Finance 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Python toolkit for quantitative finance: stock analysis, technical indicators, strategy backtesting, portfolio optimization, and financial modeling.
microsoft
Windows 效率工具集,提供窗口管理、批量重命名、取色器等系统增强功能。目前累计 14 万 star、8.7k fork,在本地项目库中星标排名约第 76 / 65722,主要语言为 C,项目始于 2019 年,采用 MIT 许可。最近状态:本周仍有提交。
适合谁:推荐给需要桌面端软件的团队:涉及 advanced-paste、color-picker、command-palette、desktop 方向。
按累计星标排序,库内共 65,724 个项目(GitHub 上星标 ≥ 1k 的公开仓库约 66,033 个)。
优先使用本地记录的星标快照计算近 7 天真实增量;快照不足 7 天时,按「创建以来日均获星」估算,数值旁会标注口径。
已收录 GitHub 星标过千的公开项目,附原始简介、语言、主题与活跃度。用一句自然语言描述需求,即可获得 AI 推荐。
Finance 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Python toolkit for quantitative finance: stock analysis, technical indicators, strategy backtesting, portfolio optimization, and financial modeling.
zvt 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
modular quant framework.
EliteQuant 是一个交易类项目,用于商城、支付与交易场景。
A list of online resources for quantitative modeling, trading, portfolio management
Quant-Developers-Resources 是用 Python 编写的交易类项目,用于商城、支付与交易场景。
Resources to Prepare for Quant Developers/ Quantitative Researcher/ Quantitative Trader/ Quant Analyst/ Software Engineers in Quant Trading Firms, H…
pybroker 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Algorithmic Trading in Python with Machine Learning
gocryptotrader 是用 Go 编写的交易类项目,用于商城、支付与交易场景,主打实现清晰。
A cryptocurrency trading bot and framework supporting multiple exchanges written in Golang.
eiten 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Statistical and Algorithmic Investing Strategies for Everyone
QuantResearch 是用 Jupyter Notebook 编写的交易类项目,用于商城、支付与交易场景。
Quantitative analysis, strategies and backtests
面向 A 股日K、分钟K与ETF分钟数据的本地量化引擎,集成增量同步、本地缓存、复权、批量查询、回测与指标计算。
面向 A 股日K、分钟K与ETF分钟数据的本地量化引擎,集成增量同步、本地缓存、复权、批量查询、回测与指标计算。
openalgo 是用 Python 编写的交易类项目,用于商城、支付与交易场景,主打开源免费。
Open Source Algo Trading Platform for Everyone
catalyst 是用 Python 编写的交易类项目,用于商城、支付与交易场景。
An Algorithmic Trading Library for Crypto-Assets in Python
SGX-Full-OrderBook-Tick-Data-Trading-Strategy 是用 Jupyter Notebook 编写的交易类项目,用于商城、支付与交易场景。
Providing the solutions for high-frequency trading (HFT) strategies using data science approaches (Machine Learning) on Full Orderbook Tick Data.
barter-rs 是用 Rust 编写的交易类项目,用于商城、支付与交易场景,主打开源免费。
Open-source Rust framework for building event-driven live-trading & backtesting systems
qtpylib 是用 Python 编写的交易类项目,用于商城、支付与交易场景。
QTPyLib, Pythonic Algorithmic Trading
finta 是用 Python 编写的交易类项目,用于商城、支付与交易场景,主打实现清晰。
Common financial technical indicators implemented in Pandas.
investing-algorithm-framework 是用 Python 编写的交易类项目,用于商城、支付与交易场景。
Framework for quantitative trading. Complete framework for development, backtesting, and deploying automated trading algorithms and trading bots.
passivbot 是用 Python 编写的交易类项目,用于商城、支付与交易场景。
Trading bot running on Bybit, Bitget, OKX, GateIO, Binance, Kucoin, WEEX and Hyperliquid
lumibot 是用 Python 编写的交易类项目,用于商城、支付与交易场景。
AI agents that actually place the trade. 12 brokers, real backtests, stocks options futures forex crypto and prediction markets.
AIAlpha 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Use unsupervised and supervised learning to predict stocks
MachineLearningStocks 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Using python and scikit-learn to make stock predictions
awesome-pinescript 是一个交易类项目,用于商城、支付与交易场景,主打功能完整。
A Comprehensive Collection of Everything Related to Tradingview Pine Script.
intelligent-trading-bot 是用 Python 编写的交易类项目,用于商城、支付与交易场景。
Intelligent Trading Bot: Automatically generating signals and trading based on machine learning and feature engineering
Robinhood 是一个学习资料,用于系统学习与查阅。
Unofficial Documentation of Robinhood Trade's Private API
machine-learning-asset-management 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Machine Learning in Asset Management (by @firmai)
项目列表来自 GitHub 官方 Search API(stars:>1000)。单个查询最多只能返回前 1000 条,所以「同步热门」取到的是星标最高的 1000 个;要拿全量必须按星标区间拆成多个查询——本站会先查各区间的真实数量再自动切分(1k–2k 约 3.2 万个,2k–5k 约 2.1 万个,5k–20k 约 1 万个,2 万以上约 2300 个)。GitHub 上星标过千的公开仓库当前约 66,033 个,本站已收录 65,724 个。星标、简介、语言与主题均为 GitHub 原始字段,未做人工逐一核验。
中文介绍分三种来源,卡片与详情页均有标注:热门项目使用本站人工维护的条目;其余项目由程序依据语言、主题、简介中的特征词与项目数据自动生成;仓库原简介本身是中文时直接引用原文。自动生成的介绍只是对公开字段的归纳,不代表项目方表述,也不构成选型结论。
每日推荐按北京时间每天从星标 6000 以上、近 18 个月仍有提交且未归档的项目中选取,排除近 120 天已推荐过的项目,同一天内结果固定。推荐结果由规则引擎(或配置的大模型)生成,不构成选型结论。
每天每台设备可免费检索 3 次,浏览、筛选和关键词查找不消耗额度。选择下方任一方案即可继续(当前为模拟支付)。
模拟支付不会接入真实渠道,也不会产生任何扣款。