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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。

本周金融领域增长最快的 GitHub 仓库： 1. TradingAgents (+7.9K ★) 来自 UCLA/MIT 的多智能体 LLM 交易框架。包含基本面分析师、情绪分析师、技术面分析师、风险管理师，支持 DeepSeek V4 思维模式。 2. FinceptTerminal (+4.3K ★) 基于 C++20 + Qt6 构建的开源 Bloomberg 替代方案。拥有 37 个巴菲特/芒格/林奇/格雷厄姆风格的 AI 智能体。支持 16 个券商集成的实时交易。内置 MCP + AI 量化标签页。 3. daily_stock_analysis (+2.3K ★) 面向美股、A 股和港股市场的 LLM 股票分析器。 自动构建包含入场/出场水平的每日决策仪表盘。通过 GitHub Actions 推送到微信/Telegram/Discord/Email。 4. Vibe-Trading (+1.9K ★) 个人交易智能体。自然语言 - 策略 - 回测 - 导出至 TradingView/MT5。只需一个 pip install，即可拥有属于你自己的 AI 交易台。 5. QuantDinger (+837 ★) 自托管 AI 量化操作系统。研究市场、生成 Python 策略、回测想法、运行实盘交易。 支持加密货币、通过 IBKR 交易股票、通过 MT5 交易外汇。一个 Docker Compose，你的基础设施，你的数据。 6. TradingAgents-CN (+641 ★) TradingAgents 的中文分支。针对 A 股市场、中文数据源和国产大模型进行了完全本地化。 7. last30days-skill (+630 ★) AI 智能体技能，可研究过去 30 天内 Reddit、X、YouTube、HN、Polymarket 及全网的任何话题。可接入任何智能体框架。 8. qlib (+569 ★) 微软推出的面向 AI 的量化投资平台。 端到端流程：数据 - Alpha - 投资组合 - 执行。目前最严肃的开源量化基础设施。 9. scientific-agent-skills (+511 ★) 用于研究、科学、工程、分析和金融的即用型智能体技能。可接入任何智能体框架。涵盖生物信息学、化学信息学，以及现在的 Hugging Science。 10. OpenBB (+387 ★) 面向分析师、量化研究员和 AI 智能体的开源金融数据平台。在一个平台上集成股票、加密货币、期权、衍生品、固定收益。

做美股研究，数据这关最难过。行情、财报、宏观指标分散在几十个网站，手动拼凑既费时又容易出错。 GitHub 上狂揽 65.1k Star、6.4k Fork 的顶级开源项目 OpenBB，最近支持了 MCP 协议，可以直接接入 Claude 等众多大模型——相当于给 AI 装上了一套实时金融数据库，让它帮你干数据收集这件脏活。 一句话概括：它给开发者和分析师提供了一套工业级的全球金融数据与资讯基础设施。 它绝不仅仅是一个看新闻的网页，而是一个把全球金融市场数据打通的超级枢纽。通过 MCP 协议，你的 AI Agent 能瞬间调取核心信息，直连华尔街日报、Seeking Alpha、Benzinga、美联储（FRED）、IMF、SEC、Cboe 等 30多 家数据源： 全球资讯：实时抓取公司新闻和市场情绪，例如来自华尔街日报、Seeking Alpha、Benzinga、Biztoc 等众多资讯源。 全品类行情：美股、A股、港股、期权（Cboe、Tradier）、外汇、加密货币（Deribit）等市场的历史与实时数据一网打尽。 深度基本面：秒拉 SEC 财报、FMP 估值指标、Intrinio 深度数据等专业平台的海量基本面信息。 宏观经济：无缝对接美联储（FRED）、IMF、OECD、欧洲央行（ECB）、美国劳工局（BLS）、美国政府数据等权威机构的宏观指标。 这意味着，无论是 OpenAI 的 ChatGPT、Anthropic 的 Claude，还是 Google 的 Gemini，都能通过 OpenBB 获得实时、准确、全面的金融数据支持，成为你专属的金融分析师。 以前做投研，是自己当"人肉爬虫"和"网页切换员"，在几十个财经网站里苦哈哈地拼凑数据；现在，有了 OpenBB，可以把收集行情、清洗数据、提取财报的脏活累活全交给 AI，把精力全部压在市场逻辑和交易决策上。 如果你想搭一套自己的金融数据基础设施，或者让 AI 帮你做投研的数据层，这是目前开源里最成熟的选择～有需要的可以看看。#美股# #AI投研# #OpenBB# 🔗 项目地址：

Most docking and cofolding methods assume the protein pocket is roughly fixed: place the ligand into a shape that's already there. That assumption breaks on a lot of real targets, and EV-A71 2A protease is a clear example. When a ligand binds, a loop next to the site moves about 4 Å. Every one of the 802 structures in OpenBind's benchmark needs that rearrangement, which is why classical docking into the unbound structure has only 5% success rate. Turns out, the real problem isn't "where does the ligand needs to go" it's "what shape does the protein become when this specific ligand shows up." Ligand and protein are coupled, and you have to solve them together. Pearl predicts that motion from sequence and the ligand alone. On one compound that no other zero-shot method in the benchmark solves, it placed the ligand within 0.28 Å of the crystal structure and got the loop rearrangement right. Modeling induced fit instead of assuming a rigid pocket is a big part of why this holds up on actual programs.

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Anthropic launched Project Glasswing in April 2026 to tackle a growing cybersecurity problem: software has more security flaws than humans can realistically find and fix. The company gave about 50 organizations early access to a new AI model called Claude Mythos Preview, designed specifically to search for vulnerabilities in code. The results exceeded expectations. >In just one month, the system found more than 10,000 high or critical security vulnerabilities. >Scanning over 1,000 open-source projects uncovered 23,019 total issues >6,202 were rated high or critical severity. >Independent reviewers confirmed that about 90.6% of the findings were real problems. Several organizations reported major discoveries: >Cloudflare identified around 2,000 bugs, including 400 high or critical ones. >Mozilla fixed 271 vulnerabilities in Firefox version 150, more than 10 times the number fixed in the previous release. >The project also rediscovered old flaws, including a 27-year-old vulnerability in OpenBSD and a 16-year-old issue in FFmpeg.

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