#量化交易

这个项目收集了金融机器学习(FinML)领域的精选工具和应用。主要包括Python资源，涵盖深度学习、强化学习和股票预测模型等。此外还提供交易微服务系统和量化机器学习交易等实用内容。项目为金融科技领域的机器学习应用提供了全面的学习和参考资料。

FinRL_Podracer是基于ElegantRL和FinRL构建的中级强化学习量化交易框架。该框架为开发者和专业人士提供轻量级、高效和稳定的算法交易策略开发解决方案。FinRL_Podracer支持DDPG、TD3、SAC等多种深度强化学习算法，适用于连续和离散动作空间。框架采用Pythonic设计原则，注重研究人员和算法交易者需求，支持灵活的代码迭代和精细控制。

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。

Lean Engine是一款开源算法交易引擎，旨在简化策略研究、回测和实盘交易流程。该引擎支持Python和C#编程，集成了主流数据提供商和经纪商接口，便于快速部署交易策略。Lean Engine采用C#核心架构，兼容Linux、Mac和Windows系统，为量化交易提供了高效灵活的技术支持。

Stocked AI是一个量化交易股票推荐平台，利用人工智能模型分析海量数据，每月为用户提供两只精选股票。平台声称推荐能够超越标准普尔500指数，年化回报率超过22%。该服务适合寻求通过数据驱动方法实现投资组合长期增长的投资者。

Quantum Trading Research平台利用AI和机器学习技术提供实时股票市场预测。该平台由前量化基金经理创建，管理过50亿美元资产。核心功能Quantum Trading Bot基于专有分析模型和市场经验，生成交易信号和长期走势预测，为投资者提供每日可操作的市场分析。平台提供QQQ信号图表等长期模型，展示市场价格和走向。投资者可通过电子邮件获取每日市场分析，由经验丰富的前量化基金经理提供。

TradingPlatforms.ai专注于AI交易领域,提供交易平台、机器人和工具的深入评论和分析。网站涵盖交易自动化、研究工具、股票选择器等多个类别,帮助用户了解和应用AI交易技术。通过专业评估和比较,为选择合适的AI交易解决方案提供可靠指导。

ai_wiki是一个综合性AI知识库，覆盖系统平台、编程技术、机器学习、深度学习和强化学习等领域。项目提供学习资源、原理讲解和实战案例，重点关注大模型和量化交易等前沿技术。内容以Markdown和Jupyter Notebook形式呈现，旨在帮助学习者系统掌握AI技术并提升实践能力。

Finance-Python是一个开源的金融计算库，使用纯Python实现。它为量化交易提供了多种工具，包括定价分析、技术指标和复合运算指标库。该项目支持与pandas集成，并具备金融日期计算、资产组合优化和产品定价模型等功能，适用于金融分析和量化交易研究。

VeighNa是基于Python的开源量化交易系统开发框架，提供丰富的交易接口，覆盖国内外多个市场和交易品种。该框架支持多种量化策略应用，包括CTA策略、价差交易、期权交易等。VeighNa的模块化设计和易用API便于快速构建量化交易应用。目前已被多家金融机构采用，可实现海量策略并发、智能移仓换月、算法拆单执行和多账户交易等功能。

Auto-GPT MetaTrader插件是一款创新工具，连接MetaTrader 4或5交易账户与Auto-GPT系统。该插件支持自动下单、查询账户信息、关闭交易和获取K线数据等核心功能。未来还将加入社区情绪分析和交易修改等新特性。通过简便的安装过程，交易者可轻松实现AI驱动的自动化交易策略。插件目前支持多项核心交易功能，开发团队正在筹划引入高级特性，进一步增强智能交易能力。安装配置过程简单直观，便于快速部署并开始使用AI辅助的自动化交易系统。

这个项目汇集了系统化交易和量化策略开发所需的各类资源，包括多种编程语言的库、工具和框架。涵盖回测系统、实盘交易接口、alpha因子、基础组件、分析工具和数据源等关键领域。资源经过精心筛选，注重实用性和代码质量，适合不同水平的量化交易者使用。项目持续更新，致力于为量化策略的研发和优化提供全面支持。