这12个量化交易的开源项目，2026年大赚特赚

由bqu1vdra创建，最终由bqu1vdra更新于2026-02-12 02:16 被浏览 1 用户

这几年炒股，你被**量化交易**收割过吗？既然打不过，不如尽早加入！

"主力资金动向难捕捉"、"技术指标不会用"、"情绪化交易总亏钱"——这是90%散户的共同痛点。

而量化交易就像给普通股民装上"AI外挂"，让数据说话、让策略自动执行！

为什么普通投资者需要量化工具？

自动化交易：告别情绪干扰，避免追涨杀跌
数据驱动：基于历史数据和统计分析，提高决策胜率
高效回测：几分钟验证策略在多年历史中的表现
持续优化：根据市场变化自动调整策略

今天汇总12个免费开源的量化交易项目，手把手教你从零搭建自己的智能交易系统。

1、QuantConnect/Lean

https://github.com/QuantConnect/Lean

C#写的量化引擎，支持多种语言和多种资产类别，文档非常完善。适合习惯.NET生态的开发者。

Lean 最大的特色在于它提供了两种无缝衔接的使用方式：

QuantConnect Cloud (云平台): 你可以在其官网上，使用浏览器直接编写、回测和部署策略。平台提供了海量的、经过清洗的金融数据和强大的计算资源，真正实现“开箱即用”。
本地开发 (Lean CLI): 你也可以通过 `lean-cli` 这个命令行工具，在自己的电脑上搭建和云端完全一致的开发环境，实现本地开发、云端回测的专业工作流。

这也是为数不多的C#开源的量化交易项目，目前Github标星15.5K Star

它不仅为我们提供了一个性能卓越的回测和实盘工具，更重要的是，它带来了一套先进的、模块化的策略开发思想。无论你最终是否使用它，理解其 Alpha Streams 架构，都将对你构建复杂策略系统大有裨益。

最后：你认为 Lean 的 Alpha Streams 架构相比 Backtrader 的单一 Strategy 类，最大的优势在哪里？

2、交易机器人Qbot

https://github.com/UFund-Me/Qbot

Qbot是一个基于Python开发的自动化交易机器人，支持加密货币/股票市场，集成数据分析和策略回测功能。

从选股、选基金到策略分析、回测，到实施模拟交易，邮件、飞书消息发送的闭环。

完美支持Web端和移动端操作！

Qbot 适用于 各类交易者：

个人投资者：自动化执行交易策略，减少情绪影响
量化团队：扩展 AI 交易策略，提高交易效率
金融研究者：测试和优化交易模型，提高投资回报

项目的核心目标是：

让用户 快速部署交易机器人，无需复杂的编程；
兼容 多种交易所 API，实现自动交易执行；
结合 AI 策略、技术分析、市场监控，提升交易智能化；

项目自2022年9月启动，旨在通过机器学习、深度学习和强化学习等技术，构建从数据获取、策略开发、回测验证到实盘交易的完整量化交易体系。

核心特点包括多市场支持（股票/基金/期货/数字货币）、AI策略集成和分层模块化设计。

目前Github标星11.4K，足以可见其含金量。

3、EasyTrader

https://github.com/shidenggui/easytrader

提供同花顺客户端/国金/华泰客户端/雪球的基金、股票自动程序化交易以及自动打新，支持跟踪 joinquant /ricequant 模拟交易和实盘雪球组合, 量化交易组件”。

目前Github标星9.2K Star：

功能特点：

进行自动的程序化股票交易
支持跟踪 joinquant, ricequant 的模拟交易
支持跟踪雪球组合调仓
支持通用的同花顺客户端模拟操作
实现自动登录
支持通过 webserver 远程操作客户端
支持命令行调用，方便其他语言适配

在Windows机器上下载好我们在文首提到的几个券商客户端、准备好Python相关的依赖，即可开始尝试自动登录客户端：

import easytrader

# 海通客户端
user = easytrader.use('htzq_client')
user.prepare(user='用户名', password='明文密码')

# 华泰客户端
user = easytrader.use('ht_client')
user.prepare(user='用户名', password='明文密码', comm_password='华泰通讯密码，其他券商不用')

# 国金客户端
user = easytrader.use('gj_client')
user.prepare(user='用户名', password='明文密码')

# 雪球
user = easytrader.use('xq')
user.prepare(user='用户名', password='明文密码')

# 通用同花顺客户端, 指对应券商官网提供的基于同花顺修改的软件版本, 如(银河的双子星)
user = easytrader.use('ths')
user.prepare(user='用户名', password='明文密码')

选择你的客户端，将其他的客户端去掉，运行这个py文件，程序就会开始自动登录，期间会识别很多次验证码，经常会识别错误，没关系，让他慢慢重试即可。

如果你识别验证码的时候报了错，程序停止了下来，那是因为你没安装 tesseract，回到第一步安装tesseract即可。

使用Easytrader前为什么需要构建股票池？

如我们前面提到的，Easytrader是基于GUI层面的自动化交易接口，它会进入如下模样的界面进行自动化操作：

4、PandoraTrader

https://github.com/pegasusTrader/PandoraTrader

PandoraTrader是一款以C++为核心、专为高频交易打造的开源神器。

它像希腊神话中的“潘多拉魔盒”一般，封装了极致的速度与灵活性，只待开发者注入策略智慧，释放财富密码！

核心特点：

✅ C++开发，性能极致
✅ 支持纳秒级延迟
✅ 支持CTP、QDP、Femas等接口
✅ Intel TBB多线程并行计算
✅ 内存管理优化

PandoraTrader采用三层抽象设计，彻底分离策略逻辑与底层接口：

策略层：开发者专注策略逻辑（如套利算法），通过事件驱动响应行情。
适配层：统一封装CTP、Femas等柜台API，支持一键切换实盘/回测模式。
通信层：基于TCP/UDP协议直连交易所，减少中间环节延迟。

架构图：策略 → 适配层 → 交易所（策略与交易接口完全解耦，像搭积木一样自由组合）

同类框架横评：PandoraTrader VS 主流工具

适用场景：谁需要这个“潘多拉魔盒”？

高频做市商：利用Tick数据捕捉流动性价差，秒级挂撤单。
套利团队：期现套利、跨交易所价差策略的极速执行。
个人极客：C++硬核玩家，拒绝Python性能瓶颈，追求极致控制力。

5、Backtrader

https://github.com/mementum/backtrader

Backtrader是一个用于回溯测试、策略可视化和实时交易的流行 Python 框架，目前在Github上已获得20K Star。

这个框架的关注点在策略回测和实盘交易，通过使用 Backtrader 回溯测试来评估 SPY 和 AMZN 的性能和盈利能力，有助于及早发现效率低下的情况。借助 Backtrader 的功能，交易者可以获得对其策略表现的宝贵见解，并做出明智的决策以优化结果。

6、AI量化交易操盘手

https://github.com/charliedream1/ai_quant_trade

从学习、模拟到实盘，一站式平台。

你可以把他理解成用 AI 帮你炒股的一站式工具箱，从学习、模拟到实盘，这个开源项目都有对应章节讲解，相当于教小白股民一个入门手册

包含股票知识、策略实例、大模型、因子挖掘、传统策略、机器学习、深度学习、强化学习、图网络、高频交易、C++部署和聚宽实例代码等。

可以方便学习、模拟及实盘交易。

项目特点：

一站式平台：从学习、模拟到实盘
炒股策略：大模型、因子挖掘、传统策略、机器学习、深度学习、强化学习、图网络、高频交易等
资源汇总：全网资源汇总、实战案例、论文解读、代码实现
提供辅助操盘工具：辅助盯盘、股票推荐
覆盖股票、基金、加密货币等多个市场
实盘部署工具：python/C++/CPU/GPU等部署

目前Github标星2.9K。 同时还能模拟训练，包括传统方法：比如均线策略、KDJ 指标，同时还包括 AI 量化策略，通过机器学习/深度学习算法找到隐藏到背后的规律。

7、Abu

https://github.com/bbfamily/abu

基于 Python 的开源量化交易框架，由开发者团队 bbfamily 维护，旨在为股票、期权、期货、比特币等金融资产提供全面的量化交易解决方案。

项目结合传统量化策略与机器学习技术，强调智能化策略优化和实盘交易适配性，适用于从普通投资者到专业量化研究者的广泛用户群体。

**多市场支持：**支持美股、A股、港股、期货、期权、比特币、莱特币等多种投资标的，覆盖主流金融市场。

理论体系：整合缠论、波浪理论、谐波理论及经典技术指标（如头肩形态、三角整理、均线系统等）。

择时策略：支持自定义买入/卖出信号生成，结合止盈止损、滑点计算、手续费管理等功能。

多资产回测：提供 A 股（处理涨跌停）、港股、加密货币等市场的回测工具，支持并行计算加速。

参数优化：通过网格搜索（Grid Search）寻找最优参数，支持自定义评分机制评估策略表现。

8、Trader

https://github.com/BigBrotherTrade/trader

大部分代码15年写完就没怎么动过，可能现在看有点老了，但不影响使用。

策略就是很简单的趋势跟踪，古老但是有效。

开源作者用了这个项目也做了实际的交易，15年运行到现在23年也7年了，投了100万，起起伏伏的，平均年化15%左右，当个理财产品挺不错

9、VNPy

https://github.com/vnpy/vnpy

VNPy 是一个基于 Python 的开源量化交易平台开发框架。

自2016年开源以来，其GitHub Star数已突破27.8k，长期位居量化交易类开源项目前列。

它整合了多种交易接口，提供了简洁易用的 API，支持从策略开发到实盘交易的全流程。VNPy 不仅支持国内市场的期货、证券和期权交易，还支持国际市场的主要交易所。

丰富的交易接口：

支持国内外主流交易所（如 CTP、富途、币安等）等40+ 交易接口，提供统一的 Gateway 接口，便于对接不同交易系统。

内置策略与工具：

**提供技术指标计算、K线合成、策略回测（**CtaBacktesting模块）及参数优化（遗传算法/穷举法）功能。\n功能特点：

多市场支持：支持国内外多种交易所，包括 CTP、IB、Interactive Brokers 等。
多策略模块：提供 CTA 策略、价差交易、期权交易、算法交易等多种量化策略模块。
事件驱动引擎：提供高性能的事件驱动引擎，支持实时交易。
数据管理：支持多种数据服务和数据库适配器，方便数据的导入、导出和管理。
回测与优化：提供图形化回测和参数优化工具，帮助用户验证和优化交易策略。
风险管理：提供交易流控、下单数量限制等功能，帮助用户实现前端风控。

VN.py凭借其开源特性与模块化设计，已成为国内量化交易领域的标杆工具。

尽管在环境配置（如TA-Lib编译）和跨平台兼容性上存在一定门槛，但其活跃的社区与完善的文档能有效降低学习曲线。

对于追求灵活性与自主可控的开发者，VN.py是比商业平台更具潜力的选择。

10、QUANTAXIS

https://gitee.com/yutiansut/QUANTAXIS

相比市面上许多侧重策略回测的框架，QUANTAXIS 提供了从数据抓取、因子研究、策略开发、实盘交易到微服务部署的一站式解决方案。

该项目荣获码云最有价值开源项目：

核心优势在于：

多市场支持：支持A股、期货、期权、虚拟币；
全链路架构：从数据采集、存储、分析到回测和实盘；
多语言兼容：Python、Rust、C++；
高性能组件：使用 MongoDB / ClickHouse 存储，RabbitMQ 通讯，支持异步并发和分布式。

项目整体架构分为以下几个模块，功能划分明确，利于按需定制：

QAFetch/QASU：支持从多市场抓取数据并存储至 MongoDB/ClickHouse；
QAUtil：提供交易日历、时间处理、数据转换等基础工具；
QIFI/QAMarket：统一账户管理体系，支持股票、期货、期权、多账户等；
QAFactor：单因子研究、测试与管理，支持因子合并；
QAData：内存级数据结构，用于实时计算和回测；
QAIndicator：指标表达式支持，全市场因子计算；
QAEngine：异步/分布式任务执行引擎；
QAPubSub：基于 RabbitMQ 的消息队列系统；
QAStrategy：CTA 策略框架，支持实盘对接；
QAWebServer + QASchedule：中台服务与自动任务调度。

11、Qlib

https://github.com/microsoft/qlib

Qlib是微软王炸级的 AI 量化交易开源平台，该项目由亚洲研究院开发。

不只是训练个模型那么简单，从数据处理到策略回测，整套流程都给你包了，还自带 30 多种模型。

三大核心功能：

统一接口处理多类金融数据
兼容主流机器学习框架
内置可视化回测系统

支持用户快速验证投资策略并分析风险收益，具有内置的回测引擎，用户可以在历史数据上验证量化策略的表现，评估其风险、收益等关键指标。

Qlib 允许用户灵活设置回测的参数，并可视化策略的历史表现。

系统会自动生成回测报告，收益分析、风险指标、最大回撤这些数据都有，比自己写代码算这些东西省事太多了。

如果你也想折腾量化投资或者搞 AI 研究，Qlib 值得试试。

里面什么机器学习、深度学习、强化学习的方法都现成的，至少不用自己从头开始写了。

当然了，这东西主要还是做研究用的。真要拿去投资的话，数据准不准、延迟高不高这些问题还得你自己想办法

12、yfinance

https://github.com/ranaroussi/yfinance

一个高效的金融数据获取工具，支持从 Yahoo Finance 获取各类历史数据、实时数据以及财务信息，包括股票、外汇、加密货币等多种资产的市场数据。该库的优势在于其简洁易用，能够让用户快速从 Yahoo Finance 获取数据，而不需要过多的配置。

很多投资者都知道Yahoo提供了丰富的金融市场数据，不过获取这些数据很多时候需要自己去写一些网页爬虫。

当然也有一些Python第三方库可以免除我们从头写爬虫的麻烦，几乎可以当作API来调用。通过 yfinance，可以直接访问苹果公司等股票的历史价格、成交量、分红信息等多个维度的数据，极大提高了分析的便利性。

环境要求

Python >= 2.7, 3.4+
Pandas (tested to work with >=0.23.1)
Numpy >= 1.11.1
requests >= 2.14.2
lxml >= 4.5.1

例如：获取股票价格数据

我们也可以方便地取得公司股票价格历史数据，比如取最长时间的历史价格数据：

hist = aapl.history(period="max")
hist.head()

可以得到: