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bigtech-ai-stakes

数据/另类数据★ 3源:awesome-quantAI 相关

✨ 基于SEC文件与法庭记录追踪美股公司持有Anthropic和OpenAI股权的开放数据集

🧭 AI 判断

仅供研究小众静态数据集,无热度与维护信息,仅作另类数据参考

从SEC文件整理的美股公司AI股权敞口数据集,适合事件驱动与主题投资研究

适合专业量化数据源数据分析美股技术栈 Python上手简单活跃度 低
实用性 中💰 开源免费GPU 不需要Python⏱ 最后提交 5 个月前

📊 综合评分

6.2/10金融相关 · 核心金融工具美股公司AI股权投资数据集,源自SEC文件,投研数据源
金融相关核心金融工具
热度3★
实用性中
活跃度最后提交 5 个月前
上手难度简单
成本开源免费

📈 热度走势

GitHub star / HF 下载量每日快照 · 自 2026-09-16(上限 30 天)0(现 3 · 断点=当日未采集)

📖 工具介绍

一个开源 Python 数据集,收录美国上市公司对 Anthropic 和 OpenAI 的股权持仓信息,数据来源于 10-K / 10-Q / 8-K 原始申报文件、法院记录及新闻稿,每条记录均标注置信度标签。适合量化研究员、分析师及关注 AI 领域另类数据的投资者使用。

原版简介(英文)

`Python` - Open dataset of U.S. public-company equity stakes in Anthropic and OpenAI from primary 10-K / 10-Q / 8-K filings, court records, and press releases. Each row tagged with a confidence flag (

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⚖️ 同类对比

维度bigtech-ai-stakesQuantRank500edgar-geo-revenueDividend Data Toolkit
结论仅供研究值得关注仅供研究仅供研究
热度3——1
7日增长00—0
适合人群专业量化专业量化专业量化专业量化
主要用途数据源 / 数据分析数据分析 / 数据源数据源 / 数据分析数据分析 / 数据源
支持市场美股美股美股美股
技术栈PythonPythonPythonPython
上手难度简单简单简单简单
活跃度低——低

💡 新手优先 bigtech-ai-stakes(上手简单)

🧩 更多同类工具

QuantRank500awesome-quant

一款开源的股票预测公开记录平台,基于 Python 构建。预测需在开盘前以 commit-reveal 方式提交,收盘后自动对照交易所数据结算,所有记录写入防篡改的 hash-chained 账本。适合量化研究者与投资者查看和验证预测表现。

数据/另类数据
edgar-geo-revenueawesome-quant

一款基于 Python 的开源工具,可从 SEC EDGAR 的 10-K 文件中自动提取按地理区域划分的营收数据,无需申请 API key。对于需要分析公司地区收入结构的量化研究员和基本面分析师来说,是一个便捷的数据获取工具。

数据/另类数据
Dividend Data Toolkit🔥 1

一款基于 Python 的开源股息数据工具包,提供带来源链接和 data dictionary 的 SCHD 分红与持仓历史快照,支持除息/派息窗口计算(含拆股调整)及 ETF 持仓的公司敞口分析。适合需要复现数据来源、研究 ETF 股息策略的量化开发者和个人投资者。

数据/另类数据
edgartools🔥 2.8k

一款基于 Python 的 SEC EDGAR 数据访问库,主打 AI 原生设计。它支持 XBRL 财务数据解析、干净的文本提取,提供 17+ 种带类型的表单,并可将数据转为 pandas DataFrame 处理。适合需要程序化获取和分析美股上市公司公开披露文件的量化研究者与开发者。

↑+6·2天回测/交易框架AI
finvizfinance🔥 1.7k

一款基于 Python 的 Finviz 数据分析开源库,可获取 Finviz 网站上的股票筛选、行情、新闻、评级等数据并转为结构化 DataFrame。它封装了常用的数据抓取接口,便于集成到量化策略或研究流程中,适合需要程序化获取美股数据的开发者与量化研究人员。

↑+26·2天↑+27·7日其他工具
yfinance🔥 25.5k

一款基于 Python 的 Yahoo! Finance 金融数据下载库,可视为更快速的 Pandas Datareader 替代品。它能获取股票历史行情、股息、财报等市场数据,并以 DataFrame 形式返回。适合需要免费获取美股等市场数据的量化研究者和 Python 开发者使用。

↑+23·2天↑+69·7日数据/另类数据