عن المشروع

يقدّم هذا المستودع نفسه كمورد شامل للتداول الكمي، يغطي التعلم والمحاكاة وبحوث الاستراتيجيات والنشر. لا يُعبأ حالياً كحزمة بايثون قابلة للتثبيت؛ بل يقوم المستخدمون باستنساخ المستودع، وتثبيت التبعيات من ملف requirements.txt، وفتح ملفات README في كل دليل أمثلة. المحتويات الرئيسية: - egs_trade: أمثلة تداول محلية، تشمل استراتيجيات المتوسط المتحرك المزدوج التقليدية، وتحسين المحفظة، ودروس التعلم المعزز، وأمثلة Microsoft Qlib، ومحاكاة تداول حية قائمة على Wind. - egs_alpha: مكتبات التنقيب عن ألفا والعوامل، بما في ذلك مثال تنقيب آلي قائم على tsfresh، وAlpha101، وstockstats، ومواد TA-Lib. - egs_llm: تطبيقات LLM المالية، بما في ذلك تحليل السوق ومثال تدريب نموذج تنبؤ بالأسهم قائم على التفكير باستخدام Unsloth. - egs_fin_nlp: تحليل النصوص المالية، بما في ذلك مثال تصنيف معنويات السوق باستخدام StructBERT. - egs_data: مواد جمع البيانات ومعالجتها، مع مصادر بيانات شائعة وواجهة موحدة. - egs_aide: أدوات مساعدة التداول، بما في ذلك مراقبة الأسهم القائمة على Excel، والتنبيهات، ورسوم الشموع، وأوراق المعنويات وتدفق رأس المال، والنسخ الاحتياطي متعدد المصادر، وإعادة تحميل الإعدادات، والاختبارات. - egs_online_platform: استراتيجيات وأكواد بحثية لمنصات مثل JoinQuant وخدمات الأبحاث الكمية الصينية الأخرى. - ai_notes وقسم الموارد المنسقة: ملاحظات ودروس ومقارنات أطر عمل وتفسيرات أوراق بحثية وروابط منظمة عبر البيانات والعوامل والاختبار الخلفي والاستراتيجيات والتصور والتداول عالي التردد ونماذج اللغة الكبيرة وواجهات التداول. - quant_brain وruntime وtools: مناطق الخوارزميات الأساسية والنشر والكود المساعد. يذكر المشروع أنه يغطي الأسهم والصناديق والعملات المشفرة وأسواق أخرى، ويناقش مسارات النشر بلغتي Python وC++ وCPU وGPU. يتراوح جمهوره من المستثمرين المؤسسيين إلى المتداولين الأفراد سواء كانوا يمتلكون خبرة برمجية أم لا. يتضمن المستودع أرقام اختبار خلفي تاريخية لبعض الأمثلة، لكن توثيقه الخاص يحذر من أن الاستراتيجيات ليست مضمونة البقاء فعالة ويجب التحقق منها بعناية قبل الاستخدام الحي. تُقدَّم بعض الدروس التفصيلية ومقاطع الفيديو والنماذج عبر قنوات مدفوعة، بينما يبقى مستودع الكود الرئيسي متاحاً مجاناً. المشروع مرخّص بموجب Apache 2.0 ويتطلب Python 3.8+.