Python-инструментарий Goldman Sachs для количественных финансов: оценка деривативов, управление рисками и разработка торговых стратегий.
13,9 тыс.+40 за неделю1,9 тыс.PythonApache-2.0Активно поддерживаетсяОбновлён 4 часа назад
lballabio/QuantLib
Бесплатная библиотека с открытым исходным кодом на C++ для количественных финансов: моделирование, торговля и управление рисками.
Open source альтернатива:MATLAB Financial Toolbox
- Звёзды
- 7,740
- Форки
- 2,381
- Открытые issues
- 73
- Последний коммит
- 8 часов назад
Эта страница описывает проект с открытым кодом и не является инвестиционной рекомендацией. Торговля и инвестиции могут привести к убыткам: оцените риски самостоятельно и соблюдайте законы своей страны перед использованием.
Что это?
QuantLib — библиотека на C++, предоставляющая основу для количественных финансов. Она предназначена для моделирования, торговли и управления рисками в реальных финансовых приложениях и распространяется бесплатно, с открытым исходным кодом, по лицензии в стиле BSD-3-Clause.
Библиотека подходит разработчикам, которым нужно создавать системы ценообразования, аналитики или управления рисками для финансовых инструментов. На сайте проекта доступны загрузки и инструкции по установке для разных платформ, а также документация по использованию и архитектуре и журнал изменений для каждого релиза.
Разработка ведётся на GitHub; непрерывная сборка выполняется для Linux, Windows, macOS и CMake. О багах можно сообщать через GitHub Issues, а изменения принимаются через pull request в соответствии с руководством проекта для контрибьюторов.
Ключевые возможности
- 01Полноценная платформа на C++ для моделирования в количественных финансах
- 02Поддержка сценариев, связанных с торговлей и управлением рисками
- 03Сборка для Linux, Windows и macOS
- 04Поддержка CMake
- 05Бесплатная лицензия с открытым исходным кодом, одобренная OSI
Сценарии использования
- Создание движков ценообразования деривативов на C++
- Разработка систем управления рисками для финансовых портфелей
- Создание прототипов моделей количественной торговли на компилируемом языке
Быстрый старт
- 1
Скачайте QuantLib с официальной страницы загрузки
- 2
Следуйте инструкциям по установке для своей платформы на странице установки
Что важно знать
- В README нет команды для установки через менеджер пакетов; настройка выполняется с помощью страниц загрузки и установки проекта.
- Это библиотека C++, поэтому для её использования нужны знания о сборке C++-проектов.
Темы
Частые вопросы
- Что такое QuantLib?
- Бесплатная библиотека с открытым исходным кодом на C++ для количественных финансов: моделирование, торговля и управление рисками. QuantLib — библиотека на C++, предоставляющая основу для количественных финансов. Она предназначена для моделирования, торговли и управления рисками в реальных финансовых приложениях и распространяется бесплатно, с открытым исходным кодом, по лицензии в стиле BSD-3-Clause.
- QuantLib можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
- QuantLib распространяется с открытым исходным кодом под лицензией Other. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
- QuantLib всё ещё поддерживается?
- Активно поддерживается. Последний коммит в QuantLib — 6 нояб. 2026 г..
- Для чего можно использовать QuantLib?
- Создание движков ценообразования деривативов на C++ Разработка систем управления рисками для финансовых портфелей Создание прототипов моделей количественной торговли на компилируемом языке
- Как установить QuantLib?
- Скачайте QuantLib с официальной страницы загрузки Следуйте инструкциям по установке для своей платформы на странице установки
- Где скачать QuantLib?
- Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/lballabio/QuantLib
Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.
Похожие проекты
Нативный финансовый терминал для исследований на C++20 с интерфейсом Qt6, встроенной аналитикой на Python, ИИ-агентами и более чем 100 коннекторами к рыночным данным.
33,5 тыс.+228 за неделю4,8 тыс.C++OtherАктивно поддерживаетсяОбновлён 11 дней назад
Расширение pandas на Python: добавляет в DataFrame 224 индикатора технического анализа и 62 встроенных свечных паттерна без необходимости устанавливать TA-Lib.
483+3 за неделю113PythonMITАктивно поддерживаетсяОбновлён 7 дней назад
Библиотека Python для оптимизации портфелей, построения факторных моделей и управления рисками на основе API scikit-learn.
Данные и аналитика#portfolio-optimization#quantitative-finance#factor-models#risk-management#scikit-learn
2,6 тыс.+33 за неделю303PythonBSD-3-ClauseОбновлён 4 часа назад
Открытый фреймворк на C++/Python для количественной торговли: исследование стратегий, формирование портфелей и бэктестинг на данных китайского рынка A-share.
3,7 тыс.+9 за неделю861C++Apache-2.0Обновлён 5 часов назад
Фреймворк для бэктестинга на базе Backtrader с настройкой через конфиги: тестируйте стратегии на акциях, криптовалютах и форексе, а также подключайте MCP-сервер к AI-ассистентам.
1,1 тыс.+8 за неделю144PythonGPL-3.0Обновлён 7 месяцев назад