量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者，荣获2021年度AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖，连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。

量化交易策略从研究到实盘，需要一套完整的工具链。从策略的理念、研究需要的数据、回测再到实盘，都需要不同的工具。随着量化投资理念的普及，量化开源项目在其中有着功不可没的作用。今天，大家就随小编盘一盘这些年，国内量化开源的顶流项目。

我们在github中以“quant”为topic：

按Star数量对众多量化项目进行排序，取其中排名前10的项目，得到了以下数据：

*截止2022年2月10日

可以看出排名前十的项目有7个项目来自中国，其中VN.PY的排在quant topic所有项目的 第一名，star数量超过 17.5K。

这得益于VN.PY这么多年持续不断的贡献。对于VN.PY，公众号其实颇有感慨，最初作者用Python对C++语言的CTP交易接口的封装极大的降低了量化策略的开发门槛。并将事件驱动型的回测理念普及给广大量化交易爱好者。无论从代码的易读性及更新的及时性，都极大的方便的大家进行CTA相关策略的研究。后来又不断的扩充支持的交易接口，丰富功能模块。真正的满足了从数据到研究到交易的全流程功能。公众号的成员在16年开始就使用VN.PY进行商品期货实盘交易，也是VN.PY的忠实用户，衷心希望VN.PY越来越好。

接下来还在持续维护的项目就是QUANTAXIS，一个异常强大的量化开源研究及实盘框架，能够满足从数据库维护到策略研究及实盘的全部流程。

QUANTAXIS下有多个子模块，这其中不仅包括了因子测试框架，也支持在Jupyter Lab进行研究。当然，最便捷的方式是通过docker进行部署。项目包含多个子模块，还支持可视化的网页前端进行回测结果查看及策略运行监测。QUANTAXIS活跃的社群保证了这个项目持续的生命力。关于项目的具体使用请参考QUANTAXIS项目页面，当然不得不说，文档的不完善性及项目的复杂性增加了大家的学习难度。

AKShare是近几年快速上升的量化开源数据接口库，在数据可获得性比较艰难的当下，基于Python的开源数据包就显得难能可贵。通过AKShare可以快速方便的获取股票期货等历史数据。

当然我们也不能忘了 Tushare，国内最早最被广泛使用的开源数据接口库。正式有了持续维护的开源数据工具，量化研究的艰难旅程才能得以启程！

Rqalpha是Ricequant开源的量化回测框架。熟悉Zipline的小伙伴，可以使用Raqlpha进行策略研究，因为其更适合A股市场的策略回测。stock项目集成了很多数据工具及量化研究工具，也支持量化实盘交易的接入。awsome-quant上有很多适合国内市场的量化学习资源。

当然还有很多没进入前十名的项目，但发展势头也迅猛，比如WonderTrader。它是一个基于C++核心模块的，适应全市场全品种交易的，高效率、高可用的量化交易开发框架。

公众号发声

量化投资与机器学习公众号从成立至今，见证了中国量化圈的部分成长与变革。我们一直敬佩及感激开源项目的贡献者，他们短则几年，长则近十年持续的产出！他们不断在用户群中答疑解惑，不断将最便捷、最全面的功能升级给用户！

很多伸手党认为的理所当然，在我们看来都是异常珍贵！

之前在跟很多开源项目作者交流中得知，很多资源的成本，包括服务器等都是自掏腰包或者授贵人资助，在支撑着项目的运行。

最后，

VN.PY，中间带个点，.PY是Python文件的后缀，也寓意这是一个Python的项目。

呼吁大家：

少八卦，少负面，少蹭热度，少关注量化网红！

多学习，多思考，多点正面报道！