backtesting

标签

Cards List
#backtesting

@DanKornas: 需要测试多种交易策略,而无需拼接独立的回测系统?Magents 是一个开源…

X AI KOLs Timeline · 昨天 缓存

Magents 是一个开源的 Python 框架,用于在一个系统中模拟和回测多种交易策略,具备隔离的策略舱、事件驱动引擎和中央风险控制。

0 人收藏 0 人点赞
#backtesting

@_zheergen: 兄弟们!又挖到一个 Python 股票全能工具 —— InStock myhhub/stock 这个仓库把 A 股量化分析做得挺全的,数据抓取、指标计算、选股、回测、自动交易一条龙。 核心功能我挑重点说下: 实时抓取 A 股数据 + 30…

X AI KOLs Timeline · 5天前 缓存

介绍了开源 Python 工具 InStock (myhhub/stock),用于 A 股量化分析,支持数据抓取、技术指标、选股、回测、自动交易等功能,可 Docker 部署。

0 人收藏 0 人点赞
#backtesting

@heyrimsha: 10个最佳免费GitHub仓库,任何人只要有100美元和一台笔记本电脑,就能在2026年像对冲基金一样交易。这些是一些…

X AI KOLs Timeline · 2026-07-15 缓存

精心挑选的10个免费GitHub仓库,用于算法交易和量化金融,涵盖回测、数据分析、投资组合优化以及AI驱动交易策略的工具。

0 人收藏 0 人点赞
#backtesting

@waveking1314: 有人把量化基金常用的工具,全部整理进了一个免费的GitHub仓库。 定价引擎、回测框架、订单簿、实时行情、风险模型,几乎一套配齐。 里面的项目多到有点离谱: 期权定价库 用来计算期权和衍生品价值,覆盖多种定价模型与风险指标。 完整回测框架…

X AI KOLs Timeline · 2026-07-13 缓存

A user curated a free GitHub repository aggregating numerous open-source quantitative finance tools, including pricing engines, backtesting frameworks, order book simulators, and risk models, making institutional-grade research tools accessible to individuals at minimal cost.

0 人收藏 0 人点赞
#backtesting

@gemchange_ltd: 有人把量化基金使用的所有工具都放到了一个免费的GitHub仓库中。定价引擎。回测工具。订单簿。实时数据……

X AI KOLs Timeline · 2026-07-13 缓存

一个GitHub仓库汇集了免费的、开源的量化金融工具——定价引擎、回测工具、订单簿以及高频交易模拟器——这些通常被公司严密保护,包括微软的AI量化平台。

0 人收藏 0 人点赞
#backtesting

@0x_fokki: 量化公司把他们的优势埋藏在这些数学里,让你永远无法触及。那个时代刚刚结束。屏幕上显示的是量化…

X AI KOLs Timeline · 2026-07-12 缓存

该帖子声称,量化公司复杂的数学优势现在可以通过一个说白话的聊天界面获得,该界面可以描述、回测并执行交易策略,从而使量化金融变得大众化。

0 人收藏 0 人点赞
#backtesting

@KKaWSB: https://x.com/KKaWSB/status/2074289438474330306

X AI KOLs Timeline · 2026-07-07 缓存

本文详细介绍了如何利用免费的AI开源工具(如OpenBB、Qlib、TradingAgents等)搭建个人量化交易系统,涵盖数据、研究、回测、风控和执行五大模块,并指出了常见陷阱与纪律。

0 人收藏 0 人点赞
#backtesting

@geekbb: 开源 A 股量化工作台,用 TickFlow 的数据,做选股、实时监控、回测三件事。内置 20 个选股策略(Polars 向量化跑全 A 股秒级出结果),支持不写代码的自定义信号、AI 帮你写策略、多条件监控规则+飞书推送。 https:…

X AI KOLs Timeline · 2026-07-02 缓存

开源A股量化工作台,基于TickFlow数据实现选股、实时监控和回测三大功能,内置20个Polars向量化策略,支持AI写策略及飞书推送。

0 人收藏 0 人点赞
#backtesting

@analogalok:我刚刚在8GB RTX 4060上完全本地运行了Gemma 4 26B A4B MoE模型,搭配Hermes智能体,现在它正在回测交易策略……

X AI KOLs Following · 2026-06-23 缓存

一位开发者展示了在8GB RTX 4060上本地运行Gemma 4 26B MoE模型,结合Hermes智能体,完全自动化回测交易策略,凸显了本地LLM作为自主智能体的日益增强的能力。

0 人收藏 0 人点赞
#backtesting

@FinanceYF5: Loop Engineering——量化选手真正的Alpha来源 1/ 回测完美,上线两周就开始亏损。 每个量化人都经历过这个。 问题不是模型不够好,是你只有一次猜测,没有迭代。 Loop Engineering就是解法

X AI KOLs Timeline · 2026-06-19 缓存

A thread introducing Loop Engineering as a solution to the common problem of quant strategies that backtest perfectly but fail in live trading, emphasizing the need for iterative optimization.

0 人收藏 0 人点赞
#backtesting

@Stone141319: 刚搓了一个量化回测工具,开源给需要的朋友,如果能够帮助到大家,欢迎点点关注,感谢支持!!! 交易想法靠谱吗?别靠感觉了,先扔进历史 K 线跑一遍再说!!! 由于我是 Hermes 新手,之前验证交易策略只知道跑模拟盘测试,参加了BG的黑客…

X AI KOLs Timeline · 2026-06-16 缓存

Stone141319 发布了一个本地的加密货币量化回测工具 Hermes Backtest Lab,支持现货、永续合约和链上代币回测,无需 API Key,并提供了多种预设和自定义参数。

0 人收藏 0 人点赞
#backtesting

@geekbb: 一份中文零基础量化金融教程,采用 Jupyter Notebook 形式,每章约 30 分钟可跑通。第一期包含量化认知、收益率分析、双均线策略和策略回测 4 章,使用 yfinance 获取真实行情数据。 https://github.c…

X AI KOLs Timeline · 2026-06-12 缓存

一份面向零基础的中文量化金融教程,采用Jupyter Notebook形式,包含4章(量化认知、收益率分析、双均线策略和策略回测),使用yfinance获取真实数据,每章约30分钟可跑通。

0 人收藏 0 人点赞
#backtesting

@XAMTO_AI: 兄弟们,有个东西我实在忍不住要跟你们念叨一下。 一个开源AI量化交易平台,悄悄就上线了,本地自部署,全链路打通,加密货币、美股、外汇全覆盖,从分析到实盘一条龙——你说气不气,这种东西两年前要么收费贵到离谱,要么根本找不到,现在直接开源扔G…

X AI KOLs Timeline · 2026-06-10 缓存

介绍一个开源的AI量化交易平台QuantDinger,支持本地部署、全链路打通加密货币、美股、外汇,集成AI分析、策略生成、回测与实盘对接。

0 人收藏 0 人点赞
#backtesting

@tom_doerr: 使用Claude生成并严格验证算法交易策略 https://github.com/zostaff/ai-quant-rese…

X AI KOLs Timeline · 2026-06-02 缓存

ai-quant-lab是一个开源的Python框架,它利用Claude生成算法交易策略,并通过统计测试严格验证以避免过拟合。

0 人收藏 0 人点赞
#backtesting

TEMPO:通过模式分离策略优化实现时间强制,用于可信的大语言模型回测

arXiv cs.LG · 2026-05-20

提出TEMPO,一种策略优化方法,通过使用双模式奖励和基于GRPO的训练,训练大语言模型仅依据截止日期前的信息进行推理,将知识泄露降低2–13%,同时将任务性能提升6–13%。

0 人收藏 0 人点赞
#backtesting

Mobius

Product Hunt · 2026-05-15

Mobius 是一款工具,用户只需描述交易,即可自动构建、回测并执行该交易。

0 人收藏 0 人点赞
#backtesting

nautechsystems/nautilus_trader

GitHub Trending (daily) · 2026-06-17 缓存

NautilusTrader 是一个开源的、基于 Rust 原生的算法交易引擎,适用于多资产、多交易场所系统,提供单一事件驱动架构,用于研究、模拟和实盘执行,支持使用 Python 或 Rust 开发策略。

0 人收藏 0 人点赞
← 返回首页

提交意见反馈