发现值得了解的 AI 投资工具

带界面的开源加密交易机器人，支持 DCA 和网格策略

在统一架构中支持研究、确定性模拟和实盘执行，策略逻辑通过 Python 控制。

以结构化方式描述金融合约及其估值，例如基于标的资产与到期日定义期权合约。

通过 Flask 后端与 React 前端展示 DataFrame、Series 和索引等结构，并集成到 Python 终端与笔记本。

Kalshi 交易 CLI，含概率估计、盘口优势和风险门控

提供订单流图、成交足迹、L2 热力图、成交量气泡及部分市场流量指标的可视化。

通过数学优化方法构建由债券、商品、加密资产、货币、基金和股票组成的投资组合。

提供金融工具与模型的计算组件，供开发者构建定价、交易和风险分析应用。

支持多行情数据源、多策略、多时间周期、内置指标、经纪商模拟和图表分析。

用于搭建机器学习量化研究流程，把数据准备、特征与模型实验、策略评估等环节放在同一研究平台中。可从项目示例理解如何组织实验，再替换为自己有权使用的数据与研究假设。

适合谁熟悉 Python、希望用机器学习开展量化实验的研究者与开发者。

编程要求: 需要编程

支持按时间、成交量或自定义信息规则生成蜡烛图数据，并可扩展蜡烛图组件。

包含策略优化运行入口；仓库说明该项目后续开发转向 TensorTrade。

收录股票、ETF、基金、指数、货币、加密货币和货币市场等标的，便于筛选与查询。

使用集成机器学习方法形成加密货币交易判断

将自有、授权或公开的金融数据接入下游研究应用，可作为数据工程底座，把数据整理后提供给 Python、研究界面或 API 消费方。适合需要连接多个来源并搭建自有研究数据流的团队。

适合谁需要整合金融数据源，并为内部研究应用提供数据的数据工程师。

编程要求: 需要编程

README 介绍了可配置的跟单和代币狙击流程，以及卖出逻辑设置。

通过 SQL 和引用答案研究 OpenBB 仪表板数据

用于构建和运行自动化交易 bot，借助连接器对接中心化或去中心化交易场所，并按配置运行策略。开发者可用它探索不同场所的连接与策略部署方式，具体适配范围应以当前文档为准。

适合谁希望自行配置交易场所连接器并开发自动化策略的开发者与算法交易者。

支持实盘执行

提供金融模型与数值计算工具，供 TensorFlow 工作流中的量化研究和定价任务使用。

可自托管的多市场智能体，默认纸面或影子交易