 Financial Datasets。如果你用的是 Codex App，只要和 CLI 是同一个 macOS 用户，配置会共用。安装完成后重启 Codex App，新开会话就能用。使用示例：用 financial-datasets 查 NVDA 最新股价，只返回价格、时间和来源。分析 AAPL：最新股价、最近财报、估值、新闻催化和主要风险，最后给我一个短期/中期观察结论。对比 TSLA、BYD、RIVN 的收入增长、毛利率、现金流和估值，判断谁的基本面更健康。

Codex App / CLI 也可以直接接入股票、财报、SEC 文件和金融新闻数据了。用的是 Financial Datasets 官方 MCP Server。它不是单纯“查股价”的插件，而是把金融数据源接进 AI Agent，让 Codex 可以一边拿实时数据，一边做分析。能做什么？ 1. 查股票最新价格比如 AAPL、NVDA、TSLA 的最新价格、涨跌、成交量。 2. 查历史行情可以看某只股票过去一段时间的 OHLCV 数据：开盘、最高、最低、收盘、成交量。 3. 分析财报可以读取收入、利润、资产负债表、现金流等数据，做同比、环比、利润率、现金流质量分析。 4. 看估值指标比如 P/E、市值、EV/Revenue、股息率等。 5. 查 SEC filings 可以让 Codex 总结 10-K、10-Q、8-K 里的风险因素、管理层讨论、重大事件。 6. 看公司新闻结合最近新闻，分析短期催化、风险和市场情绪。 7. 横向对比公司比如让 Codex 对比 NVDA、AMD、AVGO 的增长、利润率、估值和风险。 8. 做筛股按行业、估值、收入规模、利润率等条件筛出符合要求的公司。 Codex CLI 安装方式： bash codex mcp add financial-datasets --url codex mcp login financial-datasets codex mcp list 执行 login 后会走 OAuth 登录 Financial Datasets。如果你用的是 Codex App，只要和 CLI 是同一个 macOS 用户，配置会共用。安装完成后重启 Codex App，新开会话就能用。使用示例：用 financial-datasets 查 NVDA 最新股价，只返回价格、时间和来源。分析 AAPL：最新股价、最近财报、估值、新闻催化和主要风险，最后给我一个短期/中期观察结论。对比 TSLA、BYD、RIVN 的收入增长、毛利率、现金流和估值，判断谁的基本面更健康。

比特币橙子Trader

23,838 görüntüleme • 4 ay önce

绝对信息差！直接让 AI 帮你深度分析股票财报！加上这个 MCP 后，Claude 就变成了一个自带 17000+ 个股票实时数据库 + 完整 SEC 分析器的超级金融分析师！详细见视频！它能做的事情：分析财务报表、分析内幕交易和大资金流向、SEC 备案与披露、获取公司基本信息和市场动态教程在评论区

绝对信息差！直接让 AI 帮你深度分析股票财报！加上这个 MCP 后，Claude 就变成了一个自带 17000+ 个股票实时数据库 + 完整 SEC 分析器的超级金融分析师！详细见视频！它能做的事情：分析财务报表、分析内幕交易和大资金流向、SEC 备案与披露、获取公司基本信息和市场动态教程在评论区

摸鱼巨匠🔨

61,781 görüntüleme • 4 ay önce

🚨兄弟们！28K Star 的量化金融资源大全，基本把能用到的工具都收全了 awesome-quant 是一个长期维护的 Awesome List，专门收集量化金融相关的优质资源。仓库里按类别整理了大量书籍、论文、工具库、数据源、课程和社区链接，覆盖了从入门到进阶的各个方向，核心亮点： > 覆盖量化全链路：数值计算、金融定价、技术指标、回测框架、组合优化、风险管理、因子研究等 > 多语言支持：Python、R、Julia、Java、JavaScript 等主流量化语言工具一应俱全 > 经典与现代并存：包含 QuantLib、Zipline、Backtrader 等老牌工具，也收录大量机器学习与另类数据项目 > 实用资源丰富：市场数据源、时间序列分析、情绪分析、预测市场等分类清晰 > 同时整理了大量书籍、论文复现和商业工具，适合不同阶段的学习和实践 > 社区活跃，持续更新，是目前开源里最全面的量化资源合集之一对想系统学习量化交易、构建交易系统，或者做量化研究的开发者、研究员和学生来说，这份列表目前是最好的起点资源库。

🚨兄弟们！28K Star 的量化金融资源大全，基本把能用到的工具都收全了 awesome-quant 是一个长期维护的 Awesome List，专门收集量化金融相关的优质资源。仓库里按类别整理了大量书籍、论文、工具库、数据源、课程和社区链接，覆盖了从入门到进阶的各个方向，核心亮点： > 覆盖量化全链路：数值计算、金融定价、技术指标、回测框架、组合优化、风险管理、因子研究等 > 多语言支持：Python、R、Julia、Java、JavaScript 等主流量化语言工具一应俱全 > 经典与现代并存：包含 QuantLib、Zipline、Backtrader 等老牌工具，也收录大量机器学习与另类数据项目 > 实用资源丰富：市场数据源、时间序列分析、情绪分析、预测市场等分类清晰 > 同时整理了大量书籍、论文复现和商业工具，适合不同阶段的学习和实践 > 社区活跃，持续更新，是目前开源里最全面的量化资源合集之一对想系统学习量化交易、构建交易系统，或者做量化研究的开发者、研究员和学生来说，这份列表目前是最好的起点资源库。

爱吃折耳根的Ace

17,664 görüntüleme • 2 ay önce

$🚨卧槽！这个基金账户管理工具把定投和网格玩明白了 refraction-ray 开源的 xalpha，是一个专门做基金投资管理的 Python 引擎，特别适合定投、网格交易和多基金组合管理。它最实用的地方在于能把个人基金账户完整还原出来： 1️⃣ 从 CSV 交易记录直接重建账户，精确计算成本和收益 2️⃣ 穿透基金底层持仓，看清真正买了哪些股票和行业集中度 3️⃣ 一键获取基金、股票、指数的历史和实时数据 4️⃣ 支持 QDII 基金 T-0 净值预测（用期货数据估算） 5️⃣ 历史估值工具 + 可转债分析 6️⃣ Jupyter 里直接出图表，回测和可视化都很方便 7️⃣ 还支持 AI Agent 调用，方便自动化对长期做定投、网格，或者想系统管理多只基金组合的人来说，这个工具把数据、持仓、估值和回测整合得比较干净。$

🚨卧槽！这个基金账户管理工具把定投和网格玩明白了 refraction-ray 开源的 xalpha，是一个专门做基金投资管理的 Python 引擎，特别适合定投、网格交易和多基金组合管理。它最实用的地方在于能把个人基金账户完整还原出来： 1️⃣ 从 CSV 交易记录直接重建账户，精确计算成本和收益 2️⃣ 穿透基金底层持仓，看清真正买了哪些股票和行业集中度 3️⃣ 一键获取基金、股票、指数的历史和实时数据 4️⃣ 支持 QDII 基金 T-0 净值预测（用期货数据估算） 5️⃣ 历史估值工具 + 可转债分析 6️⃣ Jupyter 里直接出图表，回测和可视化都很方便 7️⃣ 还支持 AI Agent 调用，方便自动化对长期做定投、网格，或者想系统管理多只基金组合的人来说，这个工具把数据、持仓、估值和回测整合得比较干净。

爱吃折耳根的Ace

23,339 görüntüleme • 1 ay önce

一家公司，值100万亿美元。可能吗？有人说，特斯拉在2030年就能做到。怎么做？关键不在于车，甚至不在于火箭。而在于数据，别人没有的数据。人工智能时代，什么最值钱？独家数据。马斯克手里有什么？特斯拉，掌握着路上的语言。 Neuralink，掌握着大脑的数据。 SpaceX，掌握着太空的数据。 X，掌握着人类思想流动的数据。这些数据，每一种都独一无二。当它们汇集在一起，会发生什么？这就是“融合”的概念。将所有独家数据喂给一个超级人工智能。理论上，这创造的价值是不可估量的。但问题也随之而来。这种前所未有的力量，应该由谁来掌控？一家私人公司吗？它的决策，会优先考虑股东利益，还是国家利益？这种数据和AI的融合，最终会服务于美国的制造业回流和实体经济，还是会成为另一个脱离现实的金融游戏？这值得每一个支持让美国再次伟大的人深思。一个100万亿美元的估值，背后是真正的生产力，还是华尔街吹出的又一个巨大泡沫？

一家公司，值100万亿美元。可能吗？有人说，特斯拉在2030年就能做到。怎么做？关键不在于车，甚至不在于火箭。而在于数据，别人没有的数据。人工智能时代，什么最值钱？独家数据。马斯克手里有什么？特斯拉，掌握着路上的语言。 Neuralink，掌握着大脑的数据。 SpaceX，掌握着太空的数据。 X，掌握着人类思想流动的数据。这些数据，每一种都独一无二。当它们汇集在一起，会发生什么？这就是“融合”的概念。将所有独家数据喂给一个超级人工智能。理论上，这创造的价值是不可估量的。但问题也随之而来。这种前所未有的力量，应该由谁来掌控？一家私人公司吗？它的决策，会优先考虑股东利益，还是国家利益？这种数据和AI的融合，最终会服务于美国的制造业回流和实体经济，还是会成为另一个脱离现实的金融游戏？这值得每一个支持让美国再次伟大的人深思。一个100万亿美元的估值，背后是真正的生产力，还是华尔街吹出的又一个巨大泡沫？

墓碑科技

13,316 görüntüleme • 7 ay önce

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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爱吃折耳根的Ace

63,324 görüntüleme • 1 ay önce

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爱吃折耳根的Ace

39,571 görüntüleme • 2 ay önce

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爱丽丝呀！

256,458 görüntüleme • 3 ay önce