分类目录归档:量化框架

stock-scanner-V2-股票分析系统-开源-量化框架-09007


这个仓库 stock-scanner 是一个股票分析系统,它基于原项目 https://github.com/DR-lin-eng/stock-scanner 进行了二次修改,以下是对该仓库的详细介绍:

功能特性

  1. 增加 HTML 页面:支持在浏览器上在线使用该系统。
  2. 多市场支持:增加了对港股、美股的支持。
  3. 部署便捷:完善了 Dockerfile 和 GitHub Actions,支持通过 Docker 一键部署,并且支持 x86_64 和 ARM64 架构镜像。
  4. 流式输出:支持流式输出,同时支持前端传入 Key(仅用于本地用户,不会输出日志等内容)。
  5. 前端重构:前端重构为 Vue3 +...

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stock-scanner-A 股股票分析系统-开源-量化框架-09006


这个仓库名为 stock-scanner,是一个专业的 A 股股票分析系统,提供全面的技术指标分析和投资建议。下面从多个方面对该仓库进行详细介绍:

项目结构

仓库的主要文件和目录结构如下:

stock-scanner/
├── LICENSE
├── README.md
├── 全部股票分析推荐1.py
├── 2.5 webapp/
│   ├── Dockerfile
│   ├── config.json
│   ├── docker-compose.yaml
│   ├── flask_web_server.py
│   ├── requirements.txt
│   └── ...

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asafravid/sss-股票扫描和筛选器-开源-09005


该内容主要介绍了 GitHub 上 asafravid/sss 项目的相关信息,涵盖项目功能、文件结构、运行所需库和字体、操作步骤、指数维护方法、免责声明、贡献方式以及许可证等内容,以下是详细总结:

项目概述

  • 功能:这是一个股票扫描和筛选器,基于基本面财务属性的核心方程,再经过多维扫描排名过程。支持自定义投资组合以及以色列、美国、瑞典和瑞士的股票市场,还可扩展到其他股票市场。
  • 使用的库:利用非 API 基于的yfinance和基于 API 的yahooquery

项目文件和文件夹

  • 文件夹
    • .github:包含与 Patreon 相关的链接。
    • Indices:存放 TASE 等指...

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NSE-Stock-Scanner-股票扫描分析器-开源-09004


NSE-Stock-Scanner 仓库功能介绍

NSE-Stock-Scanner 是一个针对印度国家证券交易所(NSE)的开源股票扫描工具,旨在帮助交易者通过技术分析和量化策略筛选股票,同时提供风险管理、回测等功能。以下是该仓库的核心功能及特点:

一、核心功能概览

1. 股票扫描与筛选

  • 多时间周期支持:可获取 2 分钟至 60 分钟的历史及实时数据。
  • 技术指标扫描:支持基于以下指标筛选股票:
  • 蜡烛图形态(如 Marubozu、Harami、Doji、锤子线/射击之星等)。
  • 动量指标(CCI、MACD、随机指标、RSI)。
  • 趋势指标(移动平均线、布林带、ADX)。
  • 波动率指标(ATR...

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N视界-量化框架-商业-09003



一段话总结

N视界量化生态圈是集投资研究、策略发现、组合优化、资产配置、业绩评估及归因分析等服务的量化投资一站式平台,贯穿策略创建、历史回测、仿真测试、专业评估、实盘交易等生命周期,具备微秒级时延的极速交易与行情、极致稳定的系统扩展能力,还提供大数据资产中心、恒星投资交易管理平台等服务,目前拥有440000+平台用户、400+私募机构、120+高校合作及9大交易所资源,可通过电话、邮箱、微信咨询。


思维导图

## **平台定位**
- 量化投资一站式平台
- 覆盖策略全生命周期
## **核心服务**
- 策略创建
  - 提供策略交易基础库
  - 增值服务接口简化实现
- 历史回...

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Qlib-量化投资平台-量化框架-09002


这个仓库是Microsoft开源的Qlib,它是一个面向人工智能的量化投资平台,旨在利用人工智能技术挖掘量化投资的潜力、助力研究并创造价值,支持从想法探索到实际生产的全流程。下面从几个方面详细介绍这个仓库:

核心特性

  • 多范式机器学习支持:支持多种机器学习建模范式,包括监督学习、市场动态建模和强化学习。
  • 全流程覆盖:涵盖了数据处理、模型训练、回测等完整的机器学习流程,以及量化投资的全链条,包括因子挖掘、风险建模、投资组合优化和订单执行。
  • 持续更新的SOTA研究成果:不断有不同范式的最新量化研究成果和论文在Qlib中发布,以共同解决量化投资中的关键挑战。

近期发布的重要特性

...
特性

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pybroker-机器学习进行算法交易的 Python 框架-量化框架-09001


这个仓库是关于 pybroker 的项目,pybroker 是一个用于使用机器学习进行算法交易的 Python 框架。以下是关于这个仓库的详细介绍:

1. 项目概述

pybroker 旨在帮助用户开发算法交易策略,尤其专注于使用机器学习的策略。借助该框架,用户可以轻松创建和微调交易规则、构建强大的模型,并深入了解策略的性能。

2. 主要特性

  • 快速回测引擎:基于 NumPy 构建,并通过 Numba 加速,能高效进行回测。
  • 多工具交易规则与模型:可以轻松地在多个金融工具上创建和执行交易规则及模型。
  • 数据获取:可从多种数据源获取历史数据,如 AlpacaYahoo FinanceAKS...

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迅投-量化框架-量化平台-竞品分析-09014


迅投为金融领域提供全面服务,涵盖交易、行情、算法、风控等多方面,具有以下特点:

  1. 一站式服务

    • 为交易者提供一站式交易、行情、算法、风控系统服务,支持7X24小时仿真交易、远程策略调试和策略分享等投研服务。
    • 专注于为金融投资机构和投资者提供集产品设计、研发与运营为一体的一站式服务,致力于打造专业、便捷、智能的交易软件和管理系统。
  2. 产品众多且配置灵活

    • PB系统:纯内存架构易扩展,支持全市场业务,具备全方位风险管理。
    • QMT系统:支持多策略多语言编写、极速策略交易、智能算法交易、组合篮子交易、合规风险监控和多重策略加密。
    • FOF系统:提供基金评价筛选、投资组合分析、绩效归因分析、产...

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