[Python] awesome-quant：一个量化交易工具库

找量化工具不用再翻三个月资料了

做量化的朋友应该都遇到过这种情况：想搭个回测系统，在 Backtrader、Zipline、VectorBT 之间纠结半天；处理数据不知道该用 pandas 还是 polars；技术指标是自己写还是找现成的库。

GitHub 上有个叫 awesome-quant 的项目，专门解决这个问题。它把量化交易用到的开源工具按功能整理成了一份清单，目前已经有 22.5k 的 star，作者 Wilson Freitas 维护了 8 年，一直在更新。

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项目内容

这不是代码库，是工具索引。按照量化交易的实际流程分类：

数据获取：yfinance、CCXT、Quandl 等
技术指标：pandas_talib、Tulipy、finta
回测框架：Backtrader、VectorBT、Zipline、QSTrader
实盘交易：IB-insync、CCXT Pro
风险分析：pyfolio、empyrical
定价模型：QuantLib、tf-quant-finance

每个分类下列出 5-20 个项目，附带简单说明和 GitHub 链接。除了 Python，还收录了 R、Julia、C++ 的量化库。

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实际应用场景

搭建回测系统

新手最常问的就是用哪个回测框架。awesome-quant 给出的选择：

• Backtrader：文档完善，适合入门
• VectorBT：向量化计算，速度快
• QSTrader：支持多资产组合，偏机构级

直接看分类说明，能快速确定方向。

处理高频数据

百万级 tick 数据用 pandas 会比较慢，项目里推荐的组合：

• ArcticDB：时序数据库，查询速度快
• polars：DataFrame 处理库，比 pandas 快几倍
• streaming_indicators：流式计算指标，不用重复计算历史数据

这几个工具在 "Data Sources" 和 "Libraries" 分类都能找到。

对接交易所

做加密货币交易需要对接多个交易所，CCXT 提供了统一接口，支持 100 多家交易所：

import ccxt
exchange = ccxt.binance()
ticker = exchange.fetch_ticker('BTC/USDT')

这个库在项目的 "Trading & Backtesting" 分类排在前面。

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使用建议

第一步：浏览 README 目录，找需要的功能分类

第二步：点进 GitHub 链接，看 stars 数量和最后更新时间，优先选活跃项目

第三步：读项目文档，跑通官方示例

注意事项：

• 一个功能选 1-2 个库深入用就行
• 注意 Python 版本兼容性
• 实盘前在测试环境验证

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实际价值

我们团队用这个项目定位了数据处理方案（polars + ArcticDB）和实盘接口（CCXT Pro），省了不少选型时间。

量化交易的核心是策略和执行，工具是辅助手段。awesome-quant 帮你快速搭好基础设施，把精力放在策略开发上。

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项目地址
https://github.com/wilsonfreitas/awesome-quant

在线浏览
https://wilsonfreitas.github.io/awesome-quant/

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标签：#awesome-quant #Github #量化交易 #Python #开源工具 #回测框架 #高频交易