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数据/另类数据★ 2源:awesome-quant

✨ 用 SEC XBRL 对两家美股做八项基本面量化打分对比

🧭 AI 判断

仅供研究SEC EDGAR基本面对比算法,创意有趣但热度极低、定位教学实验,未经实盘验证

基于SEC EDGAR XBRL财务数据,用8项基本面指标对美股公司做对比评分

适合专业量化数据分析策略研究美股技术栈 Python上手中等活跃度 低
实用性 中💰 开源免费GPU 不需要Python⏱ 最后提交 28 天前

📊 综合评分

7.0/10金融相关 · 核心金融工具基于SEC EDGAR的基本面对比算法,直接服务投研决策
金融相关核心金融工具
热度2★
实用性中
活跃度最后提交 28 天前
上手难度中等
成本开源免费

📈 热度走势

GitHub star / HF 下载量每日快照 · 自 2026-09-29(上限 30 天)0(现 2 · 断点=当日未采集)

📖 工具介绍

一款开源的美股对比算法工具,基于 SEC EDGAR 的 XBRL 数据(10-K/10-Q),对两家美股上市公司在 8 项基本面指标上进行量化打分对比。适合关注基本面研究、希望利用另类公开数据进行个股比较的投资者和开发者使用。

原版简介(英文)

`Python` `SEC EDGAR` - Open-source algorithm that scores two US-listed companies against each other on 8 fundamentals computed directly from SEC EDGAR XBRL data (10-K/10-Q); live comparison tool at du

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⚖️ 同类对比

维度DUELroberta-base-stocktwits-finetunedEitendisclosure-alpha
结论仅供研究仅供研究值得关注值得关注
热度22.7k3.3k4
7日增长0+401+30
适合人群专业量化专业量化专业量化专业量化
主要用途数据分析 / 策略研究数据分析 / 策略研究策略研究 / 数据分析数据分析 / 策略研究
支持市场美股美股美股美股
技术栈PythonPythonPythonPython
上手难度中等中等中等中等
活跃度低高中低

💡 近7日 roberta-base-stocktwits-finetuned 势头最猛(+401)

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roberta-base-stocktwits-finetuned🔥 2.7k

基于 RoBERTa 并在 StockTwits 数据上微调的文本分类模型,属于 Hugging Face 上的 finance 领域模型,支持 transformers 和 pytorch 框架。其核心功能是对金融相关文本(如投资者讨论)进行情感分类。适合从事金融舆情分析、量化研究或 NLP 应用的开发者与研究人员使用。

↑+226·2天↑+401·7日其他工具AI
Eiten🔥 3.3k

一款由 Tradytics 开源的投资组合构建工具包,基于 Python 实现。它提供 Eigen Portfolios(特征组合)、Minimum Variance Portfolios(最小方差组合)、Maximum Sharpe Ratio(最大夏普比率)等多种统计与算法投资策略。适合希望进行量化组合优化和风险管理的开发者与投资者使用。

风险管理/组合
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一款基于 Python 的 SEC 文件分析工具,专注于 10-K/10-Q 报告的确定性处理。核心功能包括章节提取、语气与模板化文本指标计算、逐年 diff 对比,以及可复现的披露风险评分,支持 CLI、Python SDK 和 HTTP 接口调用。适合量化研究员和基本面分析师用于财报文本挖掘与另类数据研究。

数据/另类数据
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一款基于 Python 的开源因子分析工具,是 Quantopian alphalens 的社区维护版本。它能对预测性股票因子(alpha 因子)进行绩效分析,包括 IC、分层收益、换手率等常用指标。适合量化研究人员和策略开发者在因子挖掘与验证阶段使用。

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LLM/Agent 研报AI
sec-bert-finetuned-finance-classification🔥 417

基于 BERT 架构的金融文本分类模型,由 nickmuchi 在 Hugging Face 上发布,支持 transformers、PyTorch、ONNX 等框架。模型针对金融领域文本进行微调,可用于财报、公告等金融文本的分类任务,适合量化研究员、金融数据分析师及 NLP 开发者使用。

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