想做量化？强烈推荐这8款顶级开源项目，干货拉满！
量化交易这个赛道，永远不缺热度。无论你是刚入门的小白，还是已经在策略回测中摸爬滚打许久的老手，掌握几个优秀的开源工具，绝对是你进阶路上的加速器。
最近花姐在研究量化相关的内容，顺手整理了 8款值得强烈推荐的量化交易开源项目，从因子研究、策略开发、回测引擎、实盘交易到AI量化都有覆盖，适合不同层级、不同需求的量化玩家。
无论你是刚入坑的小白，还是想深度优化策略的老司机，这篇都值得你收藏！
咱们直接开冲👇👇👇
1️⃣ PandaAI 量化因子库
GitHub地址： github.com/PandaAI-Tec…
🌟 项目介绍：
PandaAI 是一个专注于A股市场的因子研究平台，支持行业主流的选股因子如动量、反转、成长、价值、技术面、基本面等，数据底层对接 TuShare Pro，使用非常丝滑。
🔧 适用场景：
- 想快速测试各种量化因子的研究者
- 量化策略前期的因子筛选
- A股数据研究场景
❤️ 花姐点评：
因子研究的性价比神器！尤其适合不想从0开始造轮子的量化er，接口友好，文档也算完整，是一个快速进入“因子世界”的敲门砖。近期作者有更新，不怕僵尸库，1.1k的stars足见其热度！
2️⃣ VNPy
GitHub地址： github.com/vnpy/vnpy
🌟 项目介绍：
VNPy 是国人开发的专业级量化交易框架，可以连接上期所、上交所、深交所等真实市场交易通道，涵盖策略开发、回测、实盘、多账户、多策略等功能模块。社区非常活跃，文档齐全。
🔧 适用场景：
- 想部署实盘交易的中高级量化用户
- 多账户策略管理者
- 高频交易需求场景
❤️ 花姐点评：
这是国产量化框架中的扛把子！适合真想在中国市场里搞实盘交易的朋友。如果你搞明白了 VNPy，已经半只脚迈入专业圈子了！GitHub 29.7K的stars，做量化的无人不知！
3️⃣ Qbot
GitHub地址： github.com/UFund-Me/Qb…
🌟 项目介绍：
Qbot 是一款轻量级、可自动调仓的量化交易机器人，底层支持 Tushare 数据、AkShare 数据源，也支持因子选股、多策略组合。
🤖 Qbot = 智能交易策略 + 回测系统 + 自动化量化交易 (+ 可视化分析工具)
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| | | \_ quantstats (dashboard\online operation)
| | \______________ Qbot - vnpy, pytrader, pyfunds
| \____________________________ BackTest - backtrader, easyquant
\________________________________________ quant.ai - qlib, deep learning strategies
🔧 适用场景：
- 适合想快速落地策略的小团队或个人
- 想玩低频量化、周期调仓的用户
- 回测 + 实盘一体的量化机器人应用
❤️ 花姐点评：
上手门槛低，适合从策略研究到小规模实盘交易的过渡期。看重“跑起来”这件事的朋友不要错过。
目前GitHub 11.4K的stars，含金量很高
4️⃣ QUANTAXIS
GitHub地址： github.com/yutiansut/Q…
🌟 项目介绍：
老牌开源项目，号称“国产版 Quantopian”，提供了完整的量化研究 → 回测 → 策略部署 → 实盘交易流程，数据库、数据服务、行情服务都有，支持 MongoDB 作为数据中台。
🔧 适用场景：
- 想搭建自己的量化平台（自托管）
- 对数据可视化、历史行情管理有高要求的用户
- 中级以上开发者/研究员
❤️ 花姐点评：
功能非常全，但对新手不够友好。如果你是技术流、想“自己造航母”，这个项目你值得一试。别忘了它还有桌面客户端和 Web UI！ git 8.7k的stars
5️⃣ 阿布量化（ABU）
GitHub地址： github.com/bbfamily/ab…
🌟 项目介绍：
ABU 是一款面向个人投资者和数据分析师的量化交易框架，主打简单、轻量、快速测试，使用上贴近自然语言，语义化强，适合入门。
🔧 适用场景：
- 零基础量化入门
- 快速做因子选股 + 回测
- 想做回测模拟的个人用户
❤️ 花姐点评：
特别适合“我想学量化但不知道从哪开始”的朋友，写策略就像写句子一样简单。轻量易用，小白友好👍 GitHub 13.7k stars ，唯一的不足就是长时间没更新了
6️⃣ AI量化交易操盘手
GitHub地址： github.com/charliedrea…
🌟 项目介绍：
这是一个集成了深度学习模型（如 LSTM、Transformer）的 AI 量化框架，支持特征工程、模型训练、策略回测与可视化，还集成了 Jupyter Notebook 示范。
🔧 适用场景：
- 想结合 AI 和量化的研究人员
- 对因子和特征工程感兴趣的 AI 工程师
- 学术研究场景 or 高阶策略探索
❤️ 花姐点评：
AI玩家的 playground！做过 Kaggle、懂点机器学习的同学可以在这个项目中“化身数据炼金术师”。不过需要你对模型调参有点基本功哦。GitHub ⭐有点少，2.9k
7️⃣ easytrader
GitHub地址： github.com/shidenggui/…
🌟 项目介绍：
Easytrader 是一个专注于对接券商客户端（如同花顺、招商证券等）的自动化交易库。它模拟人工操作，把鼠标点击、下单动作通过代码实现。
🔧 适用场景：
- 不想接 API、只想模拟人工操作的用户
- 个人实盘交易辅助脚本
- 自动化炒股工具
❤️ 花姐点评：
用代码打工的典范！对接券商客户端非常方便，不用复杂 API，适合做自动下单的那类“灰度量化”。唯一要注意的是稳定性和客户端更新。Git 8.5k的stars
8️⃣ Zipline
GitHub地址： github.com/quantopian/…
🌟 项目介绍：
由 Quantopian 团队开发的经典回测引擎，支持 Python 编写策略，设计理念严谨，适用于美股市场。与 pyfolio、Alphalens 等量化工具链配合天衣无缝。
🔧 适用场景：
- 回测驱动策略研究
- 美股市场为主的用户
- 想搭建完整回测流程的研究员
❤️ 花姐点评：
尽管 Quantopian 已退场，但 Zipline 依旧是经典。尤其在美股策略回测方面，精度和稳定性很高。用得好能省一大堆坑！18.5k的stars，经典不过时！
📌 最后说两句：
量化交易的世界不缺工具，缺的是——找到适合自己的那一把“量化锤”！
建议大家：
- 初学者：可从 ABU、Qbot、PandaAI 入手
- 进阶者：尝试 VNPy、QUANTAXIS、AI量化交易
- 实盘派：关注 easytrader、VNPy
- 国际党：Zipline 必不可少
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