finlab-ai

finlab-ai

koreal6803
372 звёзд59 форков
FinLab AI — MCP-сервер для количественного анализа данных и алгоритмической торговли. Он превращает обычный диалог с AI-ассистентом в мощную аналитическую сессию для финансового рынка. В вашем распоряжении 900+ дата-колонок из 80+ таблиц. Библиотека включает 60+ готовых примеров стратегий, функции бэктестинга sim(), инструменты для машинного обучения и ресемплинга. Сервер подходит разработчикам, трейдерам и дата-сайентистам, которые хотят быстро проверять гипотезы с помощью AI.
Ai-mlFinance
Открыть на GitHub

Характеристики

Общее

  • СтатусСообщество
  • Разработчикkoreal6803

Технологии

  • Транспорт
    streamable-http

Описание

Возможности

  • Доступ к данным: 900+ финансовых показателей в 80+ таблицах для всестороннего анализа рынка.
  • Готовые стратегии: 60+ примеров торговых алгоритмов, которые можно сразу запустить или модифицировать.
  • Бэктестинг: Функция sim() для симуляции сделок на исторических данных и расчёта метрик производительности.
  • Ресемплинг и метрики: Инструменты для изменения таймфреймов данных и расчёта коэффициентов (Sharpe, Sortino и др.).
  • Машинное обучение: Продвинутые инструменты для создания признаков (feature engineering) и разметки данных (labels).
  • Автоустановка: Скрипт установки автоматически определяет ваш AI-клиент (Claude Code, Codex или Gemini) и настраивает интеграцию.
  • Документация: Гайды по данным, бэктестингу, факторам и лучшим практикам от разработчиков.

Как подключить

1. Установка

Выполните в терминале команду. Скрипт сам загрузит Python-зависимости и установит MCP-сервер.

curl -sSf https://ai.finlab.finance/install.sh | sh

2. Настройка в Claude Desktop

Откройте файл конфигурации claude_desktop_config.json. Добавьте сервер в список mcpServers.

{ "mcpServers": { "finlab-ai": { "command": "finlab-ai" } } }

3. Перезапуск

Закройте и откройте приложение Claude Desktop. Сервер запустится автоматически при первом запросе к нему.

Примеры запросов

  • «Покажи топ-5 торговых стратегий по коэффициенту Шарпа за 2023 год из списка примеров.»
  • «Создай портфель из трех некоррелированных стратегий и выведи их график доходности.»
  • «Какой фактор из базы данных лучше всего предсказывает рост акций на недельном горизонте?»
  • «Проверь стратегию Moving Average Crossover на данных за 2020 год и выведи максимальную просадку.»

Технические детали

  • Язык: Python
  • Транспорт: Streamable HTTP (потоковая передача данных)
  • Лицензия: Не указана в репозитории
  • Совместимые клиенты: Claude Desktop, Codex, Gemini
  • Разработчик: koreal6803
  • Звёзды на GitHub: 372

Поделиться