开源量化平台汇总

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华尔街量化基金花几百万年薪养的那帮研究员，手里最核心的武器——强化学习交易框架，被哥伦比亚大学团队直接开源了！

FinRL，16.4K stars，全球首个金融强化学习开源框架。

以前想用强化学习做量化交易，要么从零搭 Gym 环境，要么照着论文自己造轮子。

FinRL 不一样，2020 年哥大团队开源，把「数据 → 训练 → 测试 → 交易」做成标准流水线，还带 15 个现成数据源。

核心能力：

1️⃣ 完整训练链路：数据处理、特征工程、训练、测试、回测，一套流程直接串起来

2️⃣ 内置 A2C、DDPG、PPO、TD3、SAC 等主流 DRL 算法，可以在同一市场环境里直接比较

3️⃣ 支持单股交易、多股票组合、资产配置、Crypto、A 股等不同金融任务

4️⃣ 市场环境会考虑交易成本、风险指标和仓位变化，不只是简单预测下一根 K 线

5️⃣ 自带 Benchmark，可以把强化学习策略和 DJIA、均值方差优化等传统方法放在一起比较

6️⃣ Jupyter 教程很多，从数据下载、训练 Agent 到回测结果，适合直接拆代码学整套流程

我觉得 FinRL 最有意思的地方，是它换了一个问题。

传统模型问：“明天涨还是跌？”

FinRL 问：“在不断变化的市场里，现在到底该买多少、卖多少、还是继续持有？”

这才是强化学习真正适合交易的地方。

做强化学习量化、AI Trading Agent，或者想系统研究 DRL 怎么真正接进交易的，这个值得收藏。

https://github.com/ai4finance-foundation/finrl

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量化圈最烧钱的 KDB+，被这个开源时序数据库平替了

QuestDB，17.4K stars，Apache-2.0 开源。tick 数据 / 行情 / 回测存储一把梭。

金融 tick 数据又大又密，传统数据库存不动，机构清一色上 KDB+，授权贵得离谱。

QuestDB 不一样，2014 年做到现在的开源老牌，零 GC Java + C++/Rust 热路径，专为低延迟时序设计。

核心能力：

1️⃣ 专门为 Tick、Order Book、Trades 这种高频时间序列设计，乱序写入、去重、WAL 都直接处理

2️⃣ 新增 QWP 二进制协议，一条连接同时负责写入和查询，官方峰值达到 1900 万行/秒

3️⃣ SQL 直接为量化准备了 SAMPLE BY、ASOF JOIN、LATEST ON、WINDOW JOIN，算 OHLCV、盘口匹配很顺手

4️⃣ Live Views + Materialized Views 可以边接实时行情边计算指标，不用每次重新扫完整历史数据

5️⃣ 原生支持 Parquet、Arrow、PostgreSQL 协议，Python、Pandas、Polars、Grafana 这些都能直接接

6️⃣ 新版加入 QuestDB Skill + MCP，Claude、Codex、Cursor 可以自己查 Schema、写 SQL、分析行情，甚至搭实时 Dashboard

每秒摄入百万级事件、毫秒查实时数据，而且现在连 Claude、Codex、Cursor 都能直接接。

我觉得它现在最有意思的地方，是已经不只是“一个很快的时序数据库”。

它开始往 AI Agent 的实时金融数据底座走了。

上面 Agent 做研究、策略和分析，下面 QuestDB 负责把几亿条 Tick、订单簿和历史行情稳稳托住。

做量化交易、Crypto 行情、订单簿研究、高频数据，或者想给自己的 AI Trading Agent 搭数据底座，这个值得留着。

https://github.com/questdb/questdb

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油管博主推荐：

1. tastyliveshow
定位：美股期权教学TOP频道
核心优势：thinkorswim软件创始人创办，每日直播拆解期权策略。从期权定价基础，到铁鹰、跨式套利等复杂组合，深耕期权的必看。

2. Ross Cameron
定位：散户逆袭千万交易员（125万粉）
核心优势：公开583美元起步做到千万美金完整实盘记录。边交易边讲解，手把手搭建交易模型、讲执行纪律，复盘从爆仓走向稳定盈利的心路。

3. Adam Khoo
定位：价值投资+期权双赛道博主（百万粉）
核心优势：基本面分析+期权工具两手抓，内容兼顾深度和通俗。适合想学好价值底层逻辑，同时想用期权做增强、对冲的投资者。

4. C&K Go
定位：中文宏观经济顶流
核心优势：拆解美联储纪要、各大投行研报，理清宏观变量如何传导影响市场，干货密度很高。想看懂大周期、大趋势对资产价格的影响，值得反复研读。

5. Whiteboard Crypto
定位：区块链&DeFi入门首选
核心优势：白板动画科普，把加密底层原理讲得浅显易懂。从区块链基础、NFT到流动性挖矿，零基础也能入门Web3。

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学习顶级的套利/LP/量化交易员的实战心得

依旧在更新《Trader-Archives》第四期：收录了两位套利/量化高手4000+篇的精华推文，宽哥
@YourQuantGuy
  和猿哥
@Metabape
的含金量不必多说了，我长期点小铃铛的交易员，交易量都是以B为单位的，套利赚的钱比积分空投的还多

一、宽哥
@YourQuantGuy
专属资料站：
https://suoha888.github.io/Trader-Archives/yourquantguy/

二、猿哥
@Metabape
专属资料站：
https://suoha888.github.io/Trader-Archives/metabape/

───
三、目前「Trader-Archives」已正式收录的 5 位实战高手：
1. 第一期：DeFi 做市 / LP 高手 CJ 老师
2. 第二期：宏观周期、美股、Crypto全能高手 / 憨厚的麦总  
3. 第三期：跨市场多资产全能、美股科技与加密大周期选手 / 川沐
4. 第四期：对冲基金量化、Perp DEX 跨所基差与高频套利顶流 / 宽哥
@YourQuantGuy

5. 第四期：量化交易/套利 猿哥
@Metabape


👉Trader-Archives 总站：（所有高手的推文都在这里）
https://suoha888.github.io/Trader-Archives/

致敬两位老师的无私分享！供大家系统学习与反思，一起穿越牛熊🫡

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股市赚钱的底层逻辑：这5句话，比100个指标更重要
第一句：买在分歧，卖在一致。
什么叫分歧？
就是市场出现了预期差。
强势股上涨过程中出现分歧，往往才是机会。
比如：
放量上涨后突破箱体，却出现滞涨或者调整。这说明多空双方正在激烈博弈。如果股价没有跌破10日线，或者守住箱体下沿等关键支撑，可以考虑低吸。后面继续上涨，这就是“买在分歧”。
但当股价不断创新高，市场所有人都开始喊：“还能涨！”“牛市来了！”“赶紧上车！”这时候，往往就是一致性最疯狂的时候。高手选择卖在一致。因为所有人都兴奋的时候，风险也开始排队了。
第二句：看势不看价。
炒股，价格只是表面，趋势才是灵魂。不要因为便宜就买。5块钱跌到3块，可能还会跌。100块涨到150块，也可能继续上涨。真正的高手，不被价格高低限制，只跟随趋势。上涨趋势确认后，要敢于抓住主线。别因为“涨太高”三个字错过机会。
学会等待主线题材爆发，然后集中火力参与。一个月抓一个核心题材，已经足够。一年操作10次，每次赚15%-20%，复利的力量会非常可怕。
记住：强者恒强。
永远围绕板块最强、人气最高的标的。风口上的猪都能飞，但站在风口中心的，永远飞得最高。
第三句：不计划，不交易。
交易最大的敌人，不是市场。是盘中的自己。正确方式：盘后制定计划。盘中执行计划。无论赚钱还是亏损，只要严格执行，就是一次成功交易。不要被情绪带着跑。不要涨了兴奋，跌了恐慌。
这里送大家一个交易公式：
一流方法 + 三流执行 = 依然亏钱。
三流方法 + 一流执行 = 也可能盈利。
所以复盘交割单时，不要只看赚了多少。重点看：该买的时候有没有买？不该买的时候有没有乱冲？该卖的时候有没有犹豫？不该卖的时候有没有提前跑？找到问题，解决问题。停止错误方向，本身就是进步。
第四句：短线本质是试错。
很多人追求100%胜率。但市场根本不存在。短线真正重要的，不是胜率，而是盈亏比。亏损，是交易必须支付的成本。
比如：5只股票里，1只赚30%。4只各亏5%。哪怕胜率只有20%，整体依然盈利。高手和普通人的区别，不是顺风时谁赚得多。而是逆风时谁亏得少。
长期稳定盈利的人，状态通常是：小赚不断。小亏可控。偶尔大赚。绝不大亏。严格执行止盈止损，这一个习惯，足够让你在市场活10年以上。
第五句：只做上升通道。
选股不要靠感觉，要有标准。近10日没有涨停，不看。近1个月没有放量突破箱体，不看。没有想象空间的题材，不买。没有板块效应的个股，不买。
记住：题材决定高度，板块决定持续性，股性决定资金偏好，趋势决定未来。真正强势的股票，永远在人气排行榜里。

它们通常有几个共同特点：
趋势向上。突破箱体。回踩震荡。沿10日线运行。掌握这些规律，你不需要天天追涨杀跌。跟随强者，才是交易最简单的答案。
炒股不是比谁更努力。而是比谁更接近市场规律。方向对了，努力才有意义。
声明：内容属于个人观点分享，不构成任何投资建议，投资有风险，入市需谨慎。

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炒股软件也开始卷开源了，OpenStock 最近在 GitHub 已经有 12000+ Stars。

它的思路很简单：把行情、资讯和一些 AI 功能整合到一个开源平台里。

几个比较实用的功能：

① 实时行情、TradingView K 线和技术指标
② 聚合 Reddit、X、财经新闻以及 Polymarket 等市场情绪信息
③ 自建 Watchlist，Gemini 还能根据关注方向生成每日新闻摘要，并发送到邮箱
免费、开源，还能自己部署。

如果平时会看行情、新闻和市场情绪，这个项目可以收藏看看。
🔗 https://github.com/Open-Dev-Society/OpenStock

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Leopold 的完整更新持仓，包括最新新增头寸

顶级层：
• SanDisk
$SNDK
[多头，28.0%]
• Micron
$MU
[多头，27.5%]

第二层：
• Bloom Energy
$BE
[多头，9.4%]
• Taiwan Semiconductor
$TSM
[多头，6.2%]
• Nebius
$NBIS
[多头，6.1%]

第三层（每项约2-4%）：
• CoreWeave
$CRWV
[多头]
• Core Scientific
$CORZ
[多头]
• STMicroelectronics
$STM
[多头]
• Applied Digital
$APLD
[多头]
• Riot Platforms
$RIOT
[多头]
• SharonAI Holdings
$SHAZ
[多头]
• IREN
$IREN
[多头]
• Taiyo Yuden [多头]

高风险层（每项约0-0.9%）：
• CleanSpark
$CLSK
[多头]
• Keel Infrastructure
$KEEL
[多头]
• Solaris Energy Infrastructure
$SEI
[多头]
• WhiteFiber
$WYFI
[多头]
• Bitdeer Technologies
$BTDR
[多头]
• T1 Energy
$TE
[多头]
• Hive Digital Technologies
$HIVE
[多头]
• Babcock & Wilcox
$BW
[多头]
• ProPetro Holding
$PUMP
[多头]
• Vishay Intertechnology
$VSH
[多头]
• Cerebras Systems
$CBRS
[多头]
• Bloom Energy
$BE
[看涨期权，$44.1M]
• Taiwan Semiconductor
$TSM
[看涨期权，$23.9M]
• Infosys
$INFY
[看跌期权，$5.2M]

新期权押注（9月10-11日，保费约$315M）：
• AMD
$AMD
[看涨期权]
• Bloom Energy
$BE
[看涨期权]
• CoreWeave
$CRWV
[看涨期权]
• SK Hynix [看涨期权]
• SanDisk
$SNDK
[看涨期权]
• Intel
$INTC
[看涨期权]
• Roundhill Memory ETF
$DRAM
[看涨期权]

私有公司：
• Anthropic ~$5B
• Fluidstack $830M
• Source Foundry $500M
• MatX $500M
• Physical Intelligence $1B

完全退出：
• Nvidia
$NVDA
[看跌期权] - 完全平仓
• Oracle
$ORCL
[看跌期权] - 完全平仓
• Broadcom
$AVGO
[看跌期权] - 完全平仓
• AMD
$AMD
[看跌期权] - 完全平仓
• Micron
$MU
[看跌期权] - 完全平仓
• Taiwan Semiconductor
$TSM
[看跌期权] - 完全平仓
• ASML
$ASML
[看跌期权] - 完全平仓
• Intel
$INTC
[看跌期权] - 完全平仓
• Corning
$GLW
[看跌期权] - 完全平仓

总结：所有半导体对冲头寸已清空。他重新回到了这些内存和计算标的的新看涨期权上。头寸基于其2026年第二季度13F报告，该报告发生在Citadel抛售之前、私人投资报告以及CNBC/FT关于新期权活动的报道

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4月，Jane Street裁掉了这名量化交易员。

他在那里带了11年pod，年薪41.2万美元。只因一个季度没达标，一周内打包走人。

昨晚，他用刚开放权重的Kimi K3，在Polymarket上跑出91.7万美元。

对冲基金每年砸数亿美元养私有模型，他只租了一台GPU服务器，丢进去一个agent循环。

Kimi K3是2.8万亿参数的MoE模型，百万token上下文。Kimi Delta Attention据称把百万token推理提速约6.3倍，循环从一分钟压到几秒。

他从春天开始搭这个bot，缺的正是能一次性塞进全部交易日志、一整年5分钟BTC K线、全部历史回测，且不用裁剪的模型。

K3上线后，它自己交易、自己看结果、自己改规则、接着跑。第一个晚上就完成了917个循环。

链上页面：
http://polymarket.com/@0x75973c6 ... c5da67b4421?via=wjt

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量化圈那些散落在 GitHub 各个角落的工具，居然有人整理成了一张开源地图

项目叫 Awesome Quant，GitHub 29K+ Stars。

19 大类量化库 / 数据源 / 回测框架 / 书籍论文一网打尽，股票、期货、期权、币圈通吃！

以前找量化库，全靠群里问、搜博客、一个个试错，不是版本过时就是文档垃圾。

这个不一样，Wilson Freitas 从 2015 年维护到现在，11 年、4K 贡献者，把量化生态里靠谱的库按 19 大类整理得明明白白，还带语言标注和一句话说明。

核心能力：

1️⃣ Trading & Backtesting：Qlib、Zipline Reloaded、bt 等回测和交易框架集中整理

2️⃣ 数据与行情：股票、期货、Crypto、宏观、SEC、另类数据等各种数据源都能顺着目录找

3️⃣ 因子与机器学习：Factor Analysis、Time Series、Sentiment、ML for Trading 单独分类

4️⃣ 组合与风控：Portfolio Optimization、Risk Analysis、定价模型和金融工程工具都有

5️⃣ 技术指标与可视化：TA、K 线、金融图表、研究环境这些常用工具也整理得很全

6️⃣ 不只 Python：R、C++、Rust、Julia、JavaScript 等量化生态都覆盖，不会只困在一个语言里

我觉得它最值钱的地方，不是里面某一个项目有多强。

而是当你突然想做：

期权定价
高频回测
因子研究
机器学习选股
组合优化
Crypto 量化

不用再从 Google 和 GitHub 大海捞针。

先来 Awesome Quant 找对应分类，基本能把这个领域主流的开源工具先扫一遍。

做量化、金融工程或者准备自己搭交易系统的，这个建议直接收藏。

https://github.com/wilsonfreitas/awesome-quant

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金融圈的朋友们，Anthropic 官方那套金融工具包被人彻底改造成 A 股专用版，整整 63 个 Claude Skills 直接面向国内从业者开源放出——这波资源够不够硬核？

1️⃣ 官方血统，品质有保障
2️⃣ 完全本地化，专治 A 股各种“特色”
3️⃣ 63 个即插即用，写研报、挖数据、做估值，效率原地起飞
干这行的还不赶紧上车？再对 AI 爱答不理，小心被会用工具的同行按在地上摩擦。
🔗 https://github.com/jwangkun/claude-for-financial-services-cn