investment

O Qlib é uma plataforma de investimento quantitativo orientada a IA que visa usar tecnologia de IA para capacitar a pesquisa quantitativa, desde a exploração de ideias até a implementação em produção. O Qlib suporta diversos paradigmas de modelagem de ML, incluindo aprendizado supervisionado, modelagem de dinâmica de mercado e RL, e agora está equipado com https://github.com/microsoft/RD-Agent para automatizar o processo de P&D.

Framework de desenvolvimento de plataforma de negociação quantitativa de código aberto baseado em Python

FinceptTerminal é um aplicativo financeiro moderno que oferece análises de mercado avançadas, pesquisa de investimentos e ferramentas de dados econômicos, projetado para exploração interativa e tomada de decisões baseada em dados em um ambiente amigável.

Código para Machine Learning for Trading, 3ª edição — desde a obtenção de dados até a execução em tempo real.

A Berkshire da era da IA: um framework de pesquisa de investimento em valor construído para Claude Code / Codex. Metodologias de 4 mestres + pesquisa paralela multi-agente.

ValueCell é uma plataforma multiagente orientada pela comunidade para aplicações financeiras.

🔎 📈 🐍 💰 Realize backtest de estratégias de negociação em Python.

Uma lista curada de ferramentas e aplicações práticas de aprendizado de máquina financeiro.

Otimização de portfólio financeiro em Python, incluindo fronteira eficiente clássica, Black-Litterman e Hierarchical Risk Parity.

Otimização de portfólio em Python.

Negociação algorítmica em Python com Machine Learning

Uma biblioteca Python de finanças focada na precificação e gestão de risco de derivativos financeiros, incluindo renda fixa, ações, câmbio e derivativos de crédito.

Motor de backtesting para gestão de investimentos em fundos

🚀 💸 Construa, teste e implemente facilmente seu algoritmo com apenas algumas linhas de código. Negocie ações, criptomoedas e forex em várias corretoras com um único pacote.

Investor Skills é uma biblioteca de código aberto que transforma o julgamento de investimento durável em formatos estruturados e portáteis. Ela coleta como grandes investidores pensam, filtram oportunidades, dimensionam riscos e agem sob incerteza — estruturando esses padrões para que humanos possam estudá-los e agentes financeiros de IA possam aplicá-los.

IA + Finanças (Quantitativo): 1. Tutorial de código aberto para framework quantitativo de ações multifatorial 2. Coleta de materiais clássicos da academia e da indústria 3. Trabalhos relacionados a IA + Finanças, incluindo LLM, Agent, benchmark (avaliação), etc.

Claude Code para o mercado financeiro

GitHub da API aberta da Korea Investment & Securities.

FinHack® é um framework de finanças quantitativas fácil de expandir. A versão atual integra todo o fluxo de trabalho de pesquisa e investimento quantitativo, incluindo coleta de dados, cálculo de fatores, mineração de fatores, análise de fatores, aprendizado de máquina, criação de estratégias, backtesting quantitativo e acesso a negociações ao vivo.

Um motor de backtesting de portfólio de código aberto para todos

Model Context Protocol (MCP) para permitir que LLMs de IA negociem usando a plataforma MetaTrader.

Invest Alchemy é um assistente de negociação focado em portfólios de ETF.