investment

Qlib adalah platform investasi kuantitatif berorientasi AI yang bertujuan menggunakan teknologi AI untuk memberdayakan Riset Kuantitatif, mulai dari eksplorasi ide hingga implementasi produksi. Qlib mendukung beragam paradigma pemodelan ML, termasuk supervised learning, pemodelan dinamika pasar, dan RL, serta kini dilengkapi dengan https://github.com/microsoft/RD-Agent untuk mengotomatisasi proses R&D.

Kerangka kerja pengembangan platform perdagangan kuantitatif sumber terbuka berbasis Python.

FinceptTerminal adalah aplikasi keuangan modern yang menawarkan analitik pasar tingkat lanjut, riset investasi, dan alat data ekonomi, dirancang untuk eksplorasi interaktif dan pengambilan keputusan berbasis data dalam lingkungan yang ramah pengguna.

Kode untuk Machine Learning for Trading, edisi ke-3 — mulai dari pengadaan data hingga eksekusi langsung.

Berkshire di era AI: framework riset investasi nilai berbasis Claude Code / Codex. Metodologi empat master (Buffett, Munger, Duan Yongping, Li Lu) + analisis paralel multi-agen.

ValueCell adalah platform multi-agen berbasis komunitas untuk aplikasi keuangan

🔎 📈 🐍 💰 Backtest strategi perdagangan dalam Python.

Daftar kurasi alat dan aplikasi machine learning keuangan yang praktis.

Optimasi portofolio keuangan di Python, termasuk efficient frontier klasik, Black-Litterman, Hierarchical Risk Parity

Optimasi portofolio menggunakan Python

Trading Algoritmik di Python dengan Machine Learning

Pustaka keuangan Python yang berfokus pada penetapan harga dan manajemen risiko derivatif keuangan, termasuk pendapatan tetap, ekuitas, valas, dan derivatif kredit.

Mesin backtesting manajemen investasi reksa dana

🚀 💸 Mudah membangun, menguji balik, dan menerapkan algoritma Anda hanya dalam beberapa baris kode. Perdagangkan saham, kripto, dan forex di berbagai bursa dengan satu paket.

Investor Skills adalah pustaka open-source yang mengubah penilaian investasi yang tahan lama menjadi format portabel dan terstruktur. Ini mengumpulkan cara berpikir investor hebat, menyaring peluang, mengukur risiko, dan bertindak di bawah ketidakpastian — lalu menyusun pola-pola tersebut agar dapat dipelajari oleh manusia dan diterapkan oleh agen keuangan AI.

AI+Keuangan (Kuantitatif): 1. Tutorial sumber terbuka kerangka kerja kuantitatif saham multi-faktor 2. Pengumpulan materi klasik dari akademisi dan industri 3. Pekerjaan terkait AI + Keuangan, termasuk LLM, Agent, benchmark (evaluasi), dll.

Claude Code untuk Pasar Keuangan

GitHub Open API Korea Investment & Securities

FinHack®, kerangka kerja keuangan kuantitatif yang mudah diperluas, mengintegrasikan seluruh proses penelitian dan investasi kuantitatif seperti pengumpulan data, perhitungan faktor, penambangan faktor, analisis faktor, pembelajaran mesin, penulisan strategi, backtesting kuantitatif, dan akses trading langsung dalam versi saat ini.

Mesin Backtesting Portofolio Sumber Terbuka untuk Semua Orang

Model Context Protocol (MCP) untuk memungkinkan LLM AI melakukan trading menggunakan platform MetaTrader

Invest Alchemy adalah asisten trading yang berfokus pada portofolio ETF.