Plataforma de investigación cuantitativa con IA y autoalojada para convertir ideas de trading en estrategias Python, backtests, trading simulado y ejecución en vivo.
Alternativa open source a:TradingView
Esta página presenta un proyecto de código abierto y no constituye asesoramiento de inversión. Operar e invertir puede generar pérdidas: evalúa el riesgo por tu cuenta y cumple las leyes de tu país antes de usarlo.
QuantDinger es una plataforma autoalojada para traders independientes, autores de estrategias en Python y equipos pequeños. Abarca todo el flujo de trabajo: desde la investigación de mercado asistida por IA y el desarrollo de indicadores o estrategias en Python hasta los backtests en el servidor, el trading simulado, la ejecución en vivo en exchanges de criptomonedas y brókeres tradicionales, y la supervisión. Los datos de mercado, el código de las estrategias, las credenciales de los brókeres y el despliegue permanecen bajo el control del operador.
La plataforma incluye investigación de factores, búsqueda de parámetros con validación walk-forward y cuentas virtuales que solo registran señales y calculan las pérdidas y ganancias (PnL) sin conectarse a un bróker. Se puede acceder desde una interfaz web, un cliente móvil H5, una API para usuarios, un Agent Gateway y un servidor MCP. El backend utiliza PostgreSQL, Redis, Celery y Kafka, y se ejecuta en contenedores Docker Compose, con una capa opcional de observabilidad de Prometheus y Grafana.
El trading en vivo está deshabilitado salvo que se habilite explícitamente. El proyecto indica que no ofrece asesoramiento de inversión, por lo que los usuarios deberían empezar con trading simulado y claves de API con permisos restringidos.
Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.
Plataforma gratuita y de código abierto en C# para crear, probar con datos históricos y ejecutar robots de trading manual o algorítmico en acciones, futuros, opciones, forex y criptomonedas.
Framework de trading de criptomonedas en Go para crear, probar con datos históricos y ejecutar estrategias en varios exchanges.
Framework de backtesting configurable basado en Backtrader para probar estrategias de trading en acciones, criptomonedas y forex, con un servidor MCP para asistentes de IA.
Framework de código abierto para diseñar, probar con datos históricos y desplegar bots automatizados de creación de mercado y trading en numerosos exchanges de criptomonedas centralizados y descentralizados.
Terminal de trading local y para un solo usuario en BSC, para launchpads de meme tokens exclusivos para agentes; firma las operaciones con Binance Agentic Wallet CLI.
Framework de Python para probar estrategias algorítmicas y operar en vivo en exchanges descentralizados, con datos de mercado on-chain.