飞翔的智能体
@nengpao
离谱，有人把自己写了十年的量化交易代码整个开源了，Rockyzsu/stock 里选股、可转债、基金、自动下单全是现成的。
GitHub 7.9 千 star，一千五百多个 fork，两百七十多人盯着这个仓库；七百多个提交里，作者一个人就贡献了 709 次，仓库从 2016 年建到现在。
几个值得关注的点：
第一，数据层完善。自己做量化的人，八成都死在第一步，也就是数据。策略在脑子里想得挺美，真要跑回测才发现行情要自己爬、可转债数据得自己拼、基金份额变动没有现成接口、公告要一份份下、涨停板名单还得每天抓，光把数据层搭起来就够耗掉两个月热情。
这个仓库把这一层大半都写好了：datahub 里汇率监控、可转债数据、基金成员数据、公告下载和涨停板监控都在，配置从一个 JSON 文件读 MySQL 和 MongoDB 的连接信息，MySQL 走 SQLAlchemy 和 PyMySQL，MongoDB 走 PyMongo 和 Motor，同步异步两套都有。这个设计很贴心，能快速定位问题。
第二，功能丰富。往上一层也有货。fund 目录里是 LOF、ETF 场内份额监控和 ARK ETF 持仓获取；k-line 用 TA-Lib 识别三只乌鸦这类常见形态；analysis 和 machine_learning 是分析那一块；trader、futu 和 ptrade 对应下单和自动交易；A 股、港股、IPO 打新、交易记录、选股策略和模拟仓也都有对应的代码。这个功能很实用，能有效提升使用效率。
第三，开源友好。MIT协议，厂商榜单归厂商，自己丢一段数据试试。这个授权很友好，降低了使用门槛。
第四，要提醒一句：代码是别人的，钱是自己的，任何一条策略拿去实盘之前都自己回测一遍。策略能不能赚钱另说，起码数据这一层不用从零搭了。这个功能集对于做AI编程的朋友来说太重要了，基本覆盖了日常工作所需。
对于做AI编程的朋友来说，这个项目值得深入研究。特别是那些还在为量化交易数据层搭建头疼的团队，Rockyzsu/stock提供了一个很好的解决方案。
而且这个项目的开源，也说明社区在推动AI编程工具发展方面的探索。不只是做简单的量化交易，还要做优化用户体验的工具，这个方向值得关注。
总的来说，Rockyzsu/stock是一个很实用的开源项目，特别是对于做AI编程的朋友来说，它提供了一套完整的量化交易方案，可以大大提升开发效率和用户体验。
GitHub：github.com/Rockyzsu/stock
