首页 / 数据/另类数据

options.studies

数据/另类数据★ 6源:awesome-quant

✨ 为R语言期权交易研究提供函数库,配合options.data与Shiny做交互式分析

🧭 AI 判断

仅供研究R语言期权研究函数库,依赖options.data包,无热度与维护信息,偏教学实验

基于R/Shiny的期权交易研究函数库,配合options.data做期权数据分析可视化

适合专业量化数据分析策略研究美股技术栈 R上手中等活跃度 低
实用性 低💰 开源免费GPU 不需要R⏱ 超过半年未更新

📊 综合评分

5.8/10金融相关 · 核心金融工具期权交易研究函数库,核心期权分析工具
金融相关核心金融工具
热度6★
实用性低
活跃度超过半年未更新
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 2026-09-17(上限 30 天)0(现 6 · 断点=当日未采集)

📖 工具介绍

一款基于 R 语言的开源期权研究工具包,提供用于期权交易分析的一系列 studies 函数,可与 options.data 包及 Shiny 应用配合使用。它适合使用 R 进行期权数据分析与可视化研究的量化交易者和开发者。

原版简介(英文)

`R` - options trading studies functions for use with options.data package and shiny.

访问官网 ↗← 更多数据/另类数据

⚖️ 同类对比

维度options.studiestidyquantroberta-base-stocktwits-finetunedEiten
结论仅供研究值得关注仅供研究值得关注
热度69172k3.3k
7日增长00+606+10
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 / 策略研究数据分析 / 策略研究策略研究 / 数据分析
支持市场美股美股 / 多市场美股美股
技术栈RRPythonPython
上手难度中等中等中等中等
活跃度低中高中

💡 近7日 roberta-base-stocktwits-finetuned 势头最猛(+606)

🧩 更多同类工具

tidyquant🔥 917

一款面向 R 语言的量化金融分析包,将财务分析功能引入 tidyverse 生态。它整合了 xts、zoo、quantmod、TTR、PerformanceAnalytics 等常用金融工具,支持以 tidy 工作流获取行情数据、计算技术指标和评估投资组合表现。适合熟悉 tidyverse 的 R 用户及量化分析人员使用。

其他工具
roberta-base-stocktwits-finetuned🔥 2k

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。

↑+214·2天↑+606·7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
alphalens-reloaded🔥 671

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。

因子/研究
disclosure-alpha🔥 4

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
DUEL🔥 2

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。

数据/另类数据