这个仓库名为 awesome-quant，是一份精心挑选的中文Quant相关资源索引，旨在为量化金融领域的从业者、研究者和爱好者提供全面且有价值的资源信息。以下是对该仓库的详细介绍：
主要文件
README.md：核心文档，涵盖了量化金融各个方面的资源索引，包括数据源、数据库、量化交易平台、策略、回测、交易API、编程、论坛、书籍、论文、政策、值得关注的信息源以及其他Quant资源索引等内容。papers.md：收集了与量化金融相关的最新论文，按照机器学习相关（如自然语言处理、强化学习、低频预测、高频交易）和投资组合管理等主题进行分类整理。LICENSE：采用MIT许可证，允许他人自由使用、修改和分发该仓库的代码和文档，但需保留版权声明和许可声明。
资源分类介绍
数据源
提供了多种数据获取途径，包括免费和收费的中文及国际财经数据接口包、开源量化项目自带的数据源等。例如： - 免费数据源：TuShare、Python通达信数据接口、fooltrader、zvt、JoinQuant/jqdatasdk、AkShare等。 - 收费数据源：Quandl、Wind资讯 - 经济数据库、锐思数据、国泰安数据服务中心、恒生API、Bloomberg API、数库金融数据和深度分析API服务、米筐科技的RQData数据接口等。
数据库
介绍了多种用于存储时间序列和tick数据的数据库，包括开源和收费的解决方案。例如： - 开源数据库：manahl/arctic（基于mongodb和python）、InfluxDB（Go写的分布式时间序列数据库）、OpenTSDB（基于HBase）、kairosdb（基于Cassandra）、timescale/timescaledb（基于PostgreSQL）等。 - 收费数据库：kdb（高性能金融序列数据库解决方案）。
量化交易平台
列举了多个支持不同编程语言的在线量化交易平台，方便用户进行策略开发、回测和实盘交易。例如： - 支持Python的平台：JoinQuant聚宽量化交易平台、优矿 - 通联量化实验室、Ricequant量化交易平台、天勤量化（TqSdk）等。 - 支持多种语言的平台：掘金量化（支持C/C++、C#、MATLAB、Python和R）、Auto - Trader（基于MATLAB）、MultiCharts中国版、BotVS、Tradeblazer(TB)、MetaTrader 5、BigQuant、果仁网等。
策略
提供了多个量化策略的来源，包括社区分享和开源项目。例如： - JoinQuant聚宽策略：JoinQuant聚宽: 量化学习资料、经典交易策略、Python入门 - 雪球 - 掘金策略集锦：myquant/strategy - 其他社区策略：优矿社区内容索引、RiceQuant米筐量化社区优秀策略与研究汇总、雪球选股、botvs/strategies等。
回测
介绍了多个用于量化策略回测的框架，大部分基于Python。例如： - Python回测框架：Zipline、pyalgotrade、pyalgotrade - cn、ricequant/rqalpha、quantdigger、pyktrader、QUANTAXIS、Hikyuu、StarQuant等。 - 多语言回测引擎：QuantConnect/Lean（支持C#、Python、F#、VB、Java）。
交易API
提供了多种期货、证券等交易的API接口，方便开发者进行程序化交易。例如： - 期货交易API：上海期货信息技术有限公司CTP API、飞马快速交易平台、大连飞创信息技术有限公司。 - 开源交易框架：vnpy、QuantBox/XAPI2、easytrader。 - 其他交易API：策略易（含SDK）、IB API、FutunnOpen/futuquant。
编程
按照编程语言分类，提供了Python、R、C++、Julia的安装、教程、库和相关论坛等资源。例如： - Python：推荐通过Anaconda安装，提供多个在线教程和相关书籍。 - R：可从国内清华镜像下载安装，提供常用开发平台RStudio，以及金融相关库和在线学习课程。 - C++：提供C++库整理和多个教程资源，包括北京大学和清华大学的在线课程。 - Julia：提供官方教程和量化经济应用教程。
论坛
列举了多个量化金融相关的论坛，方便用户交流和学习。例如： - Quantitative Finance StackExchange：stackexchange系列的quant论坛。 - 国内量化社区：JoinQuant社区、优矿社区、RiceQuant量化社区、掘金量化社区、清华大学学生经济金融论坛。
论文
指向 papers.md 文件，其中收集了大量与量化金融相关的论文，按照不同主题分类，方便用户查找和参考。
政策
提供了中国证券、基金、期货等相关的政策法规和从业资格报名信息，包括中国证券监督管理委员会、中国证券业协会、中国证券投资基金业协会、各大证券和期货交易所的官方网站。
值得关注的信息源
推荐了多个量化金融相关的信息源，包括学术网站、财经社交网络账号、微信公众号等。例如： - 学术网站：Quantitative Finance arxiv。 - 雪球账号：雪球工程师1号、Ricequant量化、量化哥 - 优矿Uqer。 - 知乎话题：宽客 (Quant) - 索引。 - 微信公众号：量化投资与机器学习、THU量协、优矿量化实验室、Ricequant、鲁明量化全视角。
其他Quant资源索引
提供了其他英文版的Quant资源列表和相关的awesome列表，方便用户拓展资源。例如： - 英文版awesome - quant：wilsonfreitas/awesome - quant - 其他awesome列表：awesome - awesomeness、awesome等。
综上所述，awesome - quant 仓库是一个非常有价值的量化金融资源集合，为量化领域的相关人员提供了一站式的资源查找和学习平台。