Thư viện được đề xuất
Được nhóm theo phân loại của Awesome AI4Finance, mở rộng với Ngăn Xếp Công Nghệ và blog của chúng tôi. Điểm số phản ánh cột “Recommendation” của danh sách đó (do cộng đồng tuyển chọn, không phải lời khuyên về hiệu suất).
Awesome AI4Finance — Cấu trúc, danh mục và điểm 1–5 tuân theo danh sách do cộng đồng duy trì bên dưới; chúng tôi đã thêm một phần bổ sung cho các công cụ hạ tầng và nghiên cứu mà chúng tôi tham chiếu trên MarketMaker.cc.
Điểm 1–5 = mức độ mạnh của tín hiệu trong danh sách Awesome (quy trình đánh giá hàng tuần được mô tả ở đó). Số lượng sao GitHub chỉ mang tính tham khảo—hãy kiểm tra từng repo để có số liệu trực tiếp.
Financial Big Data
Nguồn dữ liệu
| Dự Án | Sao | Điểm | Mô Tả |
|---|---|---|---|
| FinRL-Meta | 1.8k | ★★★★★ | Metaverse của các trình mô phỏng thị trường cho DRL—cổ phiếu, crypto, FX, các connector paper và live. |
| CCXT | 41.8k | ★★★★★ | API sàn giao dịch REST/WebSocket hợp nhất trong JS/Python/PHP—nền tảng cho nhiều prototype kết nối crypto. |
| StockSharp | 9.7k | ★★★★ | Ngăn xếp lấy C# làm trung tâm cho cổ phiếu, FX, crypto và quyền chọn với công cụ chiến lược. |
| TuShare | 14.7k | ★★★ | Truy cập dữ liệu cổ phiếu A-share Trung Quốc và dữ liệu vĩ mô—hữu ích khi universe của bạn bao gồm các mã niêm yết tại đại lục. |
| yfinance | 22.9k | ★★★ | Chuỗi lịch sử Yahoo Finance nhanh—tuyệt vời cho phác thảo, không phải SLA của nhà cung cấp. |
| Binance public APIs | 3.0k | ★★★ | Các triển khai tham chiếu và tài liệu API cho một trong những pool thanh khoản crypto sâu nhất. |
| Alpaca (Marketstore) | 1.7k | ★★★ | Datastore thị trường dạng cột cùng các API môi giới cho quy trình paper và live của cổ phiếu/crypto. |
| WRDS | 155 | ★★ | Các mẫu truy cập dữ liệu học thuật cho người đăng ký Wharton Research Data Services. |
Đặc trưng & chỉ báo kỹ thuật
| Dự Án | Sao | Điểm | Mô Tả |
|---|---|---|---|
| TA-Lib | 11.9k | ★★★★★ | Các primitive chỉ báo kỹ thuật chuẩn ngành cho pipeline đặc trưng. |
| Clairvoyant | 2.4k | ★★★ | Giám sát tín hiệu xã hội/lịch sử cho các thử nghiệm cổ phiếu ngắn hạn. |
| FinanceDatabase | 7.4k | ★★★ | Metadata mã chứng khoán trải rộng trên cổ phiếu, ETF, quỹ, FX, crypto và thị trường tiền tệ. |
Artificial Intelligence
Machine learning
| Dự Án | Sao | Điểm | Mô Tả |
|---|---|---|---|
| Machine Learning for Trading (book repo) | 17k | ★★★★★ | Mã đi kèm cuốn sách của Stefan Jansen—quy trình ML đầu-cuối cho nghiên cứu giao dịch. |
| Qlib | 40.6k | ★★★★ | Ngăn xếp quant ưu tiên AI của Microsoft: dữ liệu, mô hình và thử nghiệm trong một bộ công cụ. |
| Stock-Prediction-Models | 9.3k | ★★★★ | Bộ sưu tập lớn các baseline dự báo cổ điển và sâu để benchmarking. |
| TF Quant Finance | 5.3k | ★★★ | Các primitive TensorFlow của Google cho định giá phái sinh và mô phỏng. |
| Adv_Fin_ML_Exercises | 1.9k | ★★★ | Các lời giải có sẵn liên quan đến cuốn Advances in Financial Machine Learning của Marcos López de Prado. |
| AlphaPy | 1.7k | ★★★ | Tiện ích kỹ thuật đặc trưng + mô hình hóa nhắm đến các nhà nghiên cứu quyết định và quant. |
| fin-ml | 1.2k | ★★★ | Mã nghiên cứu tình huống cho “Machine Learning and Data Science Blueprints for Finance.” |
Reinforcement learning
| Dự Án | Sao | Điểm | Mô Tả |
|---|---|---|---|
| FinRL | 14.7k | ★★★★★ | Pipeline DRL đầy đủ cho tài chính—dữ liệu, môi trường, huấn luyện và các câu chuyện triển khai. |
| ElegantRL | 4.3k | ★★★★★ | Các thuật toán RL PyTorch có khả năng mở rộng với các mẫu co giãn thân thiện với cloud. |
| TensorTrade | 6.1k | ★★★★ | Framework RL mô-đun để huấn luyện và đánh giá các agent giao dịch. |
| FinRL-Trading (ICAIF ensemble) | 1.3k | ★★★★ | Các chiến lược DRL ensemble với một lộ trình thử nghiệm live-trading đã được công bố. |
| gym-anytrading | 2.4k | ★★★ | Các môi trường Gym tối giản cho hướng dẫn RL chuỗi giá. |
Finance
Khuyến nghị cổ phiếu
| Dự Án | Sao | Điểm | Mô Tả |
|---|---|---|---|
| Machine Learning for Stock Recommendation (IEEE) | 34 | ★★ | Triển khai tham chiếu cho một baseline khuyến nghị có giám sát cổ điển. |
Trading
| Dự Án | Sao | Điểm | Mô Tả |
|---|---|---|---|
| HFT-LOB-Trading-ML | 2.3k | ★★★ | Các baseline ML tick order-book đầy đủ—hữu ích khi nghiên cứu các tập dữ liệu nặng về vi cấu trúc. |
Quản lý danh mục
| Dự Án | Sao | Điểm | Mô Tả |
|---|---|---|---|
| PyPortfolioOpt | 3.2k | ★★★★ | Mean-variance, Black–Litterman, HRP và các optimizer liên quan trong Python. |
| OLPS | 358 | ★★ | Các thuật toán lựa chọn danh mục trực tuyến cho benchmark quyết định tuần tự. |
Điện toán hiệu năng cao
| Dự Án | Sao | Điểm | Mô Tả |
|---|---|---|---|
| NumPy | 31.8k | ★★★★★ | Ngăn xếp ndarray nền tảng cho gần như mọi thư viện quant Python. |
Nền tảng giao dịch
| Dự Án | Sao | Điểm | Mô Tả |
|---|---|---|---|
| QuantConnect Lean | 18.4k | ★★★★ | Engine thuật toán mã nguồn mở với các adapter nghiên cứu, backtest và môi giới live. |
Kết xuất & trực quan hóa
| Dự Án | Sao | Điểm | Mô Tả |
|---|---|---|---|
| TradingGym | 1.9k | ★★★ | Huấn luyện/backtesting RL với các hook kết xuất phong phú hơn để chẩn đoán agent. |
| mplfinance | 4.3k | ★★★ | Biểu đồ nến và biểu đồ thị trường trên nền Matplotlib. |
| Flowsurface | 1.5k | ★★★★ | Nền tảng orderflow desktop native mã nguồn mở trong Rust (Iced): heatmap DOM, footprint, time & sales và depth ladder. Binance, Bybit, Hyperliquid, OKX, MEXC. |
Cơ sở dữ liệu, API, messaging và các thư viện nghiên cứu mà chúng tôi sử dụng trong các bài viết và trên trang landing—lựa chọn biên tập với điểm số không chính thức chỉ để định hướng.
Extended stack (MarketMaker.cc & blog)
Cơ sở dữ liệu chuỗi thời gian & OLAP
| Dự Án | Sao | Điểm | Mô Tả |
|---|---|---|---|
| QuestDB / ClickHouse / DuckDB | — | ★★★★ | Các engine dạng cột cho tick, bar và phân tích—được nhắc đến trong phần Ngăn Xếp Công Nghệ của chúng tôi. |
API, RPC & streaming
| Dự Án | Sao | Điểm | Mô Tả |
|---|---|---|---|
| PostgreSQL + Hasura (GraphQL) | — | ★★★★ | API dữ liệu có kiểu trên nền Postgres—phù hợp với cặp GraphQL/Hasura của chúng tôi trên trang landing. |
| gRPC | — | ★★★★ | RPC nhị phân giữa các microservice; được thảo luận cùng với WebSocket/OpenAPI trong các bài viết về kiến trúc của chúng tôi. |
| Redis | 73.8k | ★★★★ | Cache, pub/sub và hot state trong các pipeline thực thi (bài viết về truyền thông dữ liệu). |
| Kafka | 32.4k | ★★★★ | Streaming sự kiện bền vững cho việc phân phối dữ liệu thị trường và các dịch vụ bất đồng bộ. |
Messaging độ trễ thấp
| Dự Án | Sao | Điểm | Mô Tả |
|---|---|---|---|
| Aeron | — | ★★★★★ | Messaging cấp micro giây—phân tích chuyên sâu trên blog của chúng tôi; phù hợp với các hệ sinh thái SBE/FIX. |
Backtesting, đặc trưng & nghiên cứu
| Dự Án | Sao | Điểm | Mô Tả |
|---|---|---|---|
| vectorbt / backtesting.py | 7.2k | ★★★★★ | Các vòng lặp nghiên cứu được vector hóa; VectorBT được đề cập trong một bài viết riêng. |
| Numba | 11k | ★★★★ | Tăng tốc JIT cho các vòng lặp kiểu NumPy—cốt lõi của các backtest được vector hóa nhanh. |
| hmmlearn | 3.4k | ★★★★ | Các baseline HMM cho phát hiện chế độ thị trường—được dùng trong bài viết về giao dịch thích ứng của chúng tôi. |
| scikit-learn | 65.8k | ★★★★ | Các baseline ML cổ điển, CV và pipeline cho nghiên cứu alpha dạng bảng. |
| Stable-Baselines3 | 13.1k | ★★★★ | Các thuật toán RL tham chiếu (PPO, SAC, …) cho các prototype nghiên cứu. |
| FinGPT / FinNLP (ecosystem) | 19.1k | ★★★★ | Các dòng LLM/NLP tài chính mở cho các prototype phân tích cảm xúc và tài liệu. |
Tổng quan mang tính giáo dục. Tên và điểm số của bên thứ ba không ngụ ý sự xác nhận; hãy kiểm tra giấy phép, độ trễ và tính tuân thủ trước khi sử dụng trong sản xuất.