GitHub最全A股AI项目榜单：量化框架到智能决策，年度重磅推荐

在人工智能与大数据时代，A股市场的投资方式正在发生深刻变革。越来越多的开源AI应用项目，正以其高效、智能、可扩展的特点助力投资者和研究人员，从多维度深入洞察市场趋势，优化交易策略，提升决策效率。

为了帮助大家系统梳理A股相关的AI开源项目，我们精心整理了现有最全、最细致的分类清单。从综合性AI量化平台、深度学习股票预测工具，到多智能体系统、数据获取与可视化等不同应用场景，覆盖了A股智能投资的各个技术环节。相信无论你是AI量化小白，还是金融科技发烧友，都能在这里找到适合自己需求的工具和灵感。

希望本期推送能为你的AI量化之路提供权威指南与高效参考，让创新思维与工具赋能你的A股投资实践！

一、 综合性AI量化框架

这类框架提供端到端的解决方案，是进行系统性AI量化研究的基石。

1. 1. Qlib (by Microsoft)
   • • 链接: https://github.com/microsoft/qlib
   • • 描述: 微软官方出品，AI量化领域的标杆。内置数据处理、模型训练、回测全流程，对A股支持良好，功能强大，社区活跃。
2. 2. FinRL (AI4Finance Foundation)
   • • 链接: https://github.com/AI4Finance-Foundation/FinRL
   • • 描述: 专注于深度强化学习在金融领域的应用。提供了丰富的算法和交易环境，其教程包含大量A股实战案例，是实践前沿算法的首选。
3. 3. Qbot (UFund-Me)
   • • 链接: https://github.com/UFund-Me/Qbot
   • • 描述: 一个完整的AI智能量化投研平台，覆盖从数据、AI策略开发、回测到实盘的全流程，功能闭环。
4. 4. ai_quant_trade
   • • 链接: https://github.com/charliedream1/ai_quant_trade
   • • 描述: 一个一站式股票AI操盘手平台，内容全面，覆盖了从基础知识、因子挖掘到机器学习、深度学习、强化学习的完整学习路径。

二、 基于大模型/多智能体的应用

利用最新的LLM和Agent技术进行市场分析与决策。

1. 5. FinGenius (HuaYaoAI)
   • • 链接: https://github.com/HuaYaoAI/FinGenius
   • • 描述: 全球首个A股多智能体博弈应用。通过模拟一个包含16个不同角色AI的投研团队进行辩论，生成最终分析报告，想法非常新颖。
2. 6. A_Share_investment_Agent
   • • 链接: https://github.com/24mlight/A_Share_investment_Agent
   • • 描述: 探索使用AI辅助投资决策的多Agent协同工作平台，结合大语言模型的分析能力，提供多角度的市场解读。
3. 7. TradingAgents-CN
   • • 链接: https://github.com/hsliuping/TradingAgents-CN
   • • 描述: 基于多智能体大语言模型的中文金融交易决策框架，为中文用户优化，提供A股/港股/美股分析能力。

三、 股票预测与深度学习模型

专注于具体的预测模型或策略的实现，适合学习和研究。

1. 8. A-Stock-Prediction-System-with-Deep-Learning
   • • 链接: https://github.com/longfly04/A-Stock-Prediction-System-with-Deep-Learning
   • • 描述: 基于深度学习的A股预测系统，使用时间序列模型建模，并结合强化学习DQN控制训练过程。
2. 9. stock-prediction-with-DL
   • • 链接: https://github.com/AkatsukiYamisora/stock-prediction-with-DL
   • • 描述: 包含100多个技术指标，支持CNN、LSTM、ResNet等多种预测模型，并提供完整回测系统的深度学习预测项目。
3. 10. stock_trading
   • • 链接: https://github.com/MilleXi/stock_trading
   • • 描述: 结合LSTM股票价格预测与强化学习交易的AI系统，采用深度进化策略进行交易决策。
4. 11. RL-Stock
   • • 链接: https://github.com/wangshub/RL-Stock
   • • 描述: 一个完整的深度强化学习自动炒股教程和实现，基于OpenAI Gym构建交易环境，使用PPO算法优化。
5. 12. DeepStock
   • • 链接: https://github.com/JesseYule/DeepStock
   • • 描述: 基于PyTorch实现，利用神经网络分析历史交易日的变化模式来预测未来走势，侧重于模式分析。

四、 量化交易系统与工具

提供交易执行、策略承载和辅助分析的系统与工具。

1. 13. vn.py
   • • 链接: https://github.com/vnpy/vnpy
   • • 描述: 国内顶级的开源量化交易系统开发框架，为AI策略的实盘运行提供底层支持，对接了数十家券商API。
2. 14. go-stock
   • • 链接: https://github.com/ArvinLovegood/go-stock
   • • 描述: AI赋能的股票分析工具，支持A/港/美股，具备情绪分析、技术指标分析等功能，集成了多种大模型。
3. 15. StockAnal_Sys
   • • 链接: https://github.com/LargeCupPanda/StockAnal_Sys
   • • 描述: 基于Python和Flask的Web智能分析系统，整合技术面、基本面、资金面分析，并提供智能评分功能。
4. 16. stock-scanner
   • • 链接: https://github.com/DR-lin-eng/stock-scanner
   • • 描述: 专业的AI增强A股分析系统，集成财务指标、新闻情绪分析和技术指标，并支持多种AI大模型进行深度解读。
5. 17. shares
   • • 链接: https://github.com/xxjwxc/shares
   • • 描述: A股量化交易系统，包含盯盘助手、研报股评、每日监控、微信提醒等功能，并支持AI分析。

五、 数据获取与内容生成

所有研究的基础——数据，以及AI在内容生成领域的应用。

1. 18. AkShare
   • • 链接: https://github.com/akfamily/akshare
   • • 描述: 功能极其强大的开源财经数据接口库，是目前A股AI量化生态中最重要的数据基石之一。
2. 19. adata
   • • 链接: https://github.com/1nchaos/adata
   • • 描述: 免费开源的A股量化数据库，专注A股数据，采用多数据源融合切换保证高可用性。
3. 20. Stock-Insight-AI
   • • 链接: https://github.com/chenwr727/Stock-Insight-AI
   • • 描述: 一键生成股票分析视频的AI工具，集成数据获取、AI深度解析、图表绘制和视频自动化生成。

六、 深度学习股票预测系统

专注于深度学习和神经网络在股票预测中的应用

1. 21. A-Stock-Prediction-System-with-Deep-Learning
   • • 链接: https://github.com/longfly04/A-Stock-Prediction-System-with-Deep-Learning
   • • 描述: 基于深度学习的A股预测系统，使用时间序列模型对股票价格特征进行建模，并利用强化학습算法DQN控制模型训练过程，对超参数空间进行探索。
2. 22. stock-prediction-with-DL
   • • 链接: https://github.com/AkatsukiYamisora/stock-prediction-with-DL
   • • 描述: 深度学习与股票分析预测系统，包含100多个技术指标，支持CNN、LSTM、ResNet等多种预测模型，并提供完整回测系统。
3. 23. MilleXi/stock_trading
   • • 链接: https://github.com/MilleXi/stock_trading
   • • 描述: 结合了LSTM股票价格预测与强化学习交易策略的智能股票交易系统，通过深度学习进行精准预测，并利用强化学习自动优化交易决策。
4. 24. Deep-Learning-Method-For-Stock-Prediction
   • • 链接: https://github.com/HengruiLou/Deep-Learning-Method-For-Stock-Prediction
   • • 描述: 首次提出在双向长短期记忆网络(BiLSTM)和卷积神经网络(CNN)的混合股票预测模型中引入CA、SE以及CBAM注意力模块的研究。

七、 AI增强股票分析工具

结合人工智能技术的现代化股票分析平台

1. 25. AI-Kline (QuantML-Com)
   • • 链接: https://github.com/QuantML-Com/AI-Kline
   • • 描述: 基于Python的A股分析工具，结合传统技术分析和人工智能预测功能，利用K线图、技术指标、财务数据、新闻数据对股票进行全面分析及预测。
2. 26. AI-Stock-Master
   • • 链接: https://github.com/hengruiyun/AI-Stock-Master
   • • 描述: 基于AI的股票趋势分析平台，融合RTSI、IRSI、MSCI三大核心算法，为投资者提供全方位的中国、香港、美国股票市场分析支持。
3. 27. Stock_Guru
   • • 链接: https://github.com/pravincoder/Stock_Guru
   • • 描述: 基于Django和AI的自动化股票分析和投资平台，提供详细的股票分析报告、投资洞察和交互式图表。
4. 28. stock-analysis (wkingnet)
   • • 链接: https://github.com/wkingnet/stock-analysis
   • • 描述: 使用Python进行股票历史数据下载和分析选股，侧重于选股、回测所需数据的导入工作，基于本地通达信软件数据。

八、 强化学习交易系统

应用强化学习算法进行交易决策的系统

1. 29. Deep-Reinforcement-Learning-with-Stock-Trading
   • • 链接: https://github.com/theanh97/Deep-Reinforcement-Learning-with-Stock-Trading
   • • 描述: 使用深度强化学习(DRL)开发和评估股票交易策略，实现PPO、A2C、DDPG、SAC等多种算法。
2. 30. FinRL-Trading
   • • 链接: https://github.com/AI4Finance-Foundation/FinRL-Trading
   • • 描述: 基于FinRL开发AI股票选择和交易策略，使用监督学习和深度强化学习，并部署到在线交易平台。
3. 31. DeepRL-trade
   • • 链接: https://github.com/ebrahimpichka/DeepRL-trade
   • • 描述: 使用深度强化学习算法(PPO和DQN)的算法交易系统，专注于加密货币交易策略优化。

九、 实时监控与预警系统

专注于实时市场监控和交易机会识别

1. 32. ChinaAStockMarketRealtimeMonitor
   • • 链接: https://github.com/ishine/ChinaAStockMarketRealtimeMonitor
   • • 描述: 中国A股实时交易机会监测程序，月收益率稳定在10%-15%以上，使用AKshare作为数据源，包含多种交易模型。
2. 33. pythonstock/stock
   • • 链接: https://github.com/pythonstock/stock
   • • 描述: 基于Python的pandas、akshare、bokeh、tornado等框架开发的全栈股票系统，支持Docker部署，提供17个技术指标计算。
3. 34. trade-learn
   • • 链接: https://github.com/MuuYesen/trade-learn
   • • 描述: 基于alphalens、backtrader、pyfolio和quantstats的机器学习策略开发工具包，提供完整的策略开发到部署流程。

十、 多智能体与大模型应用

利用最新大语言模型和多智能体技术的创新应用

1. 35. intelligent-trading-bot
   • • 链接: https://github.com/asavinov/intelligent-trading-bot
   • • 描述: 智能交易机器人，使用最先进的机器学习算法和特征工程进行自动化交易，包括加密货币交易。
2. 36. Stock-Insight-Agent
   • • 链接: https://github.com/AjayK47/Stock-Insight-Agent
   • • 描述: 多智能体系统，利用先进的语言模型分析财务数据、审查市场新闻并提供公司股票表现预测。
3. 37. InvestorGPT
   • • 链接: https://github.com/LexiestLeszek/InvestorGPT
   • • 描述: 自动化股票分析和预测AI代理，分析近期价格下跌的股票并计算公司股价恢复的可能性。

十一、 数据处理与可视化工具

专注于股票数据处理、清洗和可视化

1. 38. efinance
   • • 链接: https://github.com/Micro-sheep/efinance
   • • 描述: 快速获取基金、股票、债券、期货数据的免费开源Python库，回测以及量化交易的好帮手。
2. 39. stock-open-api
   • • 链接: https://github.com/mouday/stock-open-api
   • • 描述: 股票数据接口库，整合东方财富、上海证券交易所等多个数据源，提供港股、中概股、科创板等多市场数据。
3. 40. fastquant
   • • 链接: https://github.com/enzoampil/fastquant
   • • 描述: 仅用3行Python代码即可轻松回测投资策略，目标是通过简化金融定量分析来促进数据驱动投资。