GitHub量化交易合集！8类23种干货整理

最近几年，量化交易从“高门槛黑箱”逐渐走向大众化。尤其在A股震荡、加密市场波动加剧的背景下，越来越多程序员、金融从业者甚至学生党开始尝试用代码构建自己的交易系统。而GitHub，无疑是这场“平民量化革命”的主战场。

但问题来了：面对成千上万的量化项目，哪些值得投入时间？哪些只是“玩具级”Demo？哪些已经停更三年却还挂着高Star？

为了帮大家避坑，我花了整整两周时间，翻遍GitHub Trending、Awesome Quant、Reddit r/algotrading、国内技术论坛，结合项目的Star数量、最近提交频率、文档完整性、社区活跃度、是否支持实盘对接等维度，最终精选出8大类、23个真正实用的开源项目，并附上我的使用体验和适用场景建议。

一、量化交易框架（6个）——你的“操作系统”

这类项目是整个量化系统的骨架，通常包含行情接入、策略编写、回测、实盘执行等完整链路。

1. vn.py

• GitHub Star: 23k+

• 特点：国产之光，Python生态最成熟的量化框架之一，支持CTP、IB、OKX、币安等数十家交易所，社区极其活跃。

• 适合人群：想做期货/股票/加密货币实盘的开发者。

• 个人体验：文档详细，有Docker部署方案，新手友好。我用它跑过商品期货套利策略，延迟控制在毫秒级。

2. Qlib（微软出品）

• GitHub Star: 15k+

• 特点：聚焦AI驱动的量化研究，内置大量因子库、模型模板（如LightGBM、Transformer），支持A股数据。

• 适合人群：对机器学习+量化感兴趣的研究者。

• 注意：实盘支持较弱，更适合研究阶段。

3. QUANTAXIS

• GitHub Star: 9k+

• 特点：全栈式中文量化平台，从数据采集到可视化一应俱全，支持多账户管理。

• 亮点：内置“策略工厂”概念，可批量测试策略组合。

• 缺点：近年更新放缓，但基础功能稳定。

4. RQAlpha（米筐开源版）

• GitHub Star: 7k+

• 特点：原商业平台RiceQuant的开源版本，API设计优雅，回测逻辑严谨。

• 适合：A股策略回测，尤其适合教学和学术研究。

5. WonderTrader

• GitHub Star: 3k+（增长迅猛）

• 特点：C++核心 + Python接口，主打高性能，支持Tick级策略，低延迟。

• 适合：对性能有极致要求的高频/做市策略开发者。

6. Superalgos

• GitHub Star: 12k+

• 特点：可视化策略构建 + 分布式节点协作，支持加密货币，强调“去中心化量化”。

• 亮点：策略可用图形拖拽生成，适合非程序员入门。

二、回测引擎（2个）——策略的“试炼场”

回测是量化第一步，但很多项目忽略交易成本、滑点、数据前视偏差等问题。

7. Zipline（Quantopian遗产）

• 虽然Quantopian已关闭，但Zipline仍是美股回测的事实标准。

• 支持分钟级数据，事件驱动架构清晰。

• 缺点：对A股支持差，需自行改造。

8. Backtrader

• GitHub Star: 10k+

• 灵活、轻量、纯Python，插件丰富（如集成TA-Lib、Plotly）。

• 我常用它快速验证因子有效性，50行代码就能跑一个双均线策略。

三、辅助工具（2个）——提升效率的“瑞士军刀”

9. Easytrader

• 国内券商自动化交易神器，支持华泰、雪球、银河等，通过模拟点击实现自动下单。

• 风险提示：依赖UI自动化，券商升级客户端可能失效。

10. QuantLib

• C++/Python金融计算库，用于期权定价、利率模型等复杂衍生品计算。

• 适合：做固收或衍生品量化的同学。

四、算法交易系统（2个）——不只是回测，更要执行

11. Hummingbot

• GitHub Star: 15k+

• 专注加密货币做市与套利，支持跨交易所搬砖、流动性挖矿。

• 可连接Coinbase、Binance、Kraken等，自带收益仪表盘。

• 实测：在ETH-USDT池中跑网格策略，月化收益约8%（含手续费）。

12. Stock（小众但实用）

• 轻量级股票交易机器人，支持A股T+1限制模拟，适合初学者练手。

五、数据获取与因子指标（4个）——“垃圾进，垃圾出”

没有高质量数据，再牛的模型也是空谈。

13. yfinance

• 免费获取Yahoo Finance数据，美股/ETF/指数全覆盖，简单到一行代码：yf.download("AAPL")。

• 缺点：A股支持有限。

14. TA-Lib

• 技术分析指标金标准，MACD、RSI、布林带等150+指标一键调用。

• 安装略麻烦（需编译），但值得。

15. TuShare

• 中文用户首选，免费提供A股、基金、宏观经济数据。

• Pro版需积分，但基础数据足够策略开发。

16. AKShare

• 新兴黑马，数据源更广（含加密、港股、期货），更新快，纯Python无依赖。

• 推荐替代TuShare作为主力数据源。

六、自动交易机器人（1个）

17. Qbot

• 基于Telegram控制的轻量机器人，支持信号接收+自动下单。

• 适合配合TradingView警报使用。

七、AI驱动（3个）——未来的方向？

18. AI Hedge Fund（示例项目）

• 多为教学性质，展示如何用LSTM、强化学习预测价格。

• 警惕：多数无法实盘盈利，慎信“AI稳赚”宣传。

19. FinRL

• 强化学习量化框架，支持多资产、多时间尺度训练。

• 论文配套代码，适合科研。

20. TF Quant Finance（Google）

• 基于TensorFlow的金融建模库，侧重衍生品定价与风险度量。

• 学术向，工程落地难度高。

写在最后：别被“开源幻觉”迷惑

开源≠能赚钱。我见过太多人 clone 一个项目，跑通 demo 就以为掌握了量化，结果实盘一塌糊涂。

真正有效的量化系统 = 可靠数据 + 严谨回测 + 风控机制 + 持续迭代。这些项目只是工具，核心还是你的交易逻辑和市场理解。

建议新手路径：用Backtrader +TA-Lib+ AKShare  +  QMT（或者Backtrader） 快速验证想法；