# 全球最贵的金融团队都在 GitHub 上开源了什么？ 普通人怎么了解量化？直接上手是最快的 Jane Street、Goldman Sachs、J.P....
Canonical: https://social-archive.org/yena/kgfnlXMx8z
Original URL: https://x.com/WEB3_furture/status/2057359893217071250
Author: 梭哈｜超级个体
Platform: x
## Content
全球最贵的金融团队都在 GitHub 上开源了什么？ 普通人怎么了解量化？直接上手是最快的 Jane Street、Goldman Sachs、J.P. Morgan 等顶级量化与高频交易机构，都放出了代表性的金融/工程工具，帮助普通量化爱好者免费学到机构级的定价模型、实时数据可视化和高精度性能调试能力👇 1. Jane Street magic-trace（5.4k stars） https://github.com/janestreet/magic-trace 基于 Intel Processor Trace 的高精度进程追踪工具。普通 profiler 看不清调用栈的时候，它能以纳秒级分辨率记录 CPU 每一条指令的完整执行过程。想深入调试性能、搞清楚程序到底卡在哪里的同学，强烈推荐试试 2. Goldman Sachs gs-quant（10.2k stars） https://github.com/goldmansachs/gs-quant 高盛交易员日常使用的衍生品定价和风险管理 Python 工具包。包含期权、掉期等常见衍生品的完整定价模型和风险计算模块。直接 pip 安装就能用，适合想系统学习机构级量化定价的同学，实用性很强 3. Perspective（原 J.P. Morgan 项目，10.5k stars） https://github.com/perspective-dev/perspective J.P. Morgan 开源的实时数据可视化利器，特别擅长处理海量流式行情数据。能快速搭建漂亮的交互式仪表盘和实时监控界面，支持 Jupyter，比很多付费终端还灵活。对做数据分析和行情可视化的朋友非常友好 这三个开源项目，能让你直接用上机构级的定价模型、实时行情仪表盘和高精度性能调试工具，帮普通开发者提升量化分析、数据可视化和代码优化能力，完全免费
