Open-Source-KI-Trading-OS für Python-Strategien, Backtesting und Ausführung.
Erstelle Python-Strategien, führe Backtests durch und handle mit Krypto, Aktien und Devisen auf deinem eigenen Stack.
QuantDinger ist eine selbst gehostete Plattform, die KI-Forschung, Python-Strategieentwicklung und Backtesting kombiniert. Sie richtet sich an Entwickler und Trader, die die volle Kontrolle über ihre Marktdaten, ihren Strategiecode und ihre Broker-Zugangsdaten behalten möchten.
Es führt serverseitiges Backtesting, KI-Marktanalysen über mehrere Anbieter hinweg sowie Paper- oder Live-Trading an Krypto-Börsen und traditionellen Brokern aus. Die v5-Architektur trennt die HTTP-API, Trading-Worker, die Zeitplanung und Celery-Tasks in eigenständige Container-Prozesse.
Es eignet sich für unabhängige Python-Entwickler und kleine Trading-Teams, die einen selbst gehosteten Automatisierungs-Stack mit Multi-Tenant-SaaS-Funktionen benötigen. Es ist nicht geeignet für nicht-technische Benutzer, die einen Plug-and-Play-Signaldienst oder automatisiertes Black-Box-Trading suchen.
Schreibe und deploye benutzerdefinierte Python-Indikatoren und Trading-Strategien direkt.
Betreibe unabhängige Container für Trading-Worker, Scheduler und die Celery-Jobausführung.
Starte deine eigene Trading-Plattform mit integrierter Benutzerverwaltung, Abrechnung und Zahlungen.
Interagiere mit deinem Trading-Stack über Web-Schnittstellen, mobile H5, menschliche APIs und MCP.
QuantDinger ist unter seiner Apache-2.0-Lizenz kostenlos, wobei die einzigen Kosten durch die Serverinfrastruktur entstehen, die für den Betrieb des selbst gehosteten Stacks erforderlich ist.
879 offene Remote-Stellen im KI-Training, aktualisiert am 15. November 2026; die meisten zahlen $20–$175 pro Stunde. 12 davon suchen Deutschsprachige. Zekai listet sie kostenlos; die Bewerbung läuft über die Plattform des Arbeitgebers.
Diese bewerteten KI-Tools erledigen die Aufgabe sofort — aus unserem bewerteten Verzeichnis.
Nein, das Projekt bietet keine Anlageberatung an und du musst deine eigenen Risiko- und Compliance-Anforderungen prüfen.
Langlebige Strategie-Runtimes und ausstehende Aufträge werden vom dedizierten Trading-Worker-Prozess verwaltet, getrennt von endlichen Celery-Jobs.
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