#回测

pybroker

PyBroker是一个专为开发算法交易策略而设计的Python框架，特别侧重于使用机器学习技术。它提供了超快速的回测引擎、支持多资产的交易规则执行、历史数据访问、步进分析训练和回测、以及随机自助法等功能。PyBroker支持多平台安装，适用于Windows、Mac和Linux系统，帮助加速开发流程并获得更精确的交易结果。

awesome-systematic-trading

该项目汇集了系统化交易的全面资源，包括97个研究和交易库、696个策略描述、55本专业书籍和23个相关视频。内容涵盖量化交易策略的开发、回测和执行工具，以及博客和课程资源。适合希望深入了解系统化交易的研究者和实践者参考使用。

Composer

Composer是一个创新的自动化交易平台，使投资者能够构建、回测和执行交易算法，无需编码技能。平台提供AI辅助策略创建、预建策略库、可视化编辑器和回测工具。作为经纪商，Composer提供自动交易执行、账户开设和资金管理服务。采用透明定价模式，无交易佣金，仅收取月度订阅费。该平台旨在简化量化投资流程，适合不同层次的投资者使用。

SimFin

SimFin提供先进的股票分析和金融数据服务，涵盖5000多只股票的20年财务历史。平台功能包括股票筛选、策略回测、自定义指标创建和数据可视化。通过API接口，用户可便捷获取高质量金融数据。作为简化金融分析的工具，SimFin广受专业人士青睐，适用于投资研究和策略开发。

cvxportfolio

Cvxportfolio是一个基于Python的开源投资组合优化和回测库。它实现了多种优化模型,提供API接口和示例代码。支持自定义预测、并行回测和风险管理,可用于构建复杂交易策略。该库依赖Cvxpy和Pandas,适用于金融研究和实际投资。其面向对象设计便于扩展,能够高效评估不同投资策略的表现。

gym-mtsim

gym-mtsim是一个整合MetaTrader 5交易模拟器和OpenAI Gym强化学习环境的Python库。它支持多资产交易模拟、回测可视化及强化学习环境构建。该项目提供通用、易用且可读性强的工具,涵盖完整交易流程。适合各层次用户使用,可进行交易策略开发和测试。

-chanlun

-chanlun项目展示了多种基于人工智能的量化投资策略。项目包含JoinQuant平台上的a3策略和利用GPT-2进行语义挖掘的打板策略，并提供了这些策略的回测结果和实盘交易记录。同时，-chanlun项目探讨了大型语言模型在二级市场投资决策中的应用可能性，为量化交易与人工智能在金融领域的融合提供了实践参考。此外，-chanlun不仅验证了策略在真实市场中的表现，还为量化交易与人工智能在金融领域的结合提供了valuable实践案例。

awesome-quant

该项目汇总了量化金融领域的顶级开源库和资源，涵盖Python、R、Matlab等多种编程语言。内容包括数值计算、金融工具定价、交易和回测等方面的工具。量化分析师、算法交易者和金融工程师可以在此快速找到所需资源，提升开发效率。