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Construa seu fundo de hedge autônomo em minutos. O AutoHedge aproveita o poder da inteligência de enxame e agentes de IA para automatizar a análise de mercado, o gerenciamento de risco e a execução de negociações.

Framework de quantização modular.

Mais de 150 programas de finanças quantitativas em Python para ajudar a coletar, manipular e analisar dados do mercado de ações.

Uma lista de recursos online para modelagem quantitativa, trading e gestão de portfólio

Estamos comprometidos com o código aberto de conhecimento quantitativo, visando reduzir a lacuna de informação entre as indústrias de finanças quantitativas doméstica e internacional.

Recursos para preparação de Quant Developers, Quantitative Researchers, Quantitative Traders, Quant Analysts e engenheiros de software em empresas de trading quantitativo, HFTs e fundos de hedge.

Negociação algorítmica em Python com Machine Learning

Framework multi-agente de pesquisa de investimentos para ações A-share, adaptado para fontes de dados do mercado chinês, com 7 analistas baseados em regras e tomada de decisão por debate.

Fábrica de fatores automatizada de código aberto baseada em aprendizado por reforço profundo.

QuantMind é um framework nativo de agentes para extração e recuperação de conhecimento em finanças quantitativas.

ArcticDB é um banco de dados de DataFrame serverless de alto desempenho, construído para o ecossistema de Ciência de Dados em Python.

Motor de quantização local para dados diários, intradiários e de ETF do mercado de ações A, integrando sincronização incremental, cache local, ajuste de dividendos, consultas em lote, backtesting e cálculo de indicadores

Biblioteca Python para otimização de portfólio construída sobre o scikit-learn

Framework Rust de código aberto para criar sistemas de negociação ao vivo e backtesting orientados a eventos.

Serviço oficial de dados financeiros de ações A da Tonghuashun (HiThink), fornecendo cotações em tempo real e históricas, demonstrações financeiras, índices, setores e dados de limite de alta para agentes de IA, pesquisa quantitativa e desenvolvimento de aplicações, com suporte a API, MCP, CLI e Python.

Esta é uma biblioteca para uso com o aplicativo Robinhood Financial. Atualmente, suporta negociação de criptomoedas, opções e ações. Além disso, pode ser usada para obter informações de ticker em tempo real, avaliar o desempenho do seu portfólio e também obter documentos fiscais, total de dividendos pagos e muito mais.

Vários tipos de análise de ações em Excel, Matlab, Power BI, Python, R e Tableau

Framework para trading quantitativo. Uma solução completa para desenvolvimento, backtesting e implantação de algoritmos de trading automatizados e bots de negociação.

Agentes de negociação de IA testáveis e estratégias de negociação algorítmica em Python para ações, opções, cripto, futuros, forex, registros da SEC, dados macro do FRED e corretoras reais.

Usando Python e scikit-learn para fazer previsões de ações

SDK JavaScript para obter dados de ações, projetado para front-end, sem necessidade de Python, sem serviço de back-end e com dependência zero.

Biblioteca Rust para finanças quantitativas.

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.

O SDK oficial em Python para a API da Alpaca

API do TradingView Screener - Ações, Cripto, Forex, Títulos, Futuros, Moedas

Um kit de ferramentas Python amigável para iniciantes, mas poderoso para análise financeira e automação — construído para tornar o investimento moderno acessível a todos

Stock Indicators for .NET é um pacote NuGet C# que transforma cotações de preços de mercado financeiro (ações, commodities, forex ou criptomoedas) em indicadores técnicos e insights de negociação. Você precisará desses dados essenciais nas ferramentas de investimento que está construindo para negociação algorítmica, análise técnica, aprendizado de máquina ou gráficos visuais.

Vídeos de negociação quantitativa de criptomoedas em Python 51bitquant, framework CCXT, extração de dados de exchanges, negociação quantitativa de Bitcoin e robôs de negociação

Imagem Docker com IB Gateway/TWS e IBC

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.