⭐ alphasift — 414 звёзд: ИИ-агенты сами роются в акциях по всему миру (A-shares, США, Гонконг, Япония, Корея, Тайвань, Индия). YAML-стратегии можно аудить, LLM-ранжирование по желанию, честный бэктест T+N против бенчмарка. ... ZhuLinsen/alphasift
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想玩美股的兄弟,强烈建议装一个,GitHub 上已经 4 万收藏了。
这是一个基于 AI 大模型的自选股智能分析系统,A 股、港股、美股都能用,每天自动分析并推送决策仪表盘。
📊 分析市场走势
📰 整理重要资讯
📈 跟踪个股表现
🤖 自动生成投资分析报告
ZhuLinsen/daily_stock_analysis t.co
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开源了一个 1600 行的大模型推理引擎,能跑真实模型,测试场景吞吐超过 vLLM
想入门大模型推理,直接读 vLLM 太重。所以开源了 LiteMoE:约 1600 行 Python ,能跑真实的 Granite 模型,一个下午能读完主线。
适合想快速上手推理的同学:
- 交互演示,逐步看一次真实推理: zhulinsen.github.io
- 教程,从 KV Cache 、MoE 讲到 DeepSeek 、Kimi 、Qwen 的新设计: github.com/ZhuLinsen/LiteMoE/blob/main/docs/tutor…
固定批次的测试场景下,吞吐是 vLLM 的 105 ~ 109%,脚本可复现。算子用的是 vLLM 的,提升来自算子外的执行层。定位是学习和实验,上线还是用 vLLM 。
如果大家感兴趣,后面会继续做多卡、CPU 版本系列。
项目: ZhuLinsen/LiteMoE
演示: zhulinsen.github.io
PC 안 켜도 매일 종목 리포트가 올까? GitHub 별 6.7만 daily_stock_analysis, AI 분석 알림 #Shorts
컴퓨터를 안 켜도 매일 종목 분석 리포트가 올까?
daily_stock_analysis(ZhuLinsen/daily_stock_analysis)는 LLM(글을 읽고 쓰는 AI)으로 관심 종목을 분석해 주는 오픈소스(누구나 무료로 쓰고 고칠 수 있는 프로그램)로, GitHub 별 약 6.7만 개(2026.11.02 수집값)를 받았습니다. MIT 라이선스입니다.
· 대상 시장: 중국 A주, 홍콩, 미국, 일본, 한국, 대만 주식과 ETF (README 기준)
· 시세·차트 지표·뉴스·공시 등을 모아 '결정 현황판' 리포트 작성 — 결론, 점수, 추세, 진입/청산 가격대, 위험 알림, 호재 요인 등
· 결과를 텔레그램·디스코드·슬랙·이메일·위챗 워크·페이슈로 발송
· 웹 화면, 전략 대화(내장 전략 15개), 백테스트 등도 있다고 소개
자동 실행: GitHub Actions(정해진 시간에 알아서 실행해 주는 깃허브 기능)를 쓰면 README는 '약 5분이면 배포, 서버·인프라 비용 없음'이라고 소개합니다. 기본 일정은 평일 베이징 시간 18시(한국 19시)이며 휴장일은 건너뜁니다. 내 컴퓨터나 Docker로 직접 돌릴 수도 있습니다.
비용·주의: AI 모델 API 키가 최소 하나 필요하며, 이용료는 고른 AI 서비스 요금에 따라 별도로 들 수 있습니다(MIRLABS 주의). 기본 시세 데이터(AkShare·Baostock·YFinance)는 무료지만 README도 '속도 제한·변경이 있을 수 있어 안정성은 보장되지 않는다'고 적습니다. API 키·이메일 비밀번호는 저장소 Secrets(비밀 보관함)에만 넣고 코드에 직접 쓰지 마세요. 가능하면 이 용도 전용 키를 만들고 사용 한도·최소 권한을 걸어 두세요. 처음엔 Actions에서 'Run workflow'로 수동 실행 한 번 해 결과부터 확인해 보세요.
중요: 리포트의 Buy·Watch·Sell(매수·관망·매도) 표시와 가격대는 AI의 의견일 뿐 투자 조언이 아니며, 맞는다는 보장도 없습니다. README도 '정보·교육 목적이며 AI 분석은 투자 조언이 아니다, 투자에는 위험이 따른다'고 명시합니다. 이 영상은 투자 권유가 아니며 정보 제공 목적입니다. 투자 판단과 책임은 본인에게 있습니다.
README(docs/README_EN.md) 기반 소개이며 직접 설치해 보지 않았습니다. 첫 장면과 흐름 그림은 개념 도식이며 실제 화면이 아닙니다. 화면의 README는 원문을 렌더링한 것(이미지·배지·스폰서 영역 생략)으로 GitHub 웹 화면이 아닙니다.
출처
ZhuLinsen/daily_stock_analysis
raw.githubusercontent.com
MIRLABS · AI 도구와 기술을 짧게
#MIRLABS #미르랩스 #주식분석 #AI주식 #GitHub #오픈소스 #깃허브액션 #LLM #AI도구 #Shorts
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For Finance + AI agents in Claude, Cursor or n8n:
Run 15 live SEC EDGAR 8-K/10-K, Half-Kelly, Monte Carlo Overfitting & B2B Lead tools via zero-key MCP (`npx -y b2b-lead-quant-mcp`):
rotenkus-dot/b2b-lead-quant-mcp
x.com
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想要玩美股的兄弟强烈建议去安装一下,github高达4w收藏。
基于 AI 大模型的 A股/港股/美股自选股智能分析系统,每日自动分析并推送决策仪表盘
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🤖 自动生成投资分析报告
ZhuLinsen/daily_stock_analysis t.co
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想炒美股的朋友一定要装这个,github 收藏数高达 4 万。
基于 AI 大模型的 A 股/港股/美股自选股智能分析系统,每日自动分析并推送决策仪表盘。
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开源了一个 1600 行的大模型推理引擎,能跑真实模型,测试场景吞吐超过 vLLM 想入门大模型推理,直接读 vLLM 太重。所以开源了 LiteMoE:约 1600 行 Python ,能跑真实的 Granite 模型,一个下午能读完主线。 适合想快速上手推理的同学: - 交互演示,逐步看一次真实推理: zhulinsen.github.io - 教程,从 KV Cache 、MoE 讲到 DeepSeek 、Kimi 、Qwen 的新设计: github.com/ZhuLinsen/LiteMoE/blob/main/docs/tutor… 固定批次的测试场景下,吞吐是 vLLM 的 105 ~ 109%,脚本可复现。算子用的是 vLLM 的,提升来自算子外的执行层。定位是学习和实验,上线还是用 vLLM 。 如果大家感兴趣,后面会继续做多卡、CPU 版本系列。 项目: ZhuLinsen/LiteMoE 演示: zhulinsen.github.io
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