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Qlib은 아이디어 탐색부터 프로덕션 구현까지 AI 기술을 통해 퀀트 연구를 지원하는 AI 지향 퀀트 투자 플랫폼입니다. 지도 학습, 시장 동역학 모델링, 강화 학습을 포함한 다양한 ML 모델링 패러다임을 지원하며, 현재 R&D 프로세스를 자동화하기 위해 https://github.com/microsoft/RD-Agent 가 탑재되어 있습니다.

Python 기반의 오픈소스 퀀트 트레이딩 플랫폼 개발 프레임워크

FinceptTerminal은 사용자 친화적인 환경에서 대화형 탐색 및 데이터 기반 의사결정을 위해 설계된 고급 시장 분석, 투자 리서치, 경제 데이터 도구를 제공하는 현대적인 금융 애플리케이션입니다.

머신러닝 트레이딩 3판 코드 — 데이터 소싱부터 라이브 실행까지.

AI 시대의 버크셔: Claude Code / Codex 기반 가치 투자 연구 프레임워크. 워런 버핏·찰리 멍거·돤융핑·리루 4대 거장의 방법론 + 멀티 에이전트 병렬 연구.

ValueCell은 금융 애플리케이션을 위한 커뮤니티 주도형 멀티 에이전트 플랫폼입니다.

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실용적인 금융 머신러닝 도구 및 애플리케이션 모음

고전적 효율적 프론티어, 블랙-리터만, 계층적 위험 패리티를 포함한 파이썬 기반 금융 포트폴리오 최적화

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머신러닝을 활용한 Python 알고리즘 트레이딩

고정 소득, 주식, 외환(FX), 신용 파생상품을 포함한 금융 파생상품의 가격 결정 및 위험 관리에 초점을 맞춘 Python 금융 라이브러리입니다.

펀드 투자 관리 백테스팅 엔진

🚀 💸 몇 줄의 코드만으로 알고리즘을 쉽게 구축, 백테스트 및 배포하세요. 하나의 패키지로 여러 거래소에서 주식, 암호화폐, 외환을 거래하세요.

Investor Skills는 장기적인 투자 판단을 이식 가능하고 구조화된 형식으로 변환하는 오픈소스 라이브러리입니다. 훌륭한 투자자들이 생각하고, 기회를 필터링하고, 위험을 산정하며, 불확실성 속에서 행동하는 방식을 수집하여 인간이 학습하고 AI 금융 에이전트가 적용할 수 있도록 패턴을 구조화합니다.

AI+금융(퀀트): 1. 다중 팩터 주식 퀀트 프레임워크 오픈소스 튜토리얼 2. 학계 및 업계의 클래식 자료 모음 3. LLM, Agent, 벤치마크(평가) 등을 포함한 AI + 금융 관련 작업

금융 시장을 위한 Claude Code

한국투자증권 Open API Github

FinHack®은 확장하기 쉬운 퀀트 금융 프레임워크로, 현재 버전에서는 데이터 수집, 팩터 계산, 팩터 마이닝, 팩터 분석, 머신러닝, 전략 작성, 퀀트 백테스팅, 실거래 연동 등 퀀트 투자 연구의 전 과정을 통합합니다.

모두를 위한 오픈 소스 포트폴리오 백테스팅 엔진

AI LLM이 MetaTrader 플랫폼을 사용하여 거래할 수 있도록 지원하는 MCP(Model Context Protocol)

Invest Alchemy는 ETF 포트폴리오에 중점을 둔 트레이딩 어시스턴트입니다.