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Eine Open-Source-Plattform für Finanzinvestitionsforschung, die umfassende Finanzdatenanalysen und Investitionsforschungstools für globale Benutzer bereitstellt.

NOASSERTIONPython 42.1kOpenBB-financeOpenBB Last Updated: 2025-06-23

OpenBB Projekt – Detaillierte Vorstellung

Projektübersicht

OpenBB ist ein KI-gestützter Forschungs- und Analyse-Arbeitsbereich, der sich im Aufbau befindet. Seine Mission ist es, Forschung effizient, leistungsstark und für jeden zugänglich zu machen. Die Plattform bietet Zugriff auf eine Vielzahl von Finanzdaten, darunter Aktien, Optionen, Kryptowährungen, Devisen, Makroökonomie, festverzinsliche Wertpapiere und mehr. Gleichzeitig bietet sie umfangreiche Erweiterungsfunktionen, um die Benutzererfahrung an die Bedürfnisse der Benutzer anzupassen.

Projektadresse: https://github.com/OpenBB-finance/OpenBB

Kern-Slogan: "Investment Research for Everyone, Everywhere" (Investmentrecherche für jeden, überall)

Projektmerkmale

1. Open Source und kostenlos

  • Open-Source-Projekt mit über 31.000 Sternen auf GitHub
  • Verwendung der AGPLv3-Lizenz
  • Vollständig offener Quellcode, Benutzer können ihre eigenen Finanzinstrumente einsehen, ändern und erstellen

2. Umfassende Datenabdeckung

  • Verbindung zu über 350 Finanzdatensätzen von Dutzenden von Finanzdatenanbietern
  • Enthält über 300.000 Finanzsymbole, die Aktien, ETFs, Fonds, Indizes, Währungen, Kryptowährungen und Geldmärkte abdecken
  • Unterstützt verschiedene Anlageklassen: Aktien, Optionen, Kryptowährungen, Devisen, makroökonomische Daten, festverzinsliche Wertpapiere usw.

3. Fortschrittliche technische Architektur

  • Integration mehrerer Datenanbieter-Endpunkte unter einem einzigen, konsistenten Befehl
  • Standardisierung von Daten zwischen verschiedenen Finanzdatenanbietern
  • Bereitstellung von Python- und Web-API-Schnittstellen
  • Erweiterungs-Framework ermöglicht es Benutzern, Daten-/Toolkit-Erweiterungen zu installieren oder zu deinstallieren und sogar eigene Erweiterungen zu erstellen

Hauptfunktionsmodule

1. Datenzugriff und -analyse

  • Aktienanalyse: Fundamentale Analyse, technische Analyse, Analyse von Finanzberichten
  • Kryptowährungen: Echtzeitkurse, Handelsvolumen, Marktdaten
  • Makroökonomie: Wirtschaftsindikatoren, Zentralbankdaten, Politikanalyse
  • Festverzinsliche Wertpapiere: Anleihedaten, Analyse von Renditekurven

2. Quantitative Analysewerkzeuge

  • Quantitative Analysefunktionen, die es Benutzern ermöglichen, Aktienkurse und andere Daten mit mathematischen Methoden zu analysieren
  • Portfoliooptimierung
  • Risikomanagement-Tools
  • Backtesting-Funktion

3. KI-gestützte Funktionen

  • Nutzung von LLM und der OpenBB-Plattform zur Erstellung von Finanzanalysten-Agenten, die in der Lage sind, selbstständig Finanzrecherchen durchzuführen und Fragen mit den neuesten Daten zu beantworten
  • Automatische Extraktion von Erkenntnissen aus Finanzberichtsaktualisierungen, Unternehmensdokumenten und Broker-Research, die dann mit fundamentalen und Handelsdaten kombiniert werden, um zukunftsgerichtete Leitlinien zu bewerten

Geeignete Benutzergruppen

1. Privatanleger

  • Privatanleger erhalten Zugang zu professionellen Tools
  • Schließt die Marktlücke, die oft durch unzureichende Tools für Privatanleger entsteht
  • Alternative zu teuren traditionellen Datenterminals wie Bloomberg oder Thomson Reuters

2. Professionelle Analysten

  • Finanzanalysten können die OpenBB-Produkte nutzen, um ihre Investment-Research-Workflows zu optimieren
  • Wird hauptsächlich von Investoren, quantitativen Analysten und Händlern verwendet, um Berichte zu erstellen, Investment-Research durchzuführen, benutzerdefinierte Diagramme und Analysen zu erstellen, Portfolios zu optimieren, Stimmungs- und maschinelle Lernanalysen durchzuführen usw.

3. Institutionelle Benutzer

  • Vermögensverwaltungsgesellschaften
  • Private Equity- und Kreditinstitute
  • Kundenberatungsdienste

Technische Umsetzung

Installationsmethode

git clone https://github.com/OpenBB-finance/OpenBB.git

Unterstützte Programmiersprachen

  • Hauptsprache: Python
  • Unterstützte Version: Python 3.10+
  • Planung zur Unterstützung weiterer Python-Versionen

API-Integration

  • RESTful Web API
  • Python SDK
  • Kann innerhalb von 5 Minuten in OpenBB Workspace integriert werden, um Workflows zu vereinfachen und tiefere Einblicke zu gewinnen

Projektvorteile

1. Kosteneffizienz

  • Völlig kostenlose Nutzung
  • Traditionelle Datenterminals wie Bloomberg oder Thomson Reuters sind teuer, OpenBB bietet eine kostengünstige Alternative

2. Datenstandardisierung

  • Standardisierung von Daten zwischen verschiedenen Finanzdatenanbietern
  • Einheitliche API-Schnittstelle vereinfacht den Datenzugriff

3. Community-Unterstützung

  • Verfügt über ein sehr gutes Dokumentationssystem
  • Aktive Discord-Community
  • Vielfältige Social-Media-Kanäle bieten Feedback-Unterstützung

4. Hohe Erweiterbarkeit

  • Leichte Umgebung, Erweiterungs-Framework ermöglicht die Installation oder Deinstallation von Daten-/Toolkit-Erweiterungen
  • Benutzer können benutzerdefinierte Erweiterungen erstellen

Anwendungsbereiche

1. Investmentrecherche

  • Bietet umfassende Finanzdaten und fortschrittliche Analysetools in einer vereinfachten Plattform, um sicherzustellen, dass Benutzer gründliche Recherchen ohne Hindernisse durchführen können
  • Analyse von Finanzberichten
  • Branchen- und Sektorenanalyse

2. Quantitative Analyse

  • Entwicklung von Algorithmus-Handelsstrategien
  • Erstellung von Risikomodellen
  • Portfoliooptimierung

3. Marktüberwachung

  • Echtzeit-Kursverfolgung
  • Analyse technischer Indikatoren
  • Analyse der Marktstimmung

Zusammenfassung

OpenBB ist eine revolutionäre Open-Source-Finanzplattform, die darauf abzielt, den Zugang zu Finanzdaten zu demokratisieren. Durch die Bereitstellung von professionellen Analysetools und einer umfassenden Datenabdeckung schließt sie erfolgreich die Lücke zwischen teuren professionellen Tools und eingeschränkten Retail-Tools. Seine Open-Source-Natur, die starke Community-Unterstützung und die kontinuierliche technische Innovation machen es zu einem wichtigen Werkzeug für die moderne Finanzanalyse.

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