自分に合った AI 投資ツールを見つける

UIを備え、DCAやグリッド戦略に対応するオープンソース暗号資産ボット

研究、決定論的シミュレーション、ライブ執行を一つの構成で扱い、Pythonから戦略ロジックを制御します。

原資産や満期日などを指定してオプションを定義する例のように、金融契約と評価を構造化して表現します。

FlaskバックエンドとReactフロントエンドでDataFrame、Series、各種インデックスを表示し、Python端末やノートブックと連携します。

確率推定、注文板の優位性、Kelly数量計算、リスク制御を備えるKalshi向けCLI

注文フローチャート、フットプリント、L2ヒートマップ、出来高バブル、一部の市場フロー分析を表示します。

債券、商品、暗号資産、通貨、ファンド、株式などを含むポートフォリオを数理最適化で構築します。

金融商品やモデルの計算コンポーネントを提供し、価格評価、取引、リスク分析アプリケーションを構築できます。

複数のデータフィード、戦略、時間足に対応し、指標、ブローカーシミュレーション、チャート機能を備えます。

データ準備、特徴量やモデルの実験、戦略評価を一つの研究環境でつなぎ、機械学習を用いたクオンツ研究に活用できます。まず付属例で実験の組み立て方を確認し、利用権のあるデータと仮説に合わせて調整できます。

対象ユーザーPythonを使い、機械学習によるクオンツ実験を行いたい研究者や開発者。

プログラミング: プログラミングが必要

時間、出来高、その他の情報ルールに基づく集約に対応し、ローソク足コンポーネントも拡張できます。

戦略最適化の実行手順を含み、リポジトリでは後続開発がTensorTradeへ移ったと説明しています。

株式、ETF、ファンド、指数、通貨、暗号資産、短期金融市場などの銘柄を収録し、検索や絞り込みに使えます。

アンサンブル機械学習で暗号資産取引を判断するプロジェクト

独自、ライセンス対象、公開の金融データを研究アプリへ接続します。データを整えてPythonの処理、リサーチ画面、API利用者などへ渡す基盤として、自前のデータフローを構築するチームに役立ちます。

対象ユーザー金融データを統合し、社内のリサーチアプリへ提供したいデータエンジニア。

プログラミング: プログラミングが必要

READMEでは、設定可能なコピー取引やトークンスナイプの流れと、売却ロジックの設定を説明しています。

SQLや出典付き回答でダッシュボードデータを調べるOpenBB研究コパイロット。任意でMCPを利用できる

中央集権型・分散型の取引所向けコネクタを使い、自動取引botと戦略を構築・実行できます。接続先ごとの連携方法や戦略の導入を調べる開発者に役立ち、対応状況は最新の文書で確認できます。

対象ユーザー取引所コネクタを設定し、自動取引戦略を開発したい開発者やアルゴリズム取引利用者。

実取引に対応

金融モデルと数値計算ツールを提供し、TensorFlowのワークフローでクオンツ研究や価格評価に利用できます。

Polymarket、Kalshi、Opinion、Binanceを扱うセルフホスト型エージェント。ペーパー・シャドー運用が既定