1、Qlib (微软出品)
链接: https://github.com/microsoft/qlib
简介：微软官方推出的 AI 量化领域标杆项目，内置数据处理、模型训练、回测全流程功能，对 A 股市场支持良好，功能强大且社区活跃度高。
2、FinRL (AI4Finance Foundation)
链接: https://github.com/AI4Finance-Foundation/FinRL
简介：专注于深度强化学习在金融领域的应用，提供丰富的算法和交易环境，教程中包含大量 A 股实战案例，是实践前沿算法的首选工具。
3、Qbot (UFund-Me)
链接: https://github.com/UFund-Me/Qbot
简介：一个完整的 AI 智能量化投研平台，覆盖从数据获取、AI 策略开发、回测到实盘交易的全流程，形成功能闭环。
4、ai_quant_trade
链接: https://github.com/charliedream1/ai_quant_trade
简介：一站式股票 AI 操盘手平台，内容全面，涵盖从基础知识、因子挖掘到机器学习、深度学习、强化学习的完整学习路径。
5、FinGenius (HuaYaoAI)
链接: https://github.com/HuaYaoAI/FinGenius
简介：全球首个 A 股多智能体博弈应用，通过模拟包含 16 个不同角色 AI 的投研团队进行辩论，最终生成分析报告，设计理念新颖。
6、A_Share_investment_Agent
链接: https://github.com/24mlight/A_Share_investment_Agent
简介：探索 AI 辅助投资决策的多 Agent 协同工作平台，结合大语言模型的分析能力，提供多角度的市场解读。
7、TradingAgents-CN
链接: https://github.com/hsliuping/TradingAgents-CN
简介：基于多智能体大语言模型的中文金融交易决策框架，专为中文用户优化，具备 A 股 / 港股 / 美股分析能力。
8、A-Stock-Prediction-System-with-Deep-Learning
链接: https://github.com/longfly04/A-Stock-Prediction-System-with-Deep-Learning
简介：基于深度学习的 A 股预测系统，采用时间序列模型建模，并结合强化学习 DQN 控制训练过程。
9、stock-prediction-with-DL
链接: https://github.com/AkatsukiYamisora/stock-prediction-with-DL
简介：包含 100 多个技术指标，支持 CNN、LSTM、ResNet 等多种预测模型，并提供完整回测系统的深度学习预测项目。
10、stock_trading
链接: https://github.com/MilleXi/stock_trading
简介：结合 LSTM 股票价格预测与强化学习交易的 AI 系统，采用深度进化策略进行交易决策。
11、RL-Stock
链接: https://github.com/wangshub/RL-Stock
简介：完整的深度强化学习自动炒股教程和实现，基于 OpenAI Gym 构建交易环境，使用 PPO 算法优化。
12、DeepStock
链接: https://github.com/JesseYule/DeepStock
简介：基于 PyTorch 实现，通过神经网络分析历史交易日的变化模式来预测未来走势，侧重于模式分析。
13、vn.py
链接: https://github.com/vnpy/vnpy
简介：国内顶级的开源量化交易系统开发框架，为 AI 策略的实盘运行提供底层支持，对接了数十家券商 API。
14、go-stock
链接: https://github.com/ArvinLovegood/go-stock
简介: AI 赋能的股票分析工具，支持 A / 港 / 美股，具备情绪分析、技术指标分析等功能，集成多种大模型。
15、StockAnal_Sys
链接: https://github.com/LargeCupPanda/StockAnal_Sys
简介：基于 Python 和 Flask 的 Web 智能分析系统，整合技术面、基本面、资金面分析，并提供智能评分功能。
16、stock-scanner
链接: https://github.com/DR-lin-eng/stock-scanner
简介：专业的 AI 增强 A 股分析系统，集成财务指标、新闻情绪分析和技术指标，支持多种 AI 大模型进行深度解读。
17、shares
链接: https://github.com/xxjwxc/shares
简介: A 股量化交易系统，包含盯盘助手、研报股评、每日监控、微信提醒等功能，并支持 AI 分析。
18、AkShare
链接: https://github.com/akfamily/akshare
简介：功能极其强大的开源财经数据接口库，是目前 A 股 AI 量化生态中最重要的数据基石之一。
19、adata
链接: https://github.com/1nchaos/adata
简介：免费开源的 A 股量化数据库，专注 A 股数据，采用多数据源融合切换保证高可用性。
20、Stock-Insight-AI
链接: https://github.com/chenwr727/Stock-Insight-AI
简介：一键生成股票分析视频的 AI 工具，集成数据获取、AI 深度解析、图表绘制和视频自动化生成功能。
21、A-Stock-Prediction-System-with-Deep-Learning
链接: https://github.com/longfly04/A-Stock-Prediction-System-with-Deep-Learning
简介：基于深度学习的 A 股预测系统，使用时间序列模型对股票价格特征进行建模，并利用强化学习算法 DQN 控制模型训练过程，探索超参数空间。
22、stock-prediction-with-DL
链接: https://github.com/AkatsukiYamisora/stock-prediction-with-DL
简介：深度学习与股票分析预测系统，包含 100 多个技术指标，支持 CNN、LSTM、ResNet 等多种预测模型，并提供完整回测系统。
23、MilleXi/stock_trading
链接: https://github.com/MilleXi/stock_trading
简介：结合 LSTM 股票价格预测与强化学习交易策略的智能股票交易系统，通过深度学习进行精准预测，利用强化学习自动优化交易决策。
24、Deep-Learning-Method-For-Stock-Prediction
链接: https://github.com/HengruiLou/Deep-Learning-Method-For-Stock-Prediction
简介：首次提出在双向长短期记忆网络 (BiLSTM) 和卷积神经网络 (CNN) 的混合股票预测模型中引入 CA、SE 以及 CBAM 注意力模块的研究项目。
25、AI-Kline (QuantML-Com)
链接: https://github.com/QuantML-Com/AI-Kline
简介：基于 Python 的 A 股分析工具，结合传统技术分析和人工智能预测功能，利用 K 线图、技术指标、财务数据、新闻数据对股票进行全面分析及预测。
26、AI-Stock-Master
链接: https://github.com/hengruiyun/AI-Stock-Master
简介：基于 AI 的股票趋势分析平台，融合 RTSI、IRSI、MSCI 三大核心算法，为投资者提供全方位的中国、香港、美国股票市场分析支持。
27、Stock_Guru
链接: https://github.com/pravincoder/Stock_Guru
简介：基于 Django 和 AI 的自动化股票分析和投资平台，提供详细的股票分析报告、投资洞察和交互式图表。
28、stock-analysis (wkingnet)
链接: https://github.com/wkingnet/stock-analysis
简介：使用 Python 进行股票历史数据下载和分析选股，侧重于选股、回测所需数据的导入工作，基于本地通达信软件数据。
29、Deep-Reinforcement-Learning-with-Stock-Trading
链接: https://github.com/theanh97/Deep-Reinforcement-Learning-with-Stock-Trading
简介：使用深度强化学习 (DRL) 开发和评估股票交易策略，实现 PPO、A2C、DDPG、SAC 等多种算法。
30、FinRL-Trading
链接: https://github.com/AI4Finance-Foundation/FinRL-Trading
简介：基于 FinRL 开发 AI 股票选择和交易策略，使用监督学习和深度强化学习，并部署到在线交易平台。
31、DeepRL-trade
链接: https://github.com/ebrahimpichka/DeepRL-trade
简介：使用深度强化学习算法 (PPO 和 DQN) 的算法交易系统，专注于加密货币交易策略优化。
32、ChinaAStockMarketRealtimeMonitor
链接: https://github.com/ishine/ChinaAStockMarketRealtimeMonitor
简介：中国 A 股实时交易机会监测程序，月收益率稳定在 10%-15% 以上，使用 AKshare 作为数据源，包含多种交易模型。
33、pythonstock/stock
链接: https://github.com/pythonstock/stock
简介：基于 Python 的 pandas、akshare、bokeh、tornado 等框架开发的全栈股票系统，支持 Docker 部署，提供 17 个技术指标计算。
34、trade-learn
链接: https://github.com/MuuYesen/trade-learn
简介：基于 alphalens、backtrader、pyfolio 和 quantstats 的机器学习策略开发工具包，提供完整的策略开发到部署流程。
35、intelligent-trading-bot
链接: https://github.com/asavinov/intelligent-trading-bot
简介：智能交易机器人，使用最先进的机器学习算法和特征工程进行自动化交易，包括加密货币交易。
36、Stock-Insight-Agent
链接: https://github.com/AjayK47/Stock-Insight-Agent
简介：多智能体系统，利用先进的语言模型分析财务数据、审查市场新闻并提供公司股票表现预测。
37、InvestorGPT
链接: https://github.com/LexiestLeszek/InvestorGPT
简介：自动化股票分析和预测 AI 代理，分析近期价格下跌的股票并计算公司股价恢复的可能性。
38、efinance
链接: https://github.com/Micro-sheep/efinance
简介：快速获取基金、股票、债券、期货数据的免费开源 Python 库，是回测及量化交易的实用工具。
39、stock-open-api
链接: https://github.com/mouday/stock-open-api
简介：股票数据接口库，整合东方财富、上海证券交易所等多个数据源，提供港股、中概股、科创板等多市场数据。
40、fastquant
链接: https://github.com/enzoampil/fastquant
简介：仅用 3 行 Python 代码即可轻松回测投资策略，旨在通过简化金融定量分析促进数据驱动投资。
41、OpenBB
链接: https://github.com/OpenBB-finance/OpenBB
简介：开源版 Bloomberg Terminal，被誉为 "全球首个开源金融终端平台"。支持股票、期权、加密货币等多资产类型，通过 AKShare 扩展完美支持 A 股和港股数据。集成 AI Copilot，支持自然语言查询和分析，提供 Web 界面、CLI 和 Python SDK 多种使用方式。
