finance

Base de données de plus de 300 000 symboles contenant des actions, des ETF, des fonds, des indices, des devises, des cryptomonnaies et des marchés monétaires.

FinRobot : une plateforme d'agents IA open source pour les applications financières utilisant des modèles de langage étendus.

Analyse de portefeuille pour quants, écrite en Python

Un framework de backtest et de trading algorithmique en Python, extensible et remplaçable, prenant en charge plusieurs types de titres.

Optimisation de portefeuille financier en Python, incluant la frontière efficiente classique, Black-Litterman et la parité de risque hiérarchique.

Index des ressources liées au Quant en Chine

Une application de finances personnelles légère et auto-hébergée avec une interface conviviale et des fonctionnalités de comptabilité puissantes.

Bibliothèque TensorFlow haute performance pour la finance quantitative.

Analyse financière transparente et efficace

Une liste organisée de bibliothèques, packages et ressources exceptionnels pour le trading systématique. Crypto, actions, futures, options, CFD, FX, et plus encore.

Un wrapper Python pour l'API Alpha Vantage dédiée aux données financières.

Outil de comptabilité en texte brut robuste, rapide et intuitif avec interfaces CLI, TUI et web.

💸 Une application conçue pour aider les utilisateurs à gérer leur budget et leurs achats.

Optimisation de portefeuille en Python

Analyse de performance des facteurs boursiers prédictifs (alpha).

Visualisation de données des marchés financiers avec Matplotlib.

Construisez votre fonds spéculatif autonome en quelques minutes. AutoHedge exploite la puissance de l'intelligence en essaim et des agents IA pour automatiser l'analyse de marché, la gestion des risques et l'exécution des transactions.

Plus de 150 programmes Python de finance quantitative pour collecter, manipuler et analyser les données boursières.

Graphique en chandeliers léger et hautement personnalisable. Sans dépendances et compatible mobile.

efinance est une bibliothèque Python permettant d'obtenir rapidement des données sur les fonds, les actions, les obligations et les contrats à terme, idéale pour le backtesting et le trading quantitatif.

Trading algorithmique en Python avec le Machine Learning.

Hikyuu Quant Framework est un framework de recherche en trading quantitatif open source ultra-rapide basé sur C++/Python, permettant la réutilisation d'actifs via des composants de stratégie.

Extraction de données depuis une large gamme de sources Internet vers un DataFrame pandas.

Bibliothèque Python dédiée à la tarification et à la gestion des risques des produits dérivés financiers, incluant les produits de taux, actions, change et crédit.

Usine à facteurs automatisée open source basée sur l'apprentissage par renforcement profond.

TradeMaster est une plateforme open-source de trading quantitatif optimisée par l'apprentissage par renforcement.

Une alternative open source à Mint, YNAB et autres. Gérez votre budget et développez votre patrimoine sans sacrifier votre vie privée.

Open Data, plus de 50 sources de données financières (principalement actions taïwanaises), mises à jour quotidiennement

Moteur de backtesting pour la gestion d'investissements en fonds.

Apache Fineract