Практическое дополнение к китайской книге «XQuant: Everyone Can Be a Quant Trader» со спецификациями и Jupyter-ноутбуками по алгоритмической торговле на Python и бэктестингу.
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.
XQuant Learning — практическое дополнение к китайской книге «XQuant: Everyone Can Be a Quant Trader». Материал организован по главам, каждая из которых отвечает на практический вопрос об алгоритмической торговле: от того, как стратегия приносит прибыль, до способов определить её переобучение.
В каждой главе есть Specs — описания задач для AI coding assistant — и Notebooks: запускаемые Jupyter-реализации, которые служат ожидаемым результатом для каждой спецификации. Курс строится на составлении чётких инструкций на естественном языке, а не на написании кода на Python вручную.
Курс начинается с простой стратегии и выбора торгового универсумa, затем охватывает определение размера позиции, генерацию сигналов, оценку результатов бэктеста, проверку на переобучение, исполнение сделок в реальном времени и итеративную доработку стратегии. Завершается он главой об исследовании факторов. Основная книга размещена в отдельном репозитории.
Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.
Python-фреймворк для количественной торговли: описание стратегий, векторный и событийный бэктестинг, дашборды с результатами и торговля на бумажном или реальном счёте.
Примеры Jupyter-ноутбуков для разработки и бэктестинга алгоритмических торговых стратегий на данных DEX, DeFi и Binance CEX с Trading Strategy SDK.
Модульный Python-фреймворк для количественной торговли: от отбора акций и распределения портфеля до бэктестинга и исполнения сделок через Alpaca — с единым интерфейсом на основе весов.
Фреймворк на Go для создания, тестирования на исторических данных и запуска торговых ботов на нескольких криптобиржах.
Торговая система для количественной торговли китайскими A-акциями на Python: управление данными, отбор акций, тайминг, контроль рисков и бэктестинг.
Система анализа акций на базе LLM для рынков материкового Китая, Гонконга, США, Японии, Южной Кореи и Тайваня с ежедневной отправкой сводок в чаты и по email.