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⚠️ 重要提示：数据服务商的价格、延迟指标和 API 规格变化较快。本文件夹内容最后验证于 2025-01，使用前请查阅官方文档确认最新信息。

📁 资料索引

文件内容适用阶段
数据提供商对比主流数据商（Binance、Yahoo、Bloomberg 等）的功能、价格、适用场景对比Part 2+
券商的平台和API主流券商的交易 API 介绍Part 5
头部量化机构案例国内头部量化机构与海外巨头案例速览延伸阅读
Tick、L-2级盘口数据购买渠道高频数据的采购渠道和价格参考Part 5（高级）
HFT机房高频交易机房选址和共址服务介绍背景知识
FIX协议入门FIX 4.4 消息结构、QuickFIX 实现Part 5
市场数据授权入门Pro vs Non-Pro、再分发限制、SIP/OPRA vs 直连Part 2+
ArXiv Papers量化相关的学术论文推荐延伸阅读

🔗 外部资源

数据源

  • Yahoo Finance (免费日线) - yfinance Python 库
  • Alpha Vantage (免费/付费 API)
  • Binance API (加密货币数据)

回测框架

  • VectorBT - 向量化回测，速度快
  • Backtrader - 事件驱动，功能全
  • zipline-reloaded - 原 Quantopian 框架的社区维护版（Quantopian 已于 2020 年关闭）
  • LEAN (QuantConnect) - 机构级开源回测引擎
  • vnpy - 国内量化框架，支持 CTP 接口

多智能体框架

  • Shannon OSS - 本课程参考实现
  • AutoGen - 微软开源
  • CrewAI - 角色驱动编排

📖 推荐书单

详见 Part1/背景知识/量化推荐书单

Cite this chapter
Zhang, Wayland (2026). Part6概述. In AI Quantitative Trading: From Zero to One. https://waylandz.com/quant-book/Resources
@incollection{zhang2026quant_Resources,
  author = {Zhang, Wayland},
  title = {Part6概述},
  booktitle = {AI Quantitative Trading: From Zero to One},
  year = {2026},
  url = {https://waylandz.com/quant-book/Resources}
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