A股股票分析软件（开源/GitHub）Star数量Top项目说明

一、核心结论

GitHub上支持A股分析且Star数量靠前的开源项目主要集中在量化交易框架、AI驱动分析工具及数据获取工具三类。其中，Star数量最高的几个项目分别为：

1. OpenBB（50k+ Star）：开源金融数据平台，支持A股等多市场数据获取与分析；
2. vn.py（23k+ Star）：国产Python量化交易框架，覆盖A股实盘交易全链路；
3. Qlib（15k+ Star）：微软出品的AI量化研究平台，内置A股因子库与模型模板；
4. Superalgos（12k+ Star）：可视化策略构建工具，支持A股等非加密货币市场的量化研究；
5. Backtrader（10k+ Star）：轻量Python回测引擎，适合A股策略快速验证。

二、项目详细说明

1. OpenBB：开源金融数据与分析平台（50k+ Star）

• 项目地址：https://github.com/OpenBB-finance/OpenBB
• 核心特点：
  OpenBB是全球领先的金融数据开源平台，旨在通过统一接口整合多源金融数据（涵盖A股、港股、美股、加密货币、外汇等），并提供可视化分析与策略回测功能。其Star数量超50k，是GitHub上最受关注的金融分析工具之一。
  • 数据覆盖：支持A股实时行情、历史K线、财务报表（如资产负债表、利润表）、龙虎榜数据等，数据源包括东方财富、新浪财经等国内平台；
  • 分析功能：内置多种技术指标（如MACD、RSI、布林带）、统计分析工具（如收益率分布、相关性分析）及可视化组件（如K线图、热力图）；
  • 多市场支持：除A股外，还覆盖港股、美股、期货、外汇等市场，适合跨市场资产配置分析；
  • 社区活跃：项目由全球开发者共同维护，文档完善（含中文教程），且有大量第三方插件扩展功能。
• 适用场景：适合个人投资者快速获取A股数据、量化研究者进行多市场策略回测、教育机构开展金融数据分析教学。

2. vn.py：国产量化交易框架（23k+ Star）

• 项目地址：https://github.com/vnpy/vnpy
• 核心特点：
  vn.py是国内最成熟的Python量化交易框架，专注于A股、期货、加密货币等市场的实盘交易，Star数量超23k。它由国内开发者团队维护，完全开源，适合从入门到专业的量化交易者。
  • 全链路支持：覆盖行情接收（如CTP、IB接口）、策略编写（支持Python）、回测（内置Backtrader引擎）、实盘交易（支持多家券商）全流程；
  • A股适配：专门针对A股市场的交易规则（如T+1、涨跌停限制）进行了优化，支持A股实时行情获取、委托下单、持仓管理等功能；
  • 社区生态：拥有庞大的用户社区（含论坛、QQ群），文档详细（含《vn.py量化交易入门》书籍），且有大量第三方策略分享（如双均线、MACD策略）；
  • 扩展性强：支持通过插件扩展功能（如对接TensorFlow进行机器学习预测、对接MongoDB存储历史数据）。
• 适用场景：适合专业量化交易者进行A股实盘交易、开发者构建定制化量化系统、机构开展量化策略研究。

3. Qlib：AI驱动的量化研究平台（15k+ Star）

• 项目地址：https://github.com/microsoft/qlib
• 核心特点：
  Qlib是微软亚洲研究院开发的AI量化研究平台，专注于用机器学习提升量化策略的表现，Star数量超15k。它内置了大量A股因子库与模型模板，适合AI+量化的研究者。
  • AI模型支持：整合了LightGBM、Transformer、LSTM等主流机器学习模型，支持用户自定义模型训练（如用A股历史数据训练收益率预测模型）；
  • 因子库：内置数百个A股特色因子（如市盈率、市净率、换手率、龙虎榜资金流），支持因子挖掘与组合；
  • 回测与评估：提供严格的回测框架（支持滚动窗口回测、样本外测试），并内置多种评估指标（如夏普比率、最大回撤、信息比率）；
  • 研究导向：项目更注重量化研究而非实盘交易，适合学术机构或企业进行量化策略的理论验证。
• 适用场景：适合AI量化研究者进行A股策略优化、数据科学家探索机器学习在金融中的应用、机构开展量化策略研发。

4. Superalgos：可视化策略构建工具（12k+ Star）

• 项目地址：https://github.com/Superalgos/Superalgos
• 核心特点：
  Superalgos是可视化量化策略构建工具，通过拖拽组件即可创建策略，无需编写代码，Star数量超12k。它支持A股等非加密货币市场的量化研究，适合非程序员入门。
  • 可视化界面：提供 drag-and-drop 策略 builder，用户可通过拖拽指标（如MACD、RSI）、条件（如“收盘价>MA20”）构建策略；
  • 多市场支持：支持A股、港股、美股、期货等市场，数据源包括Yahoo Finance、Alpha Vantage等；
  • 回测与优化：内置回测引擎，支持策略参数优化（如网格搜索），并提供可视化结果（如权益曲线、收益分布）；
  • 社区协作：支持策略共享与协作，用户可将自己的策略发布到社区，或下载他人策略进行修改。
• 适用场景：适合非程序员（如普通投资者）快速构建A股量化策略、教育者开展量化交易教学、小型机构进行策略原型设计。

5. Backtrader：轻量Python回测引擎（10k+ Star）

• 项目地址：https://github.com/mementum/backtrader
• 核心特点：
  Backtrader是轻量级Python回测引擎，专注于策略的快速验证，Star数量超10k。它灵活易用，适合A股策略的初步测试。
  • 简单易用：API设计简洁，50行代码即可实现一个双均线策略的回测；
  • 插件丰富：支持集成TA-Lib（技术分析库）、Plotly（可视化库）、Pandas（数据处理库）等第三方工具；
  • 多时间框架：支持分钟级、小时级、日线级等多时间框架的回测，适合A股不同周期的策略（如短线、中线）；
  • 社区支持：拥有大量教程与示例代码（如《Backtrader量化策略入门》），适合新手学习。
• 适用场景：适合新手学习量化回测、开发者快速验证A股策略思路、小型项目进行策略原型测试。

三、补充说明

• 其他值得关注的项目：

  • QUANTAXIS（9k+ Star）：全栈式中文量化平台，支持A股数据采集、策略回测、实盘交易，适合中文用户；
  • AKShare（12k+ Star）：开源金融数据接口库，专门用于获取A股、港股、美股数据，是量化研究的必备工具；
  • FinGenius（新兴项目）：专为A股设计的多智能体博弈分析工具，通过6位AI专家（舆情、游资、风控等）协作分析，目前Star数量虽不高，但理念先进。

• 注意事项：

  • Star数量的时效性：Star数量是动态变化的，以上数据为2025年11月左右的统计，具体以GitHub实时数据为准；
  • 项目适用性：不同项目适合不同用户（如OpenBB适合数据获取，vn.py适合实盘交易，Qlib适合AI研究），需根据自身需求选择；
  • 开源协议：大部分项目采用MIT、Apache等开源协议，可免费商用，但需注意部分项目的特殊要求（如AKShare的数据使用限制）。

四、总结

若你需要全面的金融数据，选择OpenBB；若你需要实盘交易支持，选择vn.py；若你需要AI量化研究，选择Qlib；若你是非程序员，选择Superalgos；若你需要快速回测，选择Backtrader。这些项目均是GitHub上支持A股分析且Star数量靠前的开源工具，覆盖了量化交易的各个环节，适合不同需求的用户。

如需了解更多项目，可通过GitHub搜索关键词（如“A股 量化交易 开源”“A股 股票分析 开源”）进一步筛选。