开源量化平台汇总

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开源量化平台QuantDinger。


它支持本地私有化部署，打通从策略研究一直到实盘执行的整套流程，加密货币、美股、外汇多个市场都能适配。


底层直接采用Docker搭配PostgreSQL、Redis，是面向生产环境设计，并不是仅供把玩的简易演示程序。


实盘层面兼容性做得很足，不仅对接多家加密交易所，IBKR美股、MT5外汇，就连Polymarket预测市场也能够接入，自动、半自动两种交易模式都支持。


写策略的方式也很灵活，既可以手写Python代码，也可以交给AI帮忙生成策略脚本。AI分析接口兼容


OpenRouter、OpenAI、Gemini、DeepSeek，跨不同市场做研究很方便。


另外回测的数据全部留存，支持回放复现，方便反复校验策略好坏。


项目仓库：http://github.com/brokermr810/QuantDinger

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还有人研究一只美股，只看TradingView、刷几条新闻、看看PE就敢下重仓？

我现在真正准备买一家公司之前，基本都会把它从财报→估值→管理层→机构→内部人→用户数据→期权→空头完整过一遍。下面这10个网站，建议直接收藏。

1. SEC EDGAR｜所有研究最后都要回到这里
http://sec.gov/edgar/search/
这是美国上市公司最原始的信息源。10-K看完整业务和风险，10-Q看季度变化，8-K看重大事项，Form 4查高管交易，13D/13G看大股东，S-3/424B查融资增发。

尤其是小盘故事股突然暴涨，我第一件事不是看Twitter，而是搜SEC：有没有ATM、有没有可转债、有没有增发、股本有没有疯狂膨胀。

2. TIKR｜快速把10年基本面拉出来
http://tikr.com

非常适合第一轮基本面筛选。Revenue、Gross Margin、Operating Margin、FCF、EPS、Shares Outstanding、估值、分析师预测都能放在一起看，还能看比较长的历史财务数据。
我最喜欢先看三个东西：收入是不是持续增长、利润有没有跟上、股本是不是越发越多。

3. Koyfin｜估值+预期+同行对比
http://koyfin.com

查Forward PE、EV/EBITDA、FCF Yield、利润率、分析师预期、历史估值都很方便。

一只股票跌了50%不代表便宜。我会把它和自己的历史估值、同行估值一起比较。
股价跌很多和估值便宜，是完全不同的两件事。

4. Quartr｜把CEO过去几年说过的话翻出来
http://quartr.com

Earnings Call、Transcript、Investor Day、Presentation、公司公告集中在一起。

我特别喜欢查管理层有没有“拖延症”。

去年：“预计2026年量产。”
今年：“预计2027年开始量产。”
单独看一次电话会发现不了，把过去几次放一起就很明显。

5. WhaleWisdom｜看看机构到底有没有下注
http://whalewisdom.com

主要看13F、基金历史持仓、新建仓、加仓、减仓、清仓以及某只股票有哪些机构持有。

我不会看到一个基金买了就跟。
真正有意思的是：不同风格的大机构是不是同时开始往一个方向集中。

6. OpenInsider｜CEO和董事自己买不买
http://openinsider.com

可以快速筛公开市场Insider Buying。
CEO嘴上说“公司严重低估”没有成本。

但如果CEO、CFO、董事几个人同时掏自己的现金持续买股票，我会认真多看一眼。

卖出未必代表看空，买入通常更值得研究。

7. Similarweb｜公司说用户爆发，我先查流量
http://similarweb.com

特别适合研究
$GOOGL
、$META、$RDDT、$DUOL、电商、SaaS、Fintech和AI应用。
可以看Website Traffic、访问来源、地区、竞争对手等。

财报三个月一次，互联网流量却可以提供另一个更高频的观察窗口。

8. Google Trends｜一个产品到底有没有真正出圈
http://trends.google.com

公司天天说自己的产品爆火没用。

直接把品牌、产品和竞争对手放进去比较搜索热度。

比如：
Gemini vs ChatGPT
Robinhood vs Coinbase
Claude vs其他AI产品
它不能直接等于用户或收入，但很适合验证“热度故事”。

9. Unusual Whales｜最后看看期权市场在交易什么
http://unusualwhales.com

Options Flow、OI、Premium、Bid/Ask、Gamma、Dark Pool都可以观察。

我主要拿它回答：

财报前有没有突然出现异常大单？
市场是不是疯狂买Protection？
某个关键Strike有没有堆积大量Gamma？
我从来不会因为一个Call大单买股票，它只是最后一层验证。

10. Fintel｜Short Interest+机构+Insider综合检查
http://fintel.io

适合最后做风险排查。

Short Interest、Institutional Ownership、Insider、Borrow数据等都可以结合起来看。
尤其小盘股我一定查空头到底有多少。
高Short Float可能意味着逼空机会，也可能意味着很多专业空头真的发现了问题。
所以我的完整流程一般是：

SEC查真假 → TIKR/Koyfin看数字和估值 → Quartr听管理层 → WhaleWisdom/OpenInsider看谁在买 → Similarweb/Trends验证业务热度 → Unusual Whales/Fintel看市场资金和空头。

研究一家公司真正有价值的，从来不是找10个理由证明自己为什么对。
而是拼命找：

到底有什么东西，能够证明自己错了。
Minara中文

@MinaraCN
·
22小时
1 万 U 本金，扣掉手续费，最后 +3,120 U。👀

这次 BTC 测试里，Jev 每 2 秒更新一次交易判断，Minara 负责核对行情、资金流和风险条件。

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量化交易开源项目，又不想在 GitHub 里翻半天，可以收藏 awesome-systematic-trading。

它把各种系统化交易资源按编程语言整理好了，找起来方便很多。

里面涵盖：
① 历史数据与回测框架
② 股票、加密货币、期货、期权、外汇交易工具
③ 行情爬虫和 API 客户端
④ 策略研究、机器学习相关项目

基本都是免费开源资源，适合拿来做量化研究和开发参考。
🔗 https://github.com/wangzhe3224/awesome-systematic-trading

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还在读本科的量化方向学生，十天自己搭出一套多智能体推演框架，扔到GitHub上直接火了。早期就冲到1.3万星，后来一路涨，还拿到大约400万美元量级的融资。

这东西叫MiroFish。说白了，就是先搭一个虚拟世界，再往里塞几千个有独立人格、记忆和行为逻辑的AI小人。

他们会聊天、站队、吵架、博弈。你丢进去的可以是政策、新闻、财报，也可以是半截小说。

系统会推演人群怎么反应、各方怎么吵、事情最后怎么收场。

创始人郭航江，2025年底还在读本科，主要靠大模型辅助写代码。开源出圈后，盛大投了3000万人民币，他随后退学带团队继续做。

常见玩法就三种：金融，把财报和资讯丢进去，模拟市场恐慌和价格波动；公关，公告先跑一遍推演，找潜在负面风险，改完再发；娱乐，扔一个没写完的故事，让AI把结局演出来。

部署也不难，Docker一键拉起，主流大模型接口都能接。

你甚至可以拿它推演“马斯克发狗狗币2.0”：看机构、自媒体、散户分别会怎么动，还能导出视频，零资金风险感受一波情绪传导。

网上已经有人把它接到实盘上。有交易者用MiroFish复盘历史行情后，在Polymarket上做SPX500相关市场，账面上净赚超过35.7万美元。

交易者主页：https://polymarket.com/zh/@CamelUp?via=ace-cq9c

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在量化机构的因子库里，有一类因子专门用来预测散户什么时候会卖出手里的股票。

这类因子的底层逻辑不复杂。

它的核心变量只有一个：这只股票相对于散户平均持仓成本，是盈利还是亏损。

如果盈利——散户大概率会在短期内卖出。

如果亏损——散户大概率会继续持有。

这个预测的准确率高到什么程度？

高到机构可以把它写进交易策略里，作为一个稳定的alpha来源。散户的卖出行为不是随机的。

它是可预测的。而可预测的行为，在这个市场里，就是可收割的行为。这个因子的学术名字叫"处置效应"（Disposition Effect）。

1985年由Shefrin和Statman首次提出，1998年被Odean用真实交易数据验证。

从那之后，它成了行为金融学里被引用次数最多的概念之一，也成了量化策略里最稳定的散户行为预测工具之一。

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期权买方亏米的真正原因：不是方向错，是进太早

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炒股盈利的底层逻辑，看懂少踩大坑
​炒股就4个核心动作：
✅空仓：手握现金，耐心等市场下跌、机会到来；
✅建仓：看准再买入，持股静待行情走完；
✅补仓：下跌分批加仓，等待企稳反转；
✅止盈：到达目标减仓卖出，落袋为安，等待下一轮轮回。
​市盈率看回本快慢，
市净率看家底厚薄。
亏损大多源于没有交易体系、纪律和执行力，
仓位管理更是命脉。
​短线手法只是表象，管住手，做好系统、执行、仓位，才有机会稳定盈利。

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在量化机构的因子库里，有一类因子专门用来预测散户什么时候会卖出手里的股票。

这类因子的底层逻辑不复杂。

它的核心变量只有一个：这只股票相对于散户平均持仓成本，是盈利还是亏损。

如果盈利——散户大概率会在短期内卖出。

如果亏损——散户大概率会继续持有。

这个预测的准确率高到什么程度？

高到机构可以把它写进交易策略里，作为一个稳定的alpha来源。散户的卖出行为不是随机的。

它是可预测的。而可预测的行为，在这个市场里，就是可收割的行为。这个因子的学术名字叫"处置效应"（Disposition Effect）。

1985年由Shefrin和Statman首次提出，1998年被Odean用真实交易数据验证。

从那之后，它成了行为金融学里被引用次数最多的概念之一，也成了量化策略里最稳定的散户行为预测工具之一。

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有个人搞了个AI，每天自动盯盘分析股票，连报告都直接怼到你微信上，关键是这玩意儿完全开源。

一个叫 daily_stock_analysis 的项目，A股港股美股全覆盖，每天收盘后自动跑AI分析，买卖点、风险警报、资金流向、舆情情绪全给你整理好，直接推送到企业微信/飞书/Telegram，你啥都不用干。

最狠的是部署门槛极低，GitHub Actions白嫖服务器，五分钟配好，零成本，工作日18点准时给你发“决策仪表盘”。

还支持策略问股，均线、缠论、波浪理论十几种内置策略，跟AI多轮对话问它该不该买。

有需要的自取：
🔗 https://github.com/ZhuLinsen/daily_stock_analysis

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要是做美股还不清楚这10个网站，建议先别盲目进场！

1. MacroMicro：涵盖利率、通胀、就业、流动性、经济周期等各类宏观指标
http://macromicro.me

2. Seeking Alpha：个股深度解读、财报评析，汇集多空观点，附带股息与量化评分
http://seekingalpha.com

3. Finviz：开盘必看，热力图、选股器、技术形态、板块强弱，扫描盘面效率极高
http://finviz.com

4. Reddit：捕捉散户讨论风向、热门标的，重点看r/stocks、r/investing、r/wallstreetbets、r/ValueInvesting板块
http://reddit.com

5. CompaniesMarketCap：全球企业市值、营收、利润、PE排行，方便横向对比、挖掘行业龙头
http://companiesmarketcap.com

6. AnalysisSite（trackserenity）：偏向白毛股神/Serenity投研看板，可追踪推文、个股线索以及AI产出的分析内容
http://trackserenity.com

7. Koyfin：适合全局复盘，查看市场结构、板块涨跌、估值水平以及宏观市场联动关系
http://koyfin.com

8. ETF Database：查询ETF持仓、费率、规模、分红，挑选行业与主题ETF格外好用
http://etfdb.com

9. StockAnalysis：用来做个股基本面初步筛选，财报、估值、机构分析师预期一应俱全
http://stockanalysis.com

10. FRED：美国官方宏观数据源，利率、通胀、就业、信贷、货币相关数据全部收录
http://fred.stlouisfed.org

单靠一个网站没法帮你稳住仓位，但把这些工具搭配参考，至少不容易被社交平台的市场情绪带偏。

希望本次分享对你有帮助，我是孔乙，复旦经济学博士，关注我，每天低频高质拆解宏观经济与投资技巧。