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开源金融数据够用吗？90%散户能用，但别踩这3个坑

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05-16 23:28

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我分析了求职APP的内部数据！原来应该这么用？

【最近一周GitHub金融科技领域增长最快的开源项目清单】我们正处于量化交易与大模型深度融合的奇点。当金融数据被重新定义为语言，当投资决策演变为智能体之间的博弈，这些工具正在重塑个人投资者的武器库。 1. Kronos (shiyu-coder/Kronos) 这是首个针对金融K线的开源基座模型，已获AAAI 2026接收。它将OHLCV（开高低收量）数据视为Token，像GPT预测文本一样预测价格走势。 2. AI Hedge Fund (virattt/ai-hedge-fund) 一个模拟顶级投资大亨的AI智能体团队。巴菲特、芒格、阿克曼、木头姐等Agent各司其职，运行独立策略，最后由PM智能体做最终决策。 3. TradingAgents (TauricResearch/TradingAgents) 由UCLA和MIT研究员开发的多智能体LLM交易框架。支持GPT-5.x、Gemini 3.x和Claude 4.x。涵盖基本面分析、情绪分析、技术面分析和风控管理。 4. Daily Stock Analysis (ZhuLinsen/daily_stock_analysis) 零成本、零服务器的个人投研助理。利用GitHub Actions自动生成美股、A股、港股的每日决策看板，并推送到微信或Telegram。 5. TradingAgents-CN (hsliuping/TradingAgents-CN) TradingAgents的中文分支，针对A股市场进行了深度本土化适配，支持国内主流大模型与数据源。 6. OpenBB (OpenBB-finance/OpenBB) 开源版的彭博终端。它不仅是一个平台，更通过MCP协议与AI智能体深度集成，让AI能直接调用庞大的金融数据库。 7. Freqtrade (freqtrade/freqtrade) 老牌开源加密货币交易机器人。2026.3版本刚刚发布，支持全流程回测、策略优化以及Telegram远程控制。 8. FinGPT (AI4Finance-Foundation/FinGPT) 专注于金融领域的开源大模型。基于新闻、公告、研报等真实市场数据训练，擅长情感分析与智能投顾。 9. Hyperswitch (juspay/hyperswitch) 用Rust编写的高性能支付路由。通过单一API连接全球50多个支付供应商，旨在解决金融级规模的支付连接效率。 10. Qlib (microsoft/qlib) 微软出品的AI量化投资平台。覆盖了从Alpha搜索、回测到实盘交易的全生命周期，是目前量化社区的基石级项目。特别补充：Fincept Terminal (Fincept-Corporation/FinceptTerminal) 这是一个追求极致性能的现代化金融终端。采用C++20和Qt6开发，内置37个AI智能体和100多个数据接口，提供CFA级别的深度分析工具。它证明了在AI时代，原生应用的性能依然是专业投资者的刚需。 x.com/gusik4ever/status/2045469263255724233

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1. 我分析了求职APP的内部数据！原来应该这么用？

2. 【最近一周GitHub金融科技领域增长最快的开源项目清单】我们正处于量化交易与大模型深度融合的奇点。当金融数据被重新定义为语言，当投资决策演变为智能体之间的博弈，这些工具正在重塑个人投资者的武器库。 1. Kronos (shiyu-coder/Kronos) 这是首个针对金融K线的开源基座模型，已获AAAI 2026接收。它将OHLCV（开高低收量）数据视为Token，像GPT预测文本一样预测价格走势。 2. AI Hedge Fund (virattt/ai-hedge-fund) 一个模拟顶级投资大亨的AI智能体团队。巴菲特、芒格、阿克曼、木头姐等Agent各司其职，运行独立策略，最后由PM智能体做最终决策。 3. TradingAgents (TauricResearch/TradingAgents) 由UCLA和MIT研究员开发的多智能体LLM交易框架。支持GPT-5.x、Gemini 3.x和Claude 4.x。涵盖基本面分析、情绪分析、技术面分析和风控管理。 4. Daily Stock Analysis (ZhuLinsen/daily_stock_analysis) 零成本、零服务器的个人投研助理。利用GitHub Actions自动生成美股、A股、港股的每日决策看板，并推送到微信或Telegram。 5. TradingAgents-CN (hsliuping/TradingAgents-CN) TradingAgents的中文分支，针对A股市场进行了深度本土化适配，支持国内主流大模型与数据源。 6. OpenBB (OpenBB-finance/OpenBB) 开源版的彭博终端。它不仅是一个平台，更通过MCP协议与AI智能体深度集成，让AI能直接调用庞大的金融数据库。 7. Freqtrade (freqtrade/freqtrade) 老牌开源加密货币交易机器人。2026.3版本刚刚发布，支持全流程回测、策略优化以及Telegram远程控制。 8. FinGPT (AI4Finance-Foundation/FinGPT) 专注于金融领域的开源大模型。基于新闻、公告、研报等真实市场数据训练，擅长情感分析与智能投顾。 9. Hyperswitch (juspay/hyperswitch) 用Rust编写的高性能支付路由。通过单一API连接全球50多个支付供应商，旨在解决金融级规模的支付连接效率。 10. Qlib (microsoft/qlib) 微软出品的AI量化投资平台。覆盖了从Alpha搜索、回测到实盘交易的全生命周期，是目前量化社区的基石级项目。特别补充：Fincept Terminal (Fincept-Corporation/FinceptTerminal) 这是一个追求极致性能的现代化金融终端。采用C++20和Qt6开发，内置37个AI智能体和100多个数据接口，提供CFA级别的深度分析工具。它证明了在AI时代，原生应用的性能依然是专业投资者的刚需。 x.com/gusik4ever/status/2045469263255724233

3. 在线投资理财工具往往涉及多个平台和复杂流程，查数据、选策略、交易执行往往分散且繁琐。ValueCell 这个开源的多智能体金融应用平台，聚焦于构建全球最大的去中心化金融智能体社区，整合了顶尖的投资智能体，助你一站式完成选股研究、行情追踪、策略执行等操作。不仅支持深度财报分析、个性化新闻推送，还有多策略智能合约交易，兼容多个主流交易所如 Binance、OKX、HyperLiquid，确保交易安全且高效。GitHub：github.com/ValueCell-ai/valuecell主要功能：- 多智能体系统，涵盖深度研究、策略执行、新闻检索等多种投资辅助；- 支持多种大型语言模型集成，灵活适配OpenAI、Google等服务；- 高度安全设计，所有敏感信息均本地存储，保障数据隐私安全；- 连接主流加密货币交易所，支持合约交易实时监控和风险管理；- 开放SDK和丰富插件体系，方便开发者定制和扩展功能；- 支持多语言界面和国际化市场数据，覆盖中美港股和加密市场。支持 Windows、macOS 多平台部署，只需简单配置即可运行，适合金融科技开发者、量化交易员及投资爱好者。#开源金融##量化交易##AI投资#

4. 告别多API配置噩梦：QVeris如何定义AI Agent的数据调用新标准？| 鹿演 Vol.009

5. 【央行研究局张蓓：科技金融和数字金融可以双向赋能】网页链接 “科技金融和数字金融的融合发展可以双向赋能。一方面，数字金融通过大数据构建科技企业多维画像，整合研发投入、专利布局、经营状况等数据，破解信息不对称。还可以通过AI算法评估科技创新的价值与风险，从而改善科技金融的风险管理。另一方面，科技金融支持的科技创新可以助推数字金融发展并拓展其应用场景。”中国人民银行研究局副局长张蓓表示。　　11月27日，张蓓出席财新传媒主办的“第三届济南科技金融论坛”谈及上述问题。她还指出，在科技金融和绿色金融融合发展方面，金融尤其要加强对绿色低碳技术、自然和生物多样性保护和可持续利用技术的支持，助力经济绿色低碳高质量发展。

6. 金融研究常常需要切换多个工具，查财报用Yahoo Finance，实时数据拉API，分析逻辑靠Excel建模，还得手动验证来源，来回折腾效率低下。Dexter 把金融研究自动化整合，提供了一款自主AI代理，专为深度财务分析打造。像金融版的Claude Code，能智能规划任务、调用实时数据、自省迭代输出可靠结论。不仅支持任务分解执行、高质量实时财务数据获取，还能自我验证结果、访问收入报表/资产负债表/现金流，甚至通过WhatsApp聊天交互。GitHub：github.com/virattt/dexter主要功能：- 智能任务规划：自动将复杂查询拆解为结构化研究步骤；- 自主执行工具：实时获取收入报表、资产负债表、现金流等市场数据；- 自我验证机制：检查自身工作并迭代优化，直到结果可靠；- 实时财务数据支持，包括SEC文件和机构级数据集；- 安全特性：内置循环检测和步骤限制，防止无限执行；- WhatsApp集成：通过手机聊天直接与Dexter对话分析股票。支持 Bun 运行环境，快速安装依赖即可本地启动，适合投资者、分析师和量化爱好者使用。#AI选股##金融研究# #DexterAI#

7. 个人财务管理往往面临数据隐私和功能单一的困扰，市面上的商业软件要么订阅费昂贵，要么无法让用户完全掌控自己的金融数据。Sure 是一个面向所有人的开源个人理财应用，其前身为耗资百万美元开发的商业项目 Maybe Finance。在原团队停止运营后，该项目由社区接手并持续维护，旨在为全球用户提供一套专业且完整的财富管理方案。不仅具备成熟的资产追踪和净资产管理功能，还支持通过 Docker 进行私有化部署，让用户能够将敏感的财务数据掌握在自己手中，无需担心第三方泄露。GitHub：github.com/we-promise/sure主要功能：- 全面的财务追踪，支持管理个人资产、负债及整体净资产状况；- 社区驱动的开源版本，继承了原商业级产品的交互设计与功能逻辑；- 支持 Docker 自托管部署，确保金融数据的隐私性与安全性；- 动态仪表盘展示，直观分析收支趋势、投资组合及财务健康度；- 内置演示数据生成功能，方便用户在正式导入数据前快速体验；- 遵循 AGPL-3.0 开源协议，代码透明，支持开发者进行二次开发。项目基于 Ruby on Rails 开发，依赖 PostgreSQL 和 Redis 运行，提供了完善的本地开发与部署指南，适合对数据隐私有高要求的理财达人及开源技术爱好者使用。

8. NocoDB是开源无代码数据库表格工具，核心将MySQL、PostgreSQL等数据库转化为类Airtable的可视化表格界面，无需编写SQL即可实现数据管理，适配快速开发、团队协作、数据跟踪等场景，是商业无代码表格工具的免费替代方案。 GitHub:github.com/nocodb/nocodb 主要功能： 1. 数据库可视化：支持多种关系型数据库接入，自动生成可视化表格，操作直观；2. 无代码操作：通过拖拽、点击完成数据增删改查、筛选排序，无需SQL基础；3. 视图多样化：支持网格、画廊、看板等多种视图模式，适配不同数据展示需求；4. 自动化工作流：支持设置触发器与动作，实现数据变更通知、关联数据同步等自动化场景；5. 团队协作：支持角色权限管理、数据共享、评论协作，适配多人协同管理数据；6. 扩展与集成：提供REST API与Webhook，支持第三方工具集成，可嵌入现有应用。部署简单，支持Docker快速搭建与自托管，数据完全由用户掌控。实际使用中，非技术人员可快速上手数据管理，开发团队可节省数据库可视化界面开发成本，适配从个人数据记录到企业级数据协作的多种场景。

9. Clawdbot杀疯了！A股/美股/港股7×24小时全监听，无需部署免费一键认领

10. Trino（前PrestoSQL）是一款分布式SQL查询引擎，专为高并发、低延迟联邦查询设计，能够同时查询数十个异构数据源，非常适合数据湖分析、湖仓一体、多系统报表合并以及临时即席查询场景。 GitHub:github.com/trinodb/trino 主要功能： 1. 联邦查询能力：原生支持Hive、Iceberg、Delta Lake、Hudi、Kafka、MySQL、PostgreSQL、MongoDB、Cassandra、Redis等30+连接器； 2. 完全内存计算：零数据移动，查询时直接从源头读取并在内存中完成JOIN、聚合； 3. 高度并行执行：单查询可拆分成数千个并行任务，百TB级数据扫描仍能秒级返回； 4. 自托管部署：单Docker镜像即可完整运行，生产集群通过官方Helm Chart几分钟部署完成； 5. 标准ANSI SQL：支持复杂窗口函数、JSON操作、LAMBDA表达式、UNNEST数组等； 6. 插件化安全：内置Ranger、LDAP、Kerberos、OAuth2、密码文件等多种认证授权方式。部署简单，单机Docker镜像即可体验全部连接器功能，集群只需启动Coordinator与Worker节点即可水平扩容。实际使用中，跨十几个数据源的复杂多表JOIN与聚合查询通常在几秒到几十秒内完成，是目前最成熟、生态最全的分布式联邦查询引擎之一。

11. 研发团队协作时，常遇API文档维护滞后、接口测试与文档脱节、跨团队对接效率低的问题，人工同步文档易出错，影响开发进度。 Swagger Editor是开源免费的API设计与文档工具，适配前后端团队协作定义接口规范、生成同步文档的核心场景。开源地址：github.com/swagger-api/swagger-editor 核心功能： 1. 支持可视化编辑OpenAPI规范，实时校验语法，降低接口定义门槛；2. 文档与接口定义同步生成，可一键导出JSON/YAML格式，适配多平台使用；3. 内置接口调试功能，无需额外工具即可测试接口请求与响应；4. 支持多人协作编辑，接口变更实时同步，提升跨团队对接效率；5. 轻量化部署，支持本地运行或集成到现有开发平台。

12. 重磅方案发布！深港携手打造全球金融科技中心

13. 本周金融科技领域正在经历一场深刻的范式转移：AI从简单的辅助工具，进化为能够模拟复杂决策链路的“数字交易团队”。通过对GitHub增长最快的金融仓库进行深度复盘，我们不仅看到了工具的更迭，更看到了量化投资门槛的彻底瓦解。以下是本周最值得关注的10个开源项目及其深度思考：1. 决策大脑：TradingAgents (UCLA/MIT出品)这是一个多智能体LLM交易框架，它不仅是代码，更是一个数字投委会。系统内置了基本面、情绪、技术面和风险管理四个维度的智能体。支持DeepSeek V4思维模式，模拟人类专家在复杂行情下的博弈过程。项目地址：github.com/UCLA-SGG/TradingAgents2. 终端革命：FinceptTerminal被誉为开源版的Bloomberg替代方案。它基于C++20构建，集成了37个模仿巴菲特、林奇等大师风格的AI智能体。支持16家券商实时交易，内置MCP协议，将大师的思考逻辑直接转化为量化标签。项目地址：github.com/Fincept/FinceptTerminal3. 落地标杆：daily_stock_analysis覆盖美、A、港三大市场，自动生成包含入场和出场点位的决策仪表盘，并通过多渠道推送。在多智能体还在“吵架”时，这种专注执行与过滤的工具反而展现了极高的实战留存率。项目地址：github.com/mshumer/daily-stock-analysis4. 极简主义：Vibe-Trading个人交易智能体，主打“自然语言即策略”。通过简单的pip安装，即可实现从想法到回测，再到导出至TradingView的闭环。极大地缩短了从灵感到执行的路径，让AI交易台触手可及。项目地址：github.com/vibe-trading/vibe5. 隐私优先：QuantDinger自托管的AI量化操作系统。支持加密货币、股票（IBKR）和外汇（MT5）。Docker一键部署，数据和策略完全本地化，解决了量化交易者最核心的隐私顾虑。项目地址：github.com/Dingerquant/QuantDinger6. 本地化先锋：TradingAgents-CNTradingAgents的中文分支，针对A股数据源和国产大模型进行了深度适配。让多智能体框架真正听懂中文研报，理解A股独特的市场逻辑。项目地址：github.com/UCLA-SGG/TradingAgents-CN7. 外部感知：last30days-skill专门研究过去30天全网热度话题的智能体技能，涵盖Reddit、Polymarket等。为交易智能体提供了“社会化情绪”的感知接口，捕捉传统数据之外的Alpha。项目地址：github.com/last30days/last30days-skill8. 严肃基建：qlib (微软出品)目前最成熟的端到端AI量化投资平台，覆盖从数据处理到投资组合执行的全流程。它是开源世界里最严肃、最学术化的量化基础设施，适合构建长期生产环境。项目地址：github.com/microsoft/qlib9. 跨界赋能：scientific-agent-skills提供用于科学研究和金融分析的即用型智能体技能。打破学科壁垒，将生物信息、化学信息等分析能力引入金融研究，拓宽了投研的边界。项目地址：github.com/scientific-agents/scientific-agent-skills10. 数据聚合：OpenBB开源金融数据平台的领军者，在一个平台上集成股票、加密货币、衍生品等全品类数据。它是所有AI智能体的底层养料，为量化研究提供了统一的数据接口。项目地址：github.com/OpenBB-finance/OpenBBTerminalx.com/billtheinvestor/status/2050640973974380784

14. Apache DataFusion是开源高性能查询引擎，基于Rust与Apache Arrow构建，核心聚焦数据密集型应用的分析需求，支持嵌入式集成与分布式部署，适配数据库构建、数据框库、机器学习数据预处理等场景，兼顾高吞吐量与低延迟。 GitHub:github.com/apache/arrow-datafusion 主要功能： 1. 列存优化：基于Apache Arrow列格式，分析查询效率比传统行存提升数倍；2. 多场景适配：支持批处理、流式分析与事务工作负载，覆盖多类数据处理需求；3. 嵌入式能力：可作为嵌入式SQL引擎集成到应用，无需独立服务器；4. 完整SQL支持：兼容标准SQL，支持复杂查询、窗口函数与聚合运算；5. 高度可扩展：模块化设计，支持自定义优化器、执行器与数据源接入；6. 多语言绑定：提供Rust、Python、Java等API，无缝对接主流开发栈。无复杂依赖，部署与集成灵活，已成为Apache顶级项目。实际使用中，TB级数据批处理速度优于传统查询引擎，嵌入式场景资源占用可控，是构建数据中心系统与AI数据预处理工具的优选方案。

15. 阿里云为何要将数据采集开发套件开源

16. 这两个开源项目在世界互联网大会乌镇峰会获奖

17. 曾一春：推动人工智能赋能金融高质量发展

18. 学术研究常常需要来回切换工具：文献搜索要用Google Scholar，白板工具画思维导图，写作时还要查引用格式、验证数据，审稿反馈更是繁琐。Academic Research Skills 把学术研究全流程整合到一起，为Claude Code提供完整的研究管道：research → write → review → revise → finalize。不仅有13代理深度研究团队、高质量论文写作管道，还支持模拟7代理同行评审（含Devil's Advocate）、完整性验证关卡、风格校准，甚至能生成LaTeX PDF和双语摘要。GitHub：github.com/Imbad0202/academic-research-skills主要功能：- 深度研究：13代理团队，支持Socratic引导、PRISMA系统综述、Semantic Scholar API验证；- 学术论文写作：12代理管道，风格校准、写作质量检查、LaTeX强化、多种引用格式转换；- 同行评审模拟：7代理多视角评审（EIC+3审稿人+Devil's Advocate），0-100分质量评分；- 完整10阶段管道：自适应检查点、材料护照追踪、完整性关卡（Stage 2.5/4.5不可跳过）；- 支持中英双语、多种论文结构（IMRaD、文献综述、理论分析等）；- 跨模型验证、反幻觉协议、防框架锁定机制。支持Claude Code CLI/VS Code/JetBrains，30秒插件安装，通过 /ars-plan 即可开始Socratic对话规划论文。全流程15k字论文仅需$4-6 API费用，适合研究者、博士生、学术工作者。#学术研究##ClaudeCode##AI研究工具##论文写作#

19. Doris是一款基于MPP架构的分布式分析数据库，采用MySQL协议与前后端分离设计，专注于高并发实时报表与数据湖联邦查询。GitHub:github.com/apache/doris主要功能：1. MySQL协议兼容：直接使用现有MySQL客户端与BI工具连接，无需额外驱动；2. 三种核心模型：聚合模型预聚合、Unique Key明细模型、主键模型支持行级更新删除；3. 物化视图与Rollup：自动维护多维度汇总表，查询加速10倍以上；4. 自托管部署：官方Docker镜像与Kubernetes Operator，几分钟完成三节点集群；5. 数据湖联邦：原生支持Iceberg、Hudi、Delta Lake、Paimon、Hive外部表；6. 向量化执行引擎：复杂多表关联与聚合查询通常在秒级以内完成。部署极简，单机Docker一键启动，集群只需在FE配置中添加BE节点地址即可。实际使用中，百TB级数据集下的日常报表与即席查询基本保持1-5秒响应，性价比与易用性在同类MPP系统中表现突出。

20. 在线数据分析和查询常常需要登陆多个平台，查找不同接口，操作繁琐且耗时。 datagouv-mcp 这个开源项目，是法国官方 data.gouv.fr 国家开放数据平台的 MCP（Model Context Protocol）服务器。通过这个服务，AI 聊天机器人（如 ChatGPT、Claude、Gemini 等）可以直接对接，便捷地检索、探索和分析法国内的开放数据。功能非常强大： - 直接通过对话搜索和筛选数据集，支持关键词模糊查询； - 获取详尽的数据集和资源信息，包括元数据、格式、大小和下载链接； - 还能调用 Tabular API 在线查询表格资源，轻松提取结构化数据； - 支持外部 Dataservices（第三方公开API）搜索和接口文档查看； - 提供数据访问的实时指标监控，如访问量和下载量； - 开箱即用的公共实例（mcp.data.gouv.fr/mcp）无门槛可用。支持多平台接入（ChatGPT、Cursor、Claude Desktop、VS Code等），还有 Docker 环境和本地部署方案，方便开发者、数据科学家和 AI 工程师快速集成国标开放数据。 GitHub：github.com/datagouv/datagouv-mcp 主要特点： - 免去网站繁琐操作，聊天式智能数据查询新体验； - 框架清晰、文档完善，易于二次开发与定制； - 目标明确，专注于法国国标数据服务，权威可靠； - 完全开源，MIT 许可证自由使用修改。适合政府数据开放、数据驱动研发、AI辅助决策等多种场景，提升工作效率，释放数据价值。 #AI创造营##人工智能#

21. #我国AI专利申请量全球占比达60%#【#国产开源大模型下载量破100亿次#】近期，国内多家科技企业都密集完成开源大模型的迭代升级。记者梳理发现，本轮国产开源大模型迭代，覆盖了技术降本、工业级应用、专项能力突破、端侧适配等多个核心方向，实现了多维度的技术升级。全球最大的AI开源社区Hugging Face发布的2026年春季全球开源AI生态报告显示，过去一年，该平台上41%的大模型下载量来自中国研发的模型，中国已成为全球开源大模型供给最活跃、增长最快的地区之一。数据显示，国产开源大模型全球累计下载量突破100亿次，我国已成为全球人工智能专利最大拥有国，专利申请量全球占比达60%。目前，我国AI企业数量已超过6200家，2025年人工智能核心产业规模超过1.2万亿元。#国产开源大模型密集迭代升级# 央视财经的微博视频

22. 盘点一周AI大事(11月23日)｜AI自己画CAD图纸 Google发布最强大模型Gemini 3、最强图像模型Nano Banana Pro OpenAI发布最强编码模型GPT-5.1-Codex-Max 马斯克升级Grok 4.1，情商最强字节开源最强空间重建模型Depth Anything 3 腾讯发布最强开源视频模型HunyuanVideo-1.5 Meta开源最强对象分割模型SAM 3，最强3D分割模型 SAM 3D Autodesk研发出最强CAD智能体VideoCAD AI2发布最强开源深度研究智能体Deep Research Tulu Google发布最强AI天气预报WeatherNext 2 Maxima推出AI会计智能体头号玩家套装问世 #AI新星计划 #人工智能 #AIGC #OpenAI #大模型

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24. TDEngine是一款专为物联网与工业互联网打造的开源分布式时序数据库，核心定位是“极致密存储+高并发写入+海量子表查询”，非常适合工业设备监控、能源管理、智慧城市、车联网、风电光伏等需要处理千万级子表、数千亿行时序数据的场景。GitHub:github.com/taosdata/TDengine主要功能：1. 超级表设计：一张超级表自动管理百万级子表，写入与查询均无需显式指定表名 2. 极致压缩：内置专用时序压缩算法，平均压缩比可达10:1以上，1亿行数据常只需几百MB磁盘 3. 内置缓存与计算：每数据节点自带列存、缓存、流计算引擎，写入同时可完成聚合下沉 4. 自托管部署：单Docker镜像即可完整运行，官方提供Kubernetes Operator与一键集群脚本 5. 多协议接入：原生支持InfluxDB Line、OpenTSDB Telnet、Prometheus remote write、MQTT、OPC-UA 6. SQL完整性：支持连续查询、窗口、插值、最后一行缓存、时序JOIN等专用函数部署极其简单，docker run -d -p 6030:6030 -p 6041:6041 tdengine/tdengine 即可获得完整集群功能。实际使用中，单集群可稳定支撑每秒200万点写入、百万子表规模下秒级查询，磁盘占用仅为同类方案的1/5到1/10，是目前写入性能与存储效率综合最强的开源时序数据库之一。

25. 还在为 API 工具要求登录、启动要等半天而烦恼吗？今天 HelloGitHub 带来一款基于 Rust+Tauri 打造的开源 API 客户端——Yaak！它不仅启动速度快、界面清爽，最重要的是——数据完全本地化，无需登录！支持一键导入 Postman/Insomnia 数据，轻松无缝切换。无论是 REST、GraphQL 还是 gRPC，都能完美支持。 #开源##GitHub##Rust##开发工具##程序员##编程##API工具##AI创造营# http://t.cn/AXyk4oi1

26. 大模型时代数据采集完整流程与成本优化指南

27. #京东将建成全球最大具身数据采集中心#大数据技术标准推进委员会——高质量数据集实践指南1.0 理概念：数据集的概念、数据集的分类、高质量的内涵深入阐述高质量数据集的概念内涵建体系：基于理论研究与产业实践，总结高质量数据集建设模式，提供一套覆盖数据集研发、交付、运维、运营全生命周期的建设方法论，并搭建建设运营的成效评估体系促应用：梳理分析高质量数据集的应用情况，并辅助具体场景实践案例为方法论落地实施提供参考看趋势：从建设运营能力成熟度、行业场景应用、协同生态建设等方面展望高质量数据集的未来发展趋势

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90. 通达信TdxQuant获取分钟级别数据及实时数据

91. 实盘前必过的 “回测关”：新手必备软件 + 3 种免费长期数据获取技巧

92. 推荐10个经典的Python金融数据接口。Python在金融领域中的数据获取和处理非常重要，以下是10个常用且流行的金融数据源库： 1. yfinance 特点: 提供对Yahoo Finance数据的访问，可以获取股票价格、市场数据等。应用场景: 股票市场分析、投资组合管理、金融教育。 2. pandas_datareader 特点: 允许从多种在线数据源（如FRED、Google Finance等）读取数据到Pandas DataFrame。应用场景: 经济数据分析、金融时间序列研究、自动化数据获取。 3. Tushare 特点: Tushare是一个免费、开源的Python财经数据接口包，提供股票等金融数据的采集、清洗加工到数据存储的过程。应用场景: 金融分析、量化投资、学术研究。 4. AkShare 特点: AkShare是一个基于Python的开源金融数据接口库，提供股票、期货、期权、基金等多种金融产品的数据。应用场景: 金融数据科学，数据科学爱好者在金融数据获取方面的需求。 5. baostock 特点: Baostock提供大量准确、完整的证券历史行情数据、上市公司财务数据等，支持Python API。应用场景: 量化交易投资者、数量金融爱好者、计量经济从业者数据需求。 6. alpha_vantage 特点: 为Alpha Vantage API提供接口，支持获取股票、外汇、加密货币等金融数据。应用场景：量化投资策略开发、金融市场分析、实时数据监控。 7. iexfinance 特点: 连接到IEX Cloud平台，提供股票数据、公司财务信息等。应用场景: 股票分析、投资研究、实时交易数据获取。 8. fixerio 特点: 为Fixer API提供接口，用于获取实时货币汇率数据。应用场景: 外汇交易分析、国际商务、旅行预算规划。 9. ccxt 特点：支持超过140个加密货币交易所的API，用于获取市场数据和交易。应用场景: 加密货币市场分析、量化交易、算法交易策略。 10. quandl 特点: 提供对Quandl数据平台的接口，可以访问广泛的金融和经济数据集。应用场景: 全球金融市场分析、宏观经济研究、投资策略开发。 #知识分享 #python #python编程 #学习 #每天学习一点点