investment

Qlibは、アイデアの探索から実運用への実装まで、AI技術を活用してクオンツリサーチを強化することを目指すAI志向のクオンツ投資プラットフォームです。Qlibは、教師あり学習、市場ダイナミクスモデリング、RLなど、多様なMLモデリングパラダイムをサポートしており、現在はhttps://github.com/microsoft/RD-Agentを搭載してR&Dプロセスを自動化しています。

Pythonベースのオープンソースの定量取引プラットフォーム開発フレームワーク

FinceptTerminalは、ユーザーフレンドリーな環境でのインタラクティブな探索とデータ駆動型の意思決定のために設計された、高度な市場分析、投資リサーチ、経済データツールを提供するモダンな金融アプリケーションです。

トレーディングのための機械学習コード、第3版 — データソースの確保からライブ実行まで。

AI時代のバークシャー：Claude Code / Codexを基盤としたバリュー投資研究フレームワーク。バフェット、芒格、段永平、李録の四氏のメソッド + マルチエージェント並行研究。

ValueCellは、金融アプリケーション向けのコミュニティ主導型マルチエージェントプラットフォームです。

🔎 📈 🐍 💰 Pythonでの取引戦略のバックテスト。

実用的な金融機械学習ツールとアプリケーションの厳選リスト。

Pythonにおける金融ポートフォリオ最適化（古典的効率的フロンティア、Black-Litterman、階層的リスクパリティを含む）

Pythonにおけるポートフォリオ最適化

機械学習を用いた Python によるアルゴリズムトレーディング

金利、株式、為替、クレジットデリバティブなどの金融デリバティブの価格設定とリスク管理に特化した Python 金融ライブラリ

ファンド投資管理バックテストエンジン

🚀 💸 わずか数行のコードでアルゴリズムの構築、バックテスト、デプロイを簡単に実行。1 つのパッケージで複数の取引所にまたがり株式、暗号資産、FX をトレード。

Investor Skills は、持続的な投資判断をポータブルで構造化されたフォーマットに変換するオープンソースライブラリです。優れた投資家の思考、機会のフィルタリング、リスクのサイジング、不確実性下での行動パターンを収集し、人間が学習し AI ファイナンシャルエージェントが適用できるように構造化します。

AI＋金融（クオンツ）：1.マルチファクター株式クオンツフレームワークのオープンソースチュートリアル 2.学術界および業界の古典的資料の収集 3.LLM、Agent、ベンチマーク（評価）などを含む AI ＋金融関連の取り組み

金融市場向け Claude Code

韓国投資証券 Open API GitHub

拡張が容易なクオンツ金融フレームワーク FinHack®。現在のバージョンでは、データ収集、ファクター計算、ファクターマイニング、ファクター分析、機械学習、戦略記述、クオンツバックテスト、実取引接続など、クオンツ投資研究の全プロセスを統合しています。

すべての人に向けたオープンソースのポートフォリオバックテストエンジン

AI LLMがMetaTraderプラットフォームを使用して取引できるようにするModel Context Protocol (MCP)

Invest Alchemyは、ETFポートフォリオに特化したトレーディングアシスタントです。