investment

Qlib là một nền tảng đầu tư định lượng hướng AI nhằm mục đích sử dụng công nghệ AI để hỗ trợ Nghiên cứu Định lượng, từ việc khám phá ý tưởng đến triển khai sản xuất. Qlib hỗ trợ các mô hình học máy đa dạng, bao gồm học có giám sát, mô hình động lực thị trường và RL, và hiện được trang bị https://github.com/microsoft/RD-Agent để tự động hóa quy trình R&D.

Khung phát triển nền tảng giao dịch định lượng mã nguồn mở dựa trên Python

FinceptTerminal là một ứng dụng tài chính hiện đại cung cấp các công cụ phân tích thị trường nâng cao, nghiên cứu đầu tư và dữ liệu kinh tế, được thiết kế để khám phá tương tác và ra quyết định dựa trên dữ liệu trong một môi trường thân thiện với người dùng.

Mã nguồn cho Machine Learning for Trading, phiên bản thứ 3 — từ tìm kiếm nguồn dữ liệu đến thực thi trực tiếp.

Berkshire trong kỷ đại AI: Khung nghiên cứu đầu tư giá trị xây dựng cho Claude Code / Codex. Phương pháp luận của 4 bậc thầy (Buffett, Munger, Duan Yongping, Li Lu) + nghiên cứu song song đa Agent.

ValueCell là một nền tảng đa tác nhân do cộng đồng thúc đẩy dành cho các ứng dụng tài chính.

🔎 📈 🐍 💰 Kiểm thử ngược chiến lược giao dịch bằng Python.

Một danh sách chọn lọc các công cụ và ứng dụng học máy tài chính thực tế.

Tối ưu hóa danh mục đầu tư tài chính bằng Python, bao gồm biên hiệu quả cổ điển, Black-Litterman, Hierarchical Risk Parity

Tối ưu hóa danh mục đầu tư bằng Python

Giao dịch thuật toán bằng Python kết hợp Machine Learning

Một thư viện tài chính Python tập trung vào định giá và quản lý rủi ro các công cụ phái sinh tài chính, bao gồm phái sinh thu nhập cố định, cổ phiếu, ngoại hối và tín dụng.

Công cụ kiểm thử hồi quy quản lý đầu tư quỹ

🚀 💸 Dễ dàng xây dựng, backtest và triển khai thuật toán của bạn chỉ với vài dòng code. Giao dịch cổ phiếu, tiền điện tử và forex trên nhiều sàn giao dịch với chỉ một gói thư viện.

Investor Skills là một thư viện mã nguồn mở giúp chuyển đổi tư duy đầu tư bền vững thành các định dạng cấu trúc di động. Thư viện này tổng hợp cách các nhà đầu tư lớn suy nghĩ, lọc cơ hội, đo lường rủi ro và hành động trong bất định — sau đó cấu trúc hóa các mẫu đó để con người có thể nghiên cứu và các tác nhân tài chính AI có thể áp dụng.

AI + Tài chính (Định lượng): 1. Hướng dẫn mã nguồn mở về khung định lượng cổ phiếu đa yếu tố 2. Tổng hợp tài liệu kinh điển từ giới học thuật và doanh nghiệp 3. Các công việc liên quan đến AI + Tài chính, bao gồm LLM, Agent, benchmark (đánh giá), v.v.

Claude Code cho Thị trường Tài chính

GitHub Open API của Korea Investment & Securities

FinHack®, một framework tài chính định lượng dễ mở rộng, tích hợp toàn bộ quy trình nghiên cứu và đầu tư định lượng bao gồm thu thập dữ liệu, tính toán nhân tố, khai thác nhân tố, phân tích nhân tố, học máy, viết chiến lược, kiểm thử ngược định lượng và kết nối giao dịch thực tế trong phiên bản hiện tại.

Công cụ kiểm thử danh mục đầu tư mã nguồn mở dành cho mọi người

Model Context Protocol (MCP) cho phép các AI LLM giao dịch trên nền tảng MetaTrader.

Invest Alchemy là một trợ lý giao dịch tập trung vào danh mục đầu tư ETF.