与「）的开源算法交易框架和平台，支持从策略开发、回测到实盘交易的全流程。」相关的搜索结果

本周金融领域GitHub增长最快的项目： 1. TradingAgents (+3,822 ★) 为金融研究和执行而构建的多智能体LLM交易框架。集分析师智能体、情感模型、投资组合推理和提供商集成于一身。 2. AI-Trader (+2,434 ★) 完全自动化的原生智能体交易系统。专注于自主决策、价格获取、执行和监控工作流的端到端AI驱动交易基础设施。 3. scientific-agent-skills (+2,286 ★) 为金融、研究、科学、工程和写作提供的即插即用智能体技能。集成多个智能体框架，支持网络研究和生物信息学。 4. daily_stock_analysis (+1,272 ★) LLM驱动的股票分析平台，覆盖美国、香港和中国股市。结合市场数据、实时新闻、AI仪表板和自动化报告，运营成本近乎为零。 5. QuantDinger (+1,242 ★) 加密货币、股票和外汇的AI量化交易平台。包含实盘交易、策略回测、市场分析和经纪商集成，为AI辅助量化工作流实验者而构建。 6. Vibe-Trading (+1,148 ★) 专注于算法交易和回测的个人AI交易智能体。结合轻量级自动化与智能体式投资组合管理和策略实验。 7. FinceptTerminal (+878 ★) 现代开源金融终端，灵感来自彭博工作流。在一个界面中提供市场分析、投资研究、交易工具和AI驱动的金融基础设施。 8. TradingAgents-CN (+739 ★) TradingAgents的中文增强版本。针对中国金融市场、数据集和工作流优化的多智能体LLM交易框架。在中文量化和AI社区中快速增长。 9. last30days-skill (+694 ★) 用于研究Reddit、X、YouTube、黑客新闻等平台趋势的AI智能体技能。专为信号发现、叙事追踪和全网监控设计。 10. qlib (+680 ★) 微软的AI导向量化投资平台。涵盖从数据收集到alpha生成、投资组合构建和执行的整个量化流程。仍是最强大的开源量化生态之一。

10个免费GitHub库，只需100美元和笔记本电脑就能像对冲基金一样交易。 这些是300多家对冲基金在用的工具。收藏这个。 1. OpenBB 免费的彭博终端。股票、期权、期货、加密、外汇。彭博终端年费25000美元，这个免费。 → 2. Lean (QuantConnect) 300多家对冲基金在用的算法交易引擎。用25年数据回测，部署到Interactive Brokers或Alpaca。 → 3. qlib (微软) 微软完整的量化投资平台。 最专业的开源量化基础设施。 → 4. Backtrader 每个量化交易员必学的Python回测框架。全球金融研究生项目都在用。 → 5. TradingAgents UCLA和MIT的多智能体LLM交易框架。AI代理充当分析师、技术员和风险经理。 → 6. Riskfolio-Lib 量化交易员用来配置资本的投资组合优化库。涵盖均值方差、Black-Litterman、CVaR。 → 7. yfinance 每个Python金融课程都从它开始。实时和历史数据覆盖100000+股票。 → 8. FinanceToolkit 150+财务比率、指标和估值模型在一个库里。 → 9. vectorbt Python最快的回测引擎。几秒内测试数千个策略。 → 10. TradingView轻量级图表 为实时金融应用提供图表库。 你的交易仪表板专业的原因。 → 最疯狂的部分： 彭博终端年费25000美元。初级分析师25万美元。高盛研究数百万。 这10个库让一个有100美元和笔记本的小孩获得华尔街付费内容的大部分。 2010年交易台成本5万美元。2026年整个技术栈免费。 散户和华尔街的差距从未这么小。 保存这个吧别忘了。 100%免费。100%开源。

40个真正有用的GitHub仓库 1. public-apis — 免费API合集 2. build-your-own-x — 边做边学 3. developer-roadmap — 学任何技术 4. free-programming-books — 免费书籍 5. system-design-primer — 掌握系统设计 6. coding-interview-university — 自学计算机 7. the-art-of-command-line — 精通终端 8. project-based-learning — 项目式学习 9. you-dont-know-js — 深入学JavaScript 10. the-book-of-secret-knowledge — 黑客资源 11. tech-interview-handbook — 面试通关 12. awesome-selfhosted — 自建应用 13. javascript-algorithms — 可视化算法 14. 30-seconds-of-code — 实用代码片段 15. gitignore — 各语言模板 16. ollama — 本地运行AI模型 17. langchain — 快速构建AI应用 18. n8n — AI自动化工作流 19. openclaw — 本地AI助手 20. dify — 可视化创建AI代理 21. langflow — 拖拽式AI管道 22. mem0 — AI代理记忆层 23. browser-use — AI控制浏览器 24. ruflo — Claude代理编排 25. crewai — 多代理AI团队 26. hermes-agent — 开源AI代理 27. markitdown — 文件转Markdown 28. maigret — 3000+网站OSINT 29. open-webui — 自建ChatGPT界面 30. aider — 终端AI编程助手 31. agency-agents — 完整AI代理机构 32. tradingagents — 交易多代理框架 33. browserbase-skills — Claude网页SDK 34. autogen — 微软多代理框架 35. metagpt — AI代理软件公司 36. lobe-hub — 可视化多代理平台 37. huggingface-transformers — 现代AI基础 38. cocoindex — 长文本代理引擎 39. freeCodeCamp — 免费编程学习 40. stable-diffusion-webui — 本地AI画图 大多数开发者一个都没保存。聪明人保存了全部40个。

兄弟们，40个有用的GitHub仓库，强烈建议收藏起来！ 1. public-apis — 免费API合集 2. build-your-own-x — 边做边学 3. developer-roadmap — 学任何技术 4. free-programming-books — 免费书籍 5. system-design-primer — 掌握系统设计 6. coding-interview-university — 自学计算机 7. the-art-of-command-line — 精通终端 8. project-based-learning — 项目式学习 9. you-dont-know-js — 深入学JavaScript 10. the-book-of-secret-knowledge — 黑客资源 11. tech-interview-handbook — 面试通关 12. awesome-selfhosted — 自建应用 13. javascript-algorithms — 可视化算法 14. 30-seconds-of-code — 实用代码片段 15. gitignore — 各语言模板 16. ollama — 本地运行AI模型 17. langchain — 快速构建AI应用 18. n8n — AI自动化工作流 19. openclaw — 本地AI助手 20. dify — 可视化创建AI代理 21. langflow — 拖拽式AI管道 22. mem0 — AI代理记忆层 23. browser-use — AI控制浏览器 24. ruflo — Claude代理编排 25. crewai — 多代理AI团队 26. hermes-agent — 开源AI代理 27. markitdown — 文件转Markdown 28. maigret — 3000+网站OSINT 29. open-webui — 自建ChatGPT界面 30. aider — 终端AI编程助手 31. agency-agents — 完整AI代理机构 32. tradingagents — 交易多代理框架 33. browserbase-skills — Claude网页SDK 34. autogen — 微软多代理框架 35. metagpt — AI代理软件公司 36. lobe-hub — 可视化多代理平台 37. huggingface-transformers — 现代AI基础 38. cocoindex — 长文本代理引擎 39. freeCodeCamp — 免费编程学习 40. stable-diffusion-webui — 本地AI画图

40个真正有用的GitHub仓库 1. public-apis — 免费API合集 2. build-your-own-x — 边做边学 3. developer-roadmap — 学任何技术 4. free-programming-books — 免费书籍 5. system-design-primer — 掌握系统设计 6. coding-interview-university — 自学计算机 7. the-art-of-command-line — 精通终端 8. project-based-learning — 项目式学习 9. you-dont-know-js — 深入学JavaScript 10. the-book-of-secret-knowledge — 黑客资源 11. tech-interview-handbook — 面试通关 12. awesome-selfhosted — 自建应用 13. javascript-algorithms — 可视化算法 14. 30-seconds-of-code — 实用代码片段 15. gitignore — 各语言模板 16. ollama — 本地运行AI模型 17. langchain — 快速构建AI应用 18. n8n — AI自动化工作流 19. openclaw — 本地AI助手 20. dify — 可视化创建AI代理 21. langflow — 拖拽式AI管道 22. mem0 — AI代理记忆层 23. browser-use — AI控制浏览器 24. ruflo — Claude代理编排 25. crewai — 多代理AI团队 26. hermes-agent — 开源AI代理 27. markitdown — 文件转Markdown 28. maigret — 3000+网站OSINT 29. open-webui — 自建ChatGPT界面 30. aider — 终端AI编程助手 31. agency-agents — 完整AI代理机构 32. tradingagents — 交易多代理框架 33. browserbase-skills — Claude网页SDK 34. autogen — 微软多代理框架 35. metagpt — AI代理软件公司 36. lobe-hub — 可视化多代理平台 37. huggingface-transformers — 现代AI基础 38. cocoindex — 长文本代理引擎 39. freeCodeCamp — 免费编程学习 40. stable-diffusion-webui — 本地AI画图 大多数开发者一个都没保存。聪明人保存了全部40个。

肾上腺素喷发的故事，将我带回到COVID那个冬天。 今天很忙，但还是想趁着鸡皮疙瘩没有散去，写下关于自己的一小部分故事。 【Lost in the Code】 每次被问到是怎么入圈的，一直囫囵吞枣回答不上来。好像从Doge以来我一直存在在这里，但又时常觉得自己很边缘和透明。大概这也影响了我一直将区块链视作一种边缘亚文化的潜意识。这篇文章算是让我找到了表达自己的契机和动力。 COVID来临的那一年正处于自己Web2事业的上升期，带着一个小小的团队，完成了不少自认为颇有影响力和成就感的项目。年轻时将运气视作自己能力是常有的错误，大厦崩塌时，也正是到了买单的时候，是的，破产剧本。我将自己置于烟雾，酒精和一周漫无目的德州牌局上。住在十楼往下望去，水泥地板似乎时不时以光速砸到我的脸上。我恨自己为什么不早一点将赚到的钱换成几台保时捷，至少还能留下一些遗产。 恐惧阳光灿烂的日子，欣欣向荣它让我焦虑，唯有在天空中的闪电张牙舞爪，狂风肆掠的时候能得到一些平静和安全感。上海的冬啊，它从来没那么冷过。我的人生该怎样回正，剩下的貌似只有一台MacbookPro和朋友送的半瓶格兰菲迪。 Youtube的算法大概也是察觉到了我的不甘，向我推送了一期闪电贷的Coding教学，原子交易，一点点手续费就能撬动几百万的资金，我们N人很容易被这种绝美的事物迷惑，即使是从未接触过的代码。本INTP不太喜于社交，什么都喜欢自己钻。我对自己的认知一直是：学习能力超强，以至于我简历上也会这么写。从艺术创意行业转型写代码非我本意，但还是深信自我教育，咬着牙茶饭不思的在一个月入门了Solidity，NodeJS，以及一点点的GO等等后端的知识（在此感谢0xAA的Github开源教学，即使现在有所改变我依然尊重你，Patrick Collins也是Web3开发入门的好老师）。真美啊，代码。我幻想着属于自己的成名一刻。是的，我的入圈动机并不光彩，夜以继日的刷合约，学数学，找套利机会和漏洞，再次遗憾，我不是这块料。 好在，如果你经历过那几年，你会知道那几年的BSC的热闹程度并不比现在差，睡前往粉红预售丢两个BNB，起床收米，数不清的地推，灰产，资金盘和大爷大妈几百块变几百万的故事。反正都到这一步了，撸了一把黑网贷，梭了一些预售，赚到了一点点钱。 当预售不那么好赚钱之后，我开始研究抢新，在金融领域，优秀的狙击手不是趴在山顶，而是山脚！我痴迷于PancakeSwap的路由，痴迷于服务器，痴迷于节点，痴迷于排序，痴迷于Geth客户端。依靠BNB48的喂饭搭起了人生第一个节点，我分析着每条TX，每个InputData，试图从中找到一点可乘之机。和之前不一样的是，这次似乎好真找到了一点。那时候BSC的狙击手还算是一个没那么卷的赛道。Pancake V2的池子也是很简单的AMM，只要扫描到Add liquidity的tx之后第一时间进去，等有缘人买入，浇给就好了，和如今奶牛的操作并无二异。基本上那时候开着服务器跑着脚本，早上起来看日志就是收米，很幸运，又赚到了一点点钱。 可是贪婪啊，毒药，任何有利可图的地方就有骗局和对手。如果说CBB这种拿的是AWM，那我属于拱门单起一把鸟狙，我还花光了自己所有的金币。在某种程度上，我们算是队友。他们大狙吃肉我喝汤。随着这个赛道愈来愈卷，大家在区块内追求排序的方式也层出不穷，手动的散户逐渐警惕，狗庄也逐渐聪明，杀区块，延迟貔貅，关门杀等等各种方式。技术已经不能成为制胜的唯一利器，资金才是最大的靠山。如何在几个安全的区块内，拿到利润并抽身成为了重要因素。大家开始狂卷GAS，花几个BNB的GAS强新是常有的事，至今还记得链上皇帝E09A惊为天人的6W多美金的GAS，Asir至今是我的偶像。在技术金融产业化面前，我连一只蚂蚁都不是，Lost in the Code。 损失了不少GAS 吃了不少貔貅之后算是正式告别了这一赛道。天赋有限，从那之后我也再没碰代码了，但这些年走过来，我觉得交易这件事真的没那么复杂和深奥，不管是Meme还是合约，你不一定需要成为狙击手才能获利，足够的流动性，波动性，涨涨跌跌的，我依旧认为加密是所有金融领域中最好赚钱，机会最多的行业，掌握一点基本面认知和K线的感知其实蛮好赚钱的。当然了，贪婪啊，毒药，我至今也无法自拔。 微信的签名是CHAOS，我是随机种子，是一片噪音，是墒增的，是混沌的，是孤独的，但我们N人同时也是诗意的，浪漫的。有KOLs说这个圈子呆了这么久，但还没有拿到大结果，是失败的。如果100%的加密向钱，是的，我是一个彻头彻尾的loser，错过了一亿次机会，这让我焦虑，但如果加密向一些别的东西，我选择忽略这种噪音，投机只是金融文化的一部分，乐观者成功，还有另外一亿次机会在等着自己，我将表达纹在自己身上，活下来，走下去。 不太会写文字，一直自诩为小学生伍尔夫。如果你忍受了我洋洋洒洒却又毫无逻辑的呓语读到这里，恭喜你，至少你有了在这个行业存活的要义之一 ：PATIENCE 今夜我乘风归去，归还于野草地。那是最好的年代，我怀念它。

在 xAI 联创陆续离职之时，xAI 公布了这段 45 分钟的内部全员大会录像，Elon Musk 主持，回顾了 xAI 过去 30 个月的成就、公司重组、团队介绍、基础设施进展，以及联合 SpaceX 一起绘制的未来新大饼🫓 1. 成立仅 2.5 年的 xAI 已取得惊人进步，而竞争对手（如 OpenAI 等）已有 5-20 年历史、更大团队和资源。 xAI 在语音、图像、视频生成（生成量已超过所有竞争对手总和）；部署了首个 10 万 H100 GPU 训练集群，现已经接近 100 万 H100 等效算力。 科技公司竞争力在于“速度与加速度”，xAI 是最快的，无人能及。Elon 感谢了离职员工贡献，并宣布公司重组以适应规模增长（像生物从单细胞到多器官分化）。 2. 公司分为四大应用领域 + 基础设施层 - Grok 主模型 + 语音团队（合并）：从零起步，6 个月内开发语音模式，超越 OpenAI；现已在 200 多万辆 Tesla 中运行。模型将极大提升知识工作者生产力（10 倍）；将构建让用户轻松完成工作新“门户”； - 编码团队（Lead: Makro）：编码模型已实用，能加速工程师 10 倍；路径通往递归自我改进（AI 训练下一代 AI）。2 - 3 个月内能达到 SOTA；年底可能直接生成二进制代码，绕过传统编程；与 SpaceX 合作解决算力/能源瓶颈； - 图像/视频团队（Imagine）（Lead: Tyler H. 等）：6 个月前从零起步，现排行榜领先；生成 60 亿图像/月（远超 Google 等）。未来将实现更长视频（10-20 分钟一键生成）、实时渲染、交互世界。这个团队的目标是领先 Meta 抵达“元宇宙”，到时实时视频生成/理解将占大部分 AI 算力； - Macro Hard 团队（Lead: Toby, John 等）：构建全能数字人类模拟器，能在电脑上完成任何人能做的事（包括工程、医学、设计火箭）；聚焦 GUI 代理（80-95% 软件有图形界面）；其目标是模拟整个只靠数字输出的公司（例如 Microsoft），这将带来巨大经济繁荣。 3. 基础设施与支持团队介绍 - 核心产品基础设施/API 将支持所有产品线； - 用领域专家（医学、金融、法律）评估模型，提升真实性和减少偏见；Grokopedia 已达 600 万文章，目标 Grok 5 无需外部搜索； - Memphis 超级集群已经支持了 30 万+ GPU，正在扩张；这是世界最大超级计算机之一；单个数据中心 6 周内完成 850 英里光纤、2.7 万 GPU安装；从架构到电力垂直整合，追求最高效率（PUE）。 算力优势是 AI 公司成功关键，xAI 部署最快！ 4. X 平台的计划 - X App 用户超 10 亿（安装量）；下载/参与度大幅增长；已经开源了推荐算法； - Grok Chat 将独立成 X Chat App（加密、音视频、多人、桌面分享）；X Money 即将测试推出，目标是所有货币交易的中心。 5. xAI + SpaceX 的宏大愿景 - 理解宇宙需探索宇宙，当前地球能源仅用 1%，需扩展到太空获取太阳能量（百万倍潜力）； - 计划建立地球轨道数据中心（100-200 GW/年，未来 terawatt）；月球工厂 + 质量驱动器（mass driver，发射 AI 卫星，达千 GW+）；抵达火星及更远的地方； 最终将延伸意识之光到恒星，探索银河系，发现外星文明遗迹。“未来从未如此激动人心” - Elon Musk

彻底癫了 又是行情疯癫的一天。 今天a股成交额3.6万亿，刷新了历史纪录。很多人在讨论巨额成交量意味着什么，我打个比喻，成交额差不多相当于是股市的心跳，心跳太低说明a股在睡觉或者缺乏运动，一旦a股情绪激动或者剧烈运动，心跳就会攀升，但心跳太快对身体是一种负担，像今天3.6万亿的成交额大概相当于每分钟200下的心跳，已经是超频运转，这个状态不可能一直持续的，否则会出事的。 今天市场的中位数+1.2%，其实涨的不算很多，但局部板块被资金疯狂推高，形成了高烈度的积聚效应。商业航天继续暴涨6.4%，脑机上涨5.1%，除了这两个当红炸子鸡外，还新出了一个GEO概念（生成式引擎优化）。 要解释GEO，先解释一下SEO。 我早年刚创业的时候做过互联网网站，当时为了获得免费流量，会进行专门针对搜索殷勤的优化。具体操作是给网站加一些伪原创文章，用几个账号来回对话假装讨论很热烈，另外还会找其他网站交换友情链接，目的是让搜索引擎觉得我的网站很繁荣，很有料，很体面，增加在搜索结果里的推荐权重。 这种就是SEO优化，有专门的公司做这类业务，我当初刚创业，为了省钱就自己做，效果当然不好，就是瞎搞。 知道了SEO后就知道GEO是什么了，SEO是针对搜索引擎（主要是百度）的优化，GEO就是针对AI引擎（豆包、元宝等大模型）的优化。给品牌批量写一些宣传内容，投喂到ai日常搜索的语料库里，这样ai在回答用户的提问时就会主动替品牌说好话或者进行推荐。 为什么GEO概念今天突然爆发了呢？其实还是和马斯克有关，因为他说要在7天内公布X平台（就是以前的推特）的内容推荐算法，并且以后每4个星期更新一次。 马斯克这么做是为了化解欧盟等多国监管压力，回应算法偏见、影子禁言等质疑以重建用户信任，是经营层面的选择。但传到a股这边就被解读成算法公开后，会刺激针对算法的GEO发展，至于谁来做GEO生意，暂定a股的传媒板块。 于是今天传媒+8%，顺带把影视+6.5%和游戏+6%也带飞了，因为这三个板块的个股是大量重叠的。 其实我觉得这个概念炒作是不靠谱的，首先目前只有X愿意开源，其它大模型并没有跟进，其次x在墙外，国内ip无法访问，业务关系不大。当然最重要的是就算后面有GEO产业，我也不相信a股哪些传统传媒公司能做好，没这个基因。 只是这次概念发明的太快，等不及了，直接找个以前的老登板块，戴个头套就先上去表演了。牛市的时间窗宝贵，一天都不能浪费。 我昨晚给你们说过牛市的本质，就是情绪饱满，流动性溢出，这个时候大部分的股民都处于fomo的状态，着急寻找共识板块，挣大钱，挣快钱。现在一天涨2-3%都很难满足散户的胃口了。 这种时候最容易凝聚共识的就是超级机构或者超级大v，马斯克正好就承接了这个角色，他说的话会被放大，然后映射到a股，热钱积极炒作投机。你问那些追涨停的游资大户有几个真的相信商业航天、脑机、GEO，他们根本不在乎，只要在退潮之前卖掉股票，后面就算天塌下来也无所谓了。 …… 今天有6个板块是绿的，保险、油气开采、农化制品、房地产、石油加工、煤炭开采，在这种群魔乱舞的交易日里亏钱也是够糟心的。另外像汽车、制药、银行、高速公路、养殖这些传统行业今天也涨的很少很少，这些都是本轮行情的失意者。 很多人在股吧和社区论坛上咒骂，诅咒科技板块的泡沫风险，痛骂市场不理性，其实就是没给自己的持仓抬轿。 我前面也说了，牛市时间窗宝贵，资金都在追随最强共识。这些滞涨的传统行业缺的就是共识，没业绩，没故事，没流量，你在牛市里买这些股票，亏钱风险小，但是浪费了机会成本。 除非出现超级事实，或者超级机构、超级大v来创造共识，不然都扳不过来，只能等那些热门概念玩透了，玩崩了，资金逃出来的时候看看能不能高低切反弹一下。 …… 1、黄金和白银又涨起来了，黄金已经到4600了，白银今天最高也超过85了，前几天挖的坑都填回来了。4500以上的黄金我停止定投了，虽然还是没有买到我满意的仓位，但过去半年好差还是加了一些，就先这样了，黄金后面没有大调我暂时不买了。 对了，前几天说的那个白银lof，其实一直有溢价，一直是可以滚动套利的，就是限购金额有点少，在这个牛市的大环境下，一天十来块钱都不好意思提了。 2、伊朗外长称政府已经和抗议者展开对话，局势得到控制。但就我看到的信息而言，局势先不说恶化，反正是没有好转。我教大家看一个信号，什么时候在国内官媒上看到关于伊朗的大面积报道了，说明那边确实不闹了。 大致就这些吧，今天很多股民在讨论目前的行情合不合理，那肯定是不合理的，涨幅能算出来的那是熊市，牛市的行情一定是突破技术指标，突破估值模型的，因为牛市完全由流动性和情绪驱动的。这个时候看财务的书，看技术的书，还不如看点行为心理学的书更实用。 记住你现在已经不是在投资，接下来的时间就是标准的博弈投机。 发射～

马斯克公布了 X 平台的新开源算法，使 X 成为世界上第一个，开源算法的主流社交平台。 在你打开 X 的一瞬间，系统会根据你最近的点赞、回复、转发，以及在某个推文的停留时间、访问对方个人资料的次数等，来判断你是什么人。 这也就是为何，有些老哥不互动黄推，但因每次看时间久，结果天天被推黄片。 之后，在 X 平台了解你的用户画像后，会快速给你推荐两类帖子，分别是你关注的那些博主更新的内容，其次是根据你的画像，可能感兴趣的内容。 然后 X 会再筛选这些推文，是否符合审查结果，它们会对发布者的认证、历史信用、互动情况，进行计算。 最终在筛掉重复看过、被标记为暴力倾向的推文后，经过以上 4 层筛选，X 会推荐给你，真正想看的。 另外 X 后台有一套打分机制，无论是推文还是回复。正向行为包括点赞、回复、转发、分享。负向行为，如被拉黑、被举报、被点不感兴趣，会扣分。 相比于上次 X 平台算法的公布，这次引入了多层筛选、过滤、评分机制，这也让 X 上的内容变得更多样性，话题越来越丰富了。

𝕏 刚刚开源的算法里面，有一个「同作者衰减」机制 就是说如果你在「For You」主页已经刷到了「作者 A」发的第一篇推文，那「作者 A」发的第二篇推文在你「For You」主页的分数权重就会开始 x0.5 地衰减，以此类推，第三篇推文会继续衰减，但最低只会衰减到 x0.25。 也就是说，在内容吸引力相同的情况下，你每天发的第一篇推文，流量会是最好的，接下来第二篇就会开始衰减。