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Qlib est une plateforme d'investissement quantitatif orientée IA visant à utiliser les technologies d'IA pour renforcer la recherche quantitative, de l'exploration d'idées à la mise en production. Qlib prend en charge divers paradigmes de modélisation ML, incluant l'apprentissage supervisé, la modélisation de la dynamique de marché et l'apprentissage par renforcement, et est désormais équipé de https://github.com/microsoft/RD-Agent pour automatiser le processus de R&D.

Framework de développement de plateforme de trading quantitatif open source basé sur Python

FinceptTerminal est une application financière moderne offrant des analyses de marché avancées, de la recherche en investissement et des outils de données économiques, conçue pour l'exploration interactive et la prise de décision basée sur les données dans un environnement convivial.

Code pour « Machine Learning for Trading », 3e édition — de l'acquisition de données à l'exécution en temps réel.

Le Berkshire de l'ère de l'IA : un framework de recherche en investissement de valeur basé sur Claude Code / Codex. Méthodologies des quatre maîtres (Buffett, Munger, Duan Yongping, Li Lu) + analyse multi-agents.

ValueCell est une plateforme multi-agents pilotée par la communauté pour les applications financières.

🔎 📈 🐍 💰 Backtestez des stratégies de trading en Python.

Liste organisée d'outils et d'applications pratiques d'apprentissage automatique financier.

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

Optimisation de portefeuille en Python

Trading algorithmique en Python avec le Machine Learning.

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.

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

Créez, testez et déployez facilement vos algorithmes en quelques lignes de code. Tradez des actions, des cryptomonnaies et du forex sur différentes plateformes avec un seul package.

Investor Skills est une bibliothèque open-source qui transforme le jugement d'investissement durable en formats structurés et portables. Elle collecte la manière dont les grands investisseurs pensent, filtrent les opportunités, évaluent les risques et agissent dans l'incertitude, puis structure ces modèles pour que les humains puissent les étudier et que les agents financiers IA puissent les appliquer.

IA et finance (quantitatif) : 1. Tutoriel open source sur le framework quantitatif multi-facteurs. 2. Recueil de ressources académiques et industrielles classiques. 3. Travaux liés à l'IA et à la finance, incluant LLM, agents et benchmarks.

Claude Code pour les marchés financiers

GitHub de l'API ouverte de Korea Investment & Securities.

FinHack®, un framework de finance quantitative facile à étendre, intégrant le flux complet de recherche quantitative : collecte de données, calcul et minage de facteurs, analyse, machine learning, rédaction de stratégies, backtesting et accès au trading réel.

Un moteur de backtesting de portefeuille open source pour tous.

Protocole de contexte de modèle (MCP) pour permettre aux LLM d'IA de trader via la plateforme MetaTrader

Invest Alchemy est un assistant de trading axé sur les portefeuilles d'ETF.