Lista selecionada e organizada por categorias de bibliotecas, pacotes e recursos open source para finanças quantitativas, de precificação e backtesting a dados e muito mais.
QuantConnect/Lean
Mecanismo de trading algorítmico orientado a eventos, escrito em C#, para backtesting e estratégias em tempo real em vários mercados financeiros, com suporte a Python.
Alternativa open source a:QuantConnect
- Estrelas
- 22,417
- Forks
- 5,391
- Issues abertas
- 286
- Último commit
- há 24 horas
Esta página apresenta um projeto de código aberto e não constitui aconselhamento de investimento. Negociar e investir pode gerar perdas: avalie o risco por conta própria e siga as leis do seu país antes de usá-lo.
O que é?
O LEAN é um mecanismo de trading algorítmico orientado a eventos que permite aos desenvolvedores escrever uma estratégia uma única vez e executá-la com dados históricos para backtesting ou em contas de corretoras em tempo real. As estratégias podem ser escritas em C# ou Python. O mecanismo é baseado em componentes plugáveis, incluindo feeds de dados, seleção de universo, modelos de alpha, construção de portfólio, execução e gerenciamento de risco, que podem ser substituídos ou personalizados.
O projeto também inclui o LEAN CLI, uma ferramenta de linha de comando instalada com pip que cria projetos, inicia um ambiente local de pesquisa com Jupyter Lab, executa backtests e otimizações de parâmetros e inicia operações em tempo real, tudo via Docker. O desenvolvimento local é compatível com Windows, macOS e Linux, usando Visual Studio, VS Code ou dotnet CLI.
O LEAN é mantido pela QuantConnect e costuma ser usado por desenvolvedores quant que precisam de um único mecanismo para pesquisa, backtesting e implantação.
Recursos principais
- 01Mecanismo orientado a eventos para backtesting e operações em tempo real com o mesmo código de estratégia.
- 02As estratégias podem ser escritas em C# ou Python.
- 03Modelos plugáveis para dados, alpha, portfólio, execução e risco.
- 04LEAN CLI para executar projetos, backtests, otimizações e operações em tempo real via Docker.
- 05Suporte ao desenvolvimento local com Visual Studio, VS Code e dotnet CLI.
Casos de uso
- Testar uma estratégia de trading com dados históricos do mercado antes de arriscar capital.
- Executar uma estratégia de trading algorítmico em tempo real conectada a uma conta de corretora.
- Criar protótipos de pesquisa quantitativa em um ambiente local com Jupyter Lab.
- Desenvolver um sistema de trading personalizado com componentes substituíveis de dados, execução e risco.
Início rápido
- 1
Instale o LEAN CLI com pip
pip install lean - 2
Crie um novo projeto com código inicial
lean project-create - 3
Faça o backtest do projeto localmente usando Docker
lean backtest
Antes de usar
- Para executar backtests e fazer operações ao vivo localmente, é necessário usar o Docker.
- Para compilar a partir do código-fonte, é necessário o SDK do .NET 10, e o Visual Studio for Mac foi descontinuado.
Tópicos
Perguntas frequentes
- O que é Lean?
- Mecanismo de trading algorítmico orientado a eventos, escrito em C#, para backtesting e estratégias em tempo real em vários mercados financeiros, com suporte a Python. O LEAN é um mecanismo de trading algorítmico orientado a eventos que permite aos desenvolvedores escrever uma estratégia uma única vez e executá-la com dados históricos para backtesting ou em contas de corretoras em tempo real. As estratégias podem ser escritas em C# ou Python. O mecanismo é baseado em componentes plugáveis, incluindo feeds de dados, seleção de universo, modelos de alpha, construção de portfólio, execução e gerenciamento de risco, que podem ser substituídos ou personalizados.
- Lean é gratuito? Qual é a licença?
- Lean é open source sob a licença Apache-2.0. Confira os termos da licença antes de usá-lo em produtos comerciais.
- Lean ainda é mantido?
- Manutenção ativa. O último commit de Lean foi em 6 de nov. de 2026.
- Para que posso usar Lean?
- Testar uma estratégia de trading com dados históricos do mercado antes de arriscar capital. Executar uma estratégia de trading algorítmico em tempo real conectada a uma conta de corretora. Criar protótipos de pesquisa quantitativa em um ambiente local com Jupyter Lab. Desenvolver um sistema de trading personalizado com componentes substituíveis de dados, execução e risco.
- Como instalar Lean?
- Instale o LEAN CLI com pip: pip install lean Crie um novo projeto com código inicial: lean project-create Faça o backtest do projeto localmente usando Docker: lean backtest
- Onde consigo Lean?
- O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/QuantConnect/Lean
Resumo gerado por IA a partir do README do projeto. As estatísticas do GitHub são atualizadas diariamente.
Projetos relacionados
Plataforma C# gratuita e de código aberto para criar, testar com dados históricos e executar robôs de trading manuais ou algorítmicos em ações, futuros, opções, forex e cripto.
Motor de trading nativo em Rust e orientado a eventos, com plano de controle em Python para backtesting e trading ao vivo em mercados de cripto, FX, ações, futuros, opções e apostas.
Plataforma de investimento quantitativo orientada a IA da Microsoft, que abrange dados, treinamento de modelos, backtesting e execução de ordens para pesquisa quantitativa.
Uma lista Awesome selecionada de bibliotecas, artigos, estratégias, livros, blogs e cursos sobre trading sistemático (quantitativo).
Biblioteca Python para analisar o desempenho de portfólios, com métricas de risco, gráficos e relatórios HTML para séries de retornos.