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Framework cuantitativo modular.

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Trading algorítmico en Python con Machine Learning

Framework de investigación de inversiones multi-agente para acciones A — adaptado a fuentes de datos de acciones A (listas de dragones y tigres, inversores particulares, desbloqueos, etc.), 7 analistas basados en reglas de acciones A para debates y toma de decisiones, profundamente modificado a partir de TradingAgents y adaptado al mercado de acciones A.

Fábrica de factores automática de código abierto basada en aprendizaje por refuerzo profundo.

QuantMind es un marco de extracción y recuperación de conocimiento nativo de agentes para finanzas cuantitativas.

ArcticDB es una base de datos DataFrame sin servidor y de alto rendimiento creada para el ecosistema de Data Science de Python.

Motor cuantitativo local para datos de velas diarias y por minuto de acciones A y datos por minuto de ETF, que integra sincronización incremental, caché local, ajuste de precios, consultas masivas, backtesting y cálculo de indicadores.

Biblioteca de Python para optimización de carteras construida sobre scikit-learn

Framework de Rust de código abierto para construir sistemas de trading en vivo y backtesting orientados a eventos.

Servicio oficial de datos financieros de acciones A de Tonghuashun (HiThink), que proporciona datos bursátiles en tiempo real e históricos, estados financieros, índices, sectores y datos de límite de subida para agentes de IA, investigación cuantitativa y desarrollo de aplicaciones, compatible con API, MCP, CLI y Python.

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Framework para trading cuantitativo. Framework completo para el desarrollo, backtesting y despliegue de algoritmos de trading automatizados y bots de trading.

Agentes de trading de IA evaluables mediante backtesting y estrategias de trading algorítmico en Python para acciones, opciones, criptomonedas, futuros, forex, presentaciones ante la SEC, datos macro de FRED y brókeres reales.

Uso de Python y scikit-learn para realizar predicciones bursátiles

SDK de JavaScript para obtener datos bursátiles, diseñado para frontend, sin Python, sin backend y sin dependencias.

Librería en Rust para finanzas cuantitativas.

IA + Finanzas (Cuantitativa): 1. Tutorial de código abierto sobre marcos cuantitativos de acciones multifactoriales. 2. Recopilación de recursos académicos y profesionales clásicos. 3. Trabajos relacionados con IA y finanzas, incluyendo LLM, agentes y benchmarks (evaluación).

El SDK oficial de Python para la API de Alpaca.

API de TradingView Screener para acciones, criptomonedas, divisas, bonos, futuros y monedas.

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Stock Indicators for .NET es un paquete NuGet de C# que transforma cotizaciones de precios de mercado financiero (acciones, materias primas, forex o criptomonedas) en indicadores técnicos y perspectivas comerciales. Es esencial para herramientas de trading algorítmico, análisis técnico, aprendizaje automático o gráficos visuales.

Videos de trading cuantitativo de criptomonedas en Python con 51bitquant, marco CCXT, extracción de datos de exchanges, trading de Bitcoin y bots de trading.

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