Aanbevolen libraries

Gegroepeerd volgens de taxonomie van Awesome AI4Finance, uitgebreid met onze Technologiestack en blog. De scores weerspiegelen de kolom “Recommendation” van die lijst (community-curatie, geen prestatieadvies).

Awesome AI4Finance — Structuur, categorieën en scores van 1–5 volgen de door de community onderhouden lijst hieronder; we hebben een extra sectie toegevoegd voor infrastructuur- en onderzoekstools waar we op MarketMaker.cc naar verwijzen.

Score 1–5 = de sterkte van het signaal in de Awesome-lijst (het wekelijkse reviewproces wordt daar beschreven). Het aantal GitHub-sterren is indicatief — controleer elke repo voor actuele cijfers.

Financiële big data

Databronnen

Project Sterren Score Beschrijving
FinRL-Meta 1.8k ★★★★★ Metaverse van marktsimulatoren voor DRL — aandelen, crypto, FX, paper- en live-connectoren.
CCXT 41.8k ★★★★★ Uniforme REST/WebSocket-beurs-API's in JS/Python/PHP — basis voor veel prototypes van cryptoconnectiviteit.
StockSharp 9.7k ★★★★ C#-gerichte stack voor aandelen, FX, crypto en opties met tooling voor strategieën.
TuShare 14.7k ★★★ Toegang tot Chinese A-aandelen en macrodata — nuttig wanneer je universum vastelandnoteringen omvat.
yfinance 22.9k ★★★ Snelle historische reeksen van Yahoo Finance — ideaal voor schetsen, geen vendor-SLA.
Binance public APIs 3.0k ★★★ Referentie-implementaties en API-documentatie voor een van de diepste crypto-liquiditeitspools.
Alpaca (Marketstore) 1.7k ★★★ Kolomgerichte marktdatastore plus brokerage-API's voor paper- en live-workflows met aandelen/crypto.
WRDS 155 ★★ Patronen voor academische datatoegang voor abonnees van Wharton Research Data Services.

Features en technische indicatoren

Project Sterren Score Beschrijving
TA-Lib 11.9k ★★★★★ Industriestandaard primitieven voor technische indicatoren voor feature-pipelines.
Clairvoyant 2.4k ★★★ Monitoring van sociale/historische signalen voor kortetermijnexperimenten met aandelen.
FinanceDatabase 7.4k ★★★ Symboolmetadata voor aandelen, ETF's, fondsen, FX, crypto en geldmarkten.

Kunstmatige intelligentie

Machine learning

Project Sterren Score Beschrijving
Machine Learning for Trading (book repo) 17k ★★★★★ Begeleidende code bij het boek van Stefan Jansen — end-to-end ML-workflows voor handelsonderzoek.
Qlib 40.6k ★★★★ Microsofts AI-first quant-stack: data, modellen en experimenten in één toolkit.
Stock-Prediction-Models 9.3k ★★★★ Grote verzameling van klassieke en deep-forecasting-baselines voor benchmarking.
TF Quant Finance 5.3k ★★★ Googles TensorFlow-primitieven voor het prijzen van derivaten en simulaties.
Adv_Fin_ML_Exercises 1.9k ★★★ Uitgewerkte oplossingen bij Advances in Financial Machine Learning van Marcos López de Prado.
AlphaPy 1.7k ★★★ Hulpmiddelen voor feature engineering en modellering gericht op discretionaire en quant-onderzoekers.
fin-ml 1.2k ★★★ Casestudy-code voor “Machine Learning and Data Science Blueprints for Finance.”

Reinforcement learning

Project Sterren Score Beschrijving
FinRL 14.7k ★★★★★ Volledige DRL-pijplijn voor financiën — data, omgevingen, training en deployment-verhalen.
ElegantRL 4.3k ★★★★★ Schaalbare PyTorch RL-algoritmen met cloudvriendelijke elasticiteitspatronen.
TensorTrade 6.1k ★★★★ Modulair RL-framework voor het trainen en evalueren van handelsagents.
FinRL-Trading (ICAIF ensemble) 1.3k ★★★★ Ensemble-DRL-strategieën met een gepubliceerd traject voor live handelen.
gym-anytrading 2.4k ★★★ Minimale Gym-omgevingen voor RL-tutorials met prijsreeksen.

Financiën

Aandelenaanbevelingen

Project Sterren Score Beschrijving
Machine Learning for Stock Recommendation (IEEE) 34 ★★ Referentie-implementatie voor een klassieke gesuperviseerde aanbevelingsbaseline.

Handel

Project Sterren Score Beschrijving
HFT-LOB-Trading-ML 2.3k ★★★ Volledige order-book-tick-ML-baselines — nuttig bij het bestuderen van microstructuurzware datasets.

Portefeuillebeheer

Project Sterren Score Beschrijving
PyPortfolioOpt 3.2k ★★★★ Mean-variance, Black–Litterman, HRP en aanverwante optimizers in Python.
OLPS 358 ★★ Algoritmen voor online portefeuilleselectie voor benchmarks van sequentiële beslissingen.

High performance computing

Project Sterren Score Beschrijving
NumPy 31.8k ★★★★★ Fundamentele ndarray-stack voor vrijwel elke Python-quant-library.

Handelsplatforms

Project Sterren Score Beschrijving
QuantConnect Lean 18.4k ★★★★ Open-source algoritmische engine met onderzoek, backtest en live-brokerage-adapters.

Rendering en visualisatie

Project Sterren Score Beschrijving
TradingGym 1.9k ★★★ RL-training/backtesting met rijkere rendering-hooks voor agent-diagnostiek.
mplfinance 4.3k ★★★ Candlestick- en marktgrafieken bovenop Matplotlib.
Flowsurface 1.5k ★★★★ Open-source native desktop-orderflow-platform in Rust (Iced): DOM-heatmap, footprint, time & sales en depth ladder. Binance, Bybit, Hyperliquid, OKX, MEXC.

Databases, API's, messaging en onderzoeks-libraries die we in artikelen en op de landingspagina gebruiken — redactionele keuzes met informele scores, uitsluitend ter oriëntatie.

Uitgebreide stack (MarketMaker.cc en blog)

Tijdreeksdatabases en OLAP

Project Sterren Score Beschrijving
QuestDB / ClickHouse / DuckDB ★★★★ Kolomgerichte engines voor ticks, bars en analyses — genoemd in onze sectie Technologiestack.

API's, RPC en streaming

Project Sterren Score Beschrijving
PostgreSQL + Hasura (GraphQL) ★★★★ Getypeerde data-API's bovenop Postgres — past bij onze GraphQL/Hasura-combinatie op de landingspagina.
gRPC ★★★★ Binaire RPC tussen microservices; besproken naast WebSocket/OpenAPI in onze architectuurartikelen.
Redis 73.8k ★★★★ Caches, pub/sub en hot state in uitvoeringspijplijnen (artikel over datacommunicatie).
Kafka 32.4k ★★★★ Duurzame event-streaming voor het verspreiden van marktdata en asynchrone services.

Messaging met lage latentie

Project Sterren Score Beschrijving
Aeron ★★★★★ Messaging op microsecondeniveau — uitgebreid behandeld op onze blog; past bij SBE/FIX-ecosystemen.

Backtesting, features en onderzoek

Project Sterren Score Beschrijving
vectorbt / backtesting.py 7.2k ★★★★★ Gevectoriseerde onderzoekslussen; VectorBT behandeld in een apart artikel.
Numba 11k ★★★★ JIT-versnelling voor NumPy-achtige lussen — essentieel voor snelle gevectoriseerde backtests.
hmmlearn 3.4k ★★★★ HMM-baselines voor regimedetectie — gebruikt in ons artikel over adaptieve handel.
scikit-learn 65.8k ★★★★ Klassieke ML-baselines, CV en pipelines voor tabulair alpha-onderzoek.
Stable-Baselines3 13.1k ★★★★ Referentie-RL-algoritmen (PPO, SAC, …) voor onderzoeksprototypes.
FinGPT / FinNLP (ecosystem) 19.1k ★★★★ Open financiële LLM/NLP-lijnen voor sentiment- en documentprototypes.

Educatief overzicht. Namen en scores van derden impliceren geen aanbeveling; controleer licenties, latentie en compliance vóór gebruik in productie.