Recommended libraries
Группировка по таксономии Awesome AI4Finance, расширена блоком про наш Tech Stack и блог. Баллы отражают колонку «Recommendation» в том списке (кураторский консенсус, не обещание доходности).
Awesome AI4Finance — Структура категорий и шкала 1–5 совпадают с сообществом в репозитории ниже; добавлен раздел про инфраструктуру и исследовательские инструменты, которые мы упоминаем на MarketMaker.cc.
Балл 1–5 — сила сигнала в Awesome (процесс отбора описан там). Число звёзд GitHub ориентировочное — смотрите актуальное на репозитории.
Финансовые большие данные
Источники данных
| Проект | Звёзды | Оценка | Описание |
|---|---|---|---|
| FinRL-Meta | 1.8k | ★★★★★ | Мета-среды рынков для DRL — акции, крипта, FX, paper и live-коннекторы. |
| CCXT | 41.8k | ★★★★★ | Единые REST/WebSocket API бирж в JS/Python/PHP — база для крипто-прототипов. |
| StockSharp | 9.7k | ★★★★ | Стек на C# для акций, FX, крипты и опционов со стратегическим инструментарием. |
| TuShare | 14.7k | ★★★ | Данные по рынку КНР и макро — если в инвестиционной вселенной есть материк. |
| yfinance | 22.9k | ★★★ | Быстрые исторические ряды Yahoo Finance — для черновиков, без SLA вендора. |
| Binance public APIs | 3.0k | ★★★ | Референсы API одной из самых ликвидных крипто-площадок. |
| Alpaca (Marketstore) | 1.7k | ★★★ | Колоночное хранилище котировок и брокерские API для акций/крипты (paper/live). |
| WRDS | 155 | ★★ | Паттерны доступа к данным WRDS для академических подписчиков. |
Признаки и технические индикаторы
| Проект | Звёзды | Оценка | Описание |
|---|---|---|---|
| TA-Lib | 11.9k | ★★★★★ | Стандартные техиндикаторы для пайплайнов признаков. |
| Clairvoyant | 2.4k | ★★★ | Соц./исторические сигналы для коротких горизонтов по акциям. |
| FinanceDatabase | 7.4k | ★★★ | Метаданные тикеров: акции, ETF, фонды, FX, крипта, денежный рынок. |
Искусственный интеллект
Машинное обучение
| Проект | Звёзды | Оценка | Описание |
|---|---|---|---|
| Machine Learning for Trading (book repo) | 17k | ★★★★★ | Код к книге Stefan Jansen — сквозные ML-пайплайны для торговых исследований. |
| Qlib | 40.6k | ★★★★ | ML-first квант-платформа Microsoft: данные, модели, эксперименты. |
| Stock-Prediction-Models | 9.3k | ★★★★ | Зоопарк классических и глубоких базовых моделей прогноза. |
| TF Quant Finance | 5.3k | ★★★ | Примитивы TensorFlow для ценообразования деривативов и симуляций. |
| Adv_Fin_ML_Exercises | 1.9k | ★★★ | Разборы упражнений к книге López de Prado «Advances in Financial ML». |
| AlphaPy | 1.7k | ★★★ | Инжиниринг признаков и модели для дискреции и кванта. |
| fin-ml | 1.2k | ★★★ | Кейсы из книги «Machine Learning and Data Science Blueprints for Finance». |
Обучение с подкреплением
| Проект | Звёзды | Оценка | Описание |
|---|---|---|---|
| FinRL | 14.7k | ★★★★★ | Полный DRL-контур для финансов: данные, среды, обучение, истории деплоя. |
| ElegantRL | 4.3k | ★★★★★ | Масштабируемые RL-алгоритмы на PyTorch с облачной эластичностью. |
| TensorTrade | 6.1k | ★★★★ | Модульный RL-фреймворк для обучения и оценки агентов. |
| FinRL-Trading (ICAIF ensemble) | 1.3k | ★★★★ | Ансамбль DRL и эксперименты с «живой» торговлей (ICAIF). |
| gym-anytrading | 2.4k | ★★★ | Минимальные Gym-среды для RL-учебников на рядах цен. |
Финансы
Рекомендации акций
| Проект | Звёзды | Оценка | Описание |
|---|---|---|---|
| Machine Learning for Stock Recommendation (IEEE) | 34 | ★★ | Референс классического supervised baseline для рекомендаций акций. |
Трейдинг
| Проект | Звёзды | Оценка | Описание |
|---|---|---|---|
| HFT-LOB-Trading-ML | 2.3k | ★★★ | ML на полном стакане — для микроструктурных датасетов. |
Управление портфелем
| Проект | Звёзды | Оценка | Описание |
|---|---|---|---|
| PyPortfolioOpt | 3.2k | ★★★★ | Mean-variance, Black–Litterman, HRP и смежные оптимизаторы в Python. |
| OLPS | 358 | ★★ | Онлайн-алгоритмы выбора портфеля для последовательных бенчмарков. |
Высокопроизводительные вычисления
| Проект | Звёзды | Оценка | Описание |
|---|---|---|---|
| NumPy | 31.8k | ★★★★★ | Базовый ndarray-стек почти для любой Python-квант-библиотеки. |
Торговые платформы
| Проект | Звёзды | Оценка | Описание |
|---|---|---|---|
| QuantConnect Lean | 18.4k | ★★★★ | Открытый движок: исследование, бэктест, live через брокерские адаптеры. |
Визуализация
| Проект | Звёзды | Оценка | Описание |
|---|---|---|---|
| TradingGym | 1.9k | ★★★ | RL-бэктест с более богатым рендером для диагностики агентов. |
| mplfinance | 4.3k | ★★★ | Свечи и рыночные графики на Matplotlib. |
СУБД, API, обмен сообщениями и исследовательские библиотеки из статей и лендинга — редакционные пометки с неформальными баллами для ориентира.
Расширенный стек (MarketMaker.cc и блог)
СУБД временных рядов и OLAP
| Проект | Звёзды | Оценка | Описание |
|---|---|---|---|
| QuestDB / ClickHouse / DuckDB | — | ★★★★ | Колоночные движки для тиков, баров и аналитики — как в блоке Tech Stack. |
API, RPC и стриминг
| Проект | Звёзды | Оценка | Описание |
|---|---|---|---|
| PostgreSQL + Hasura (GraphQL) | — | ★★★★ | Типизированные API к Postgres — как пара GraphQL/Hasura на лендинге. |
| gRPC | — | ★★★★ | Бинарный RPC между микросервисами; в постах рядом с WebSocket/OpenAPI. |
| Redis | 73.8k | ★★★★ | Кэш, pub/sub и горячее состояние в контурах исполнения (статья про коммуникации). |
| Kafka | 32.4k | ★★★★ | Надёжный стриминг событий: маркет-дата, асинхронные сервисы. |
Обмен с низкой задержкой
| Проект | Звёзды | Оценка | Описание |
|---|---|---|---|
| Aeron | — | ★★★★★ | Обмен с микросекундным классом — разбор в блоге; рядом с SBE/FIX. |
Бэктест, признаки и исследования
| Проект | Звёзды | Оценка | Описание |
|---|---|---|---|
| vectorbt / backtesting.py | 7.2k | ★★★★★ | Векторизованные циклы; VectorBT разобран отдельной статьёй. |
| Numba | 11k | ★★★★ | JIT для циклов в стиле NumPy — основа быстрых векторных бэктестов. |
| hmmlearn | 3.4k | ★★★★ | HMM для режимов — используется в статье про адаптивную торговлю. |
| scikit-learn | 65.8k | ★★★★ | Классический ML, CV и пайплайны для табличной альфы. |
| Stable-Baselines3 | 13.1k | ★★★★ | Референсные RL-алгоритмы (PPO, SAC, …) для исследовательских прототипов. |
| FinGPT / FinNLP (ecosystem) | 19.1k | ★★★★ | Открытые финансовые LLM/NLP для сентимента и документов. |
Обзор в образовательных целях. Упоминание проектов и оценок не является рекламой; проверяйте лицензии, задержки и комплаенс перед продакшеном.