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TradingAgents是一个开源的多智能体框架，用于AI驱动的金融交易，支持多种AI模型和数据源，并具有断点续跑功能。
数学家Yilin Wang在Loewner能量方面的工作量化了曲线偏离随机性的程度，帮助Citadel区分真实市场信号与噪声，并提供500,000美元奖励以进行精确计算。
作者使用Hermes AI构建了一个自主摆动交易流程，该流程筛选股票、跟踪表现，并每48小时自验证策略变化，在两个月内实现了60%的胜率。
这个 GitHub 仓库名为 finance-quant-skills，提供了 13 个可安装的 Agent Skills，专门用于 A 股量化交易，涵盖数据获取、策略回测和文档查询等功能。
同花顺正式开源其A股数据服务，通过一个API Key提供全面的市场数据，并原生支持MCP和Agent Skill，方便AI Agent和量化开发使用。
NautilusTrader is a high-performance, open-source trading engine with a Rust core and Python strategy support, enabling seamless transition from backtesting to live trading across multiple assets and exchanges.
这篇文章介绍了八个GitHub仓库，涵盖AI副业赚钱、远程工作、量化交易等，帮助用户利用技术资源增加收入。
该文章详细介绍了InStock股票系统，这是一个开源量化投资工具，支持数据抓取、技术指标计算、K线形态识别和策略回测等功能。
用户开源其盈利的量化交易代码，并介绍QTrader平台，该平台提供策略管理、回测和模拟交易功能。
Jane Street，一家量化交易公司，在涉及其Situational Awareness系统的一次崩溃事件后，遭受了150亿美元的财务损失。
本文介绍了一个名为awesome-systematic-trading的GitHub仓库，它按编程语言分类整理了免费的量化交易开源库和资源，帮助开发者快速找到合适的工具。
AQuA 是一个研究系统，包含两个独立的语言模型驱动智能体，它们在量化交易研究中递归地自我改进，在加密货币和美国股票上取得了较强的信息系数，同时使用密封沙箱防止数据泄漏。
介绍一个关于Python量化交易全栈实操的视频教程，涵盖数据抓取、机器学习预测、组合优化和策略回测，并提及开源量化交易执行系统Kungfu。
该推文推荐了四个高Star开源金融分析工具，可替代彭博终端，覆盖每日简报、专业终端、算法交易和深度研究，均基于GitHub免费部署。
Vibe-Trading是港大HKUDS团队出品的个人AI交易代理，支持自然语言生成量化策略、一键回测和多Agent协作，内置456个Alpha因子库，并已开源。
提出了EVOQUANT，一个自我进化的框架，利用LLM和验证器流水线自动化量化交易策略优化，在A股和加密货币市场上实现了夏普比率的显著提升。
Alpha-Dojo/DojoAgents 是一个全市场个人投资 AI 副驾框架，支持股票、外汇、加密货币的自动化分析和策略回测，完全开源，旨在让散户拥有机构级量化工具。
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。
A curated list of open-source quantitative trading projects on GitHub, including AI-powered platforms like Qlib and FinGPT, multi-agent frameworks, and backtesting tools, all with tutorials and ready-to-use strategies.
这篇文章详细介绍了普通人成为量化交易员的学习路径，涵盖概率、统计、线性代数、微积分和随机微积分五个阶段，并解释了行业的薪酬结构、面试要求以及AI/ML岗位的快速增长。