quant-trading-system

一个基于 FastAPI + React 的量化研究基础设施 —— 回测引擎、实时行情、策略库，外加一套严谨的策略证伪方法学。聚焦 今日研究、策略回测、实时行情、行业热度 四个公开工作区。 Quant research infrastructure — backtest engines, realtime data, a strategy library, and a rigorous strategy-falsification methodology.

当前版本：v5.0.0 · 查看更新日志

本地优先 · 研究档案闭环 · 可独立运行 · 自带浏览器回归验证

本地体验 · 核心能力 · 界面预览 · 快速开始 · 测试验证 · API 文档 · 更新日志

📌 仓库定位

它是一套量化研究基础设施：可独立运行的回测引擎、实时行情管线、29 种策略实现，以及一套用来证伪自己策略的形式化统计方法学。请把它当成一个研究与回测平台来用。

这个仓是一个独立维护的量化研究项目，围绕今日研究与四块核心工作区展开：

模块	说明
🧭 今日研究	汇总回测快照、行业观察、实时提醒和复盘记录，形成当天处理队列与研究档案
📊 策略回测	单资产 / 跨市场 / 批量 / Walk-Forward 回测引擎
📈 实时行情	多市场实时行情聚合、WebSocket 推送、提醒与复盘
🔥 行业热度	行业热力图、排行榜、龙头股分析与轮动观察；附"政策雷达"标签呈现 alt-data 政策事件
⚡ 纸面账户	市价 / 限价单（含取消）、滑点、止损、止盈，按 profile 持久化持仓与订单，前端基于实时行情计算浮动盈亏；支持回测结果一键预填或按市价直接成交，持仓可一键归档到今日研究

这意味着：

当前仓的前端主入口是 today / backtest / realtime / industry / paper
当前仓的后端接口围绕 /backtest/*、/realtime/*、/industry/*、/cross-market/*、/paper/*、/policy-radar/*、/research-journal/* 等能力展开
项目可以独立 clone、安装、启动和发布，不依赖其他 sibling repo

🎯 这个仓适合谁

想直接拿到一套能跑起来的量化研究与回测基础设施，而不是只拿到一个算法库
想把 策略回测、实时行情、行业热度 和当天研究档案放在同一个前后端项目里联动验证
想优先依赖真实页面和浏览器回归来确认功能，而不是只看接口或静态图

🔎 GitHub 首页建议先看

如果你想先看	建议入口
这个仓实际长什么样	本地体验 + 界面预览
怎么最快启动	快速开始
提供了哪些接口与模块	API 文档 + 项目结构
ETF 轮动是否值得继续跟踪	ETF Rotation Walk-Forward Credibility Report
最近版本改了什么	更新日志 + Release Notes

🧭 本地体验

当前不提供公开在线 Demo。请在本地同时启动前后端后体验完整功能。

最快启动

cp .env.example .env
# 可选：填入 TUSHARE_TOKEN 后，后端会启用 Tushare 作为 A股/ETF 盘后、历史和交易日历数据源
./scripts/start_system.sh

启动成功后直接访问：

http://localhost:3000?view=today 查看今日研究
http://localhost:3000 查看策略回测
http://localhost:3000?view=realtime 查看实时行情
http://localhost:3000?view=industry 查看行业热度

_{当前版本聚焦今日研究、策略回测、实时行情与行业热度四块公开能力}

_{本地启动后的主要页面流转与交互预览}

启动后可访问

页面	地址	说明
📊 策略回测	`http://localhost:3000`	单资产回测、历史记录、对比、组合优化、跨市场回测
📈 实时行情	`http://localhost:3000?view=realtime`	多市场行情聚合、提醒、复盘与深度详情
🔥 行业热度	`http://localhost:3000?view=industry`	热力图、排行榜、龙头股分析、轮动观察
📖 API 文档	`http://localhost:8000/docs`	Swagger UI 交互式文档

✨ 核心能力

📊 策略回测

支持主回测、历史复盘、策略对比、组合优化和高级实验
高级实验 工作区（?tab=advanced）整合 Walk-Forward、批量参数搜索、贝叶斯优化、市场状态分层、Portfolio 曝险与基准对比，把"过拟合检测 → 参数稳健性 → 组合验证"做成一条线
保留 cross-market 跨市场回测作为核心研究能力的一部分
内置 29 种策略，覆盖 7 大类别（见下表）；策略库用于研究与对比，不构成投资建议
回测结果支持收益、Sharpe、回撤、交易事件、月度收益等维度展示
主回测每跑完一次会自动归档到"今日研究"档案，带策略 / 标的 / 期间 / 主要指标，便于多版本对比
配套 strategy_statistical_tests.py 形式化检验层（DM + 区块自举 + Sharpe 检验 + Holm 校正），用于判断回测价差是否只是噪声

📋 内置策略一览（29 种）

类别	策略
基础策略	均线交叉 · RSI · 布林带 · 买入持有 · 海龟交易 · 多因子
高级策略	均值回归 · 动量 · VWAP · 随机振荡 · MACD · ATR 跟踪止损 · 组合策略
技术分析	Ichimoku 云图 · 随机指标 · CCI · 抛物线 SAR · 多指标融合
配对交易	单对配对交易 · 多对配对交易
机器学习	随机森林 · 逻辑回归 · 集成策略
情绪策略	情绪策略 · 情绪动量 · 逆向情绪
深度学习	LSTM · 深度学习集成 · 增强动量

📈 实时行情

多市场行情聚合，支持指数、美股、A 股、加密等分组
支持 WebSocket 实时更新、复盘快照、提醒命中历史和开发诊断
详情页整合趋势、量价、情绪、风险、相关性、AI 辅助分析
保留提醒记录、快照与诊断能力，适合作为独立的实时监控工作台

🔥 行业热度

行业热力图支持时间窗、颜色维度、来源标签与状态条联动
行业排行榜支持排序、筛选、来源联动、URL 状态持久化
龙头股详情支持火花线、AI 洞察、竞态保护与观察列表提醒
保留页面内提醒、观察与状态持久化，适合作为独立的行业研究工作区

👀 界面预览

实时行情深度详情 _{趋势、量价、情绪、风险与相关性等多维联动}	行业热度总览 _{行业评分、资金流向、板块轮动与排行榜}
行业热力图 _{Treemap 交互视图，支持多维度切换与状态条定位}	龙头股详情 _{从行业到个股的多维分析链路}

🏗️ 系统架构

整体结构

quant-trading-system/
├── backend/                        # FastAPI 后端
│   ├── main.py                     # 应用入口、中间件与路由挂载
│   └── app/
│       ├── api/v1/endpoints/       # backtest / realtime / industry / cross-market 等接口
│       ├── core/                   # 配置、错误处理、任务队列、限流状态
│       ├── db/                     # 数据库连接与 schema
│       ├── schemas/                # Pydantic 请求/响应模型
│       ├── services/               # 实时提醒、偏好、复盘、交易流
│       └── websocket/              # WebSocket 路由与连接管理
├── frontend/                       # React 18 前端 (Vite)
│   └── src/
│       ├── components/             # 回测 / 实时 / 行业 / 跨市场等组件 (31 主组件 + 6 子模块)
│       ├── hooks/                  # 实时偏好、实验工作区等自定义 Hook
│       ├── services/               # API 与 WebSocket 客户端
│       ├── contexts/               # React Context 状态管理
│       ├── i18n/                   # 国际化支持
│       └── utils/                  # 路由、快照对比、格式化工具
├── src/                            # 核心算法库
│   ├── analytics/                  # 行业分析、估值、趋势、信号、定价等 (26 模块)
│   ├── backtest/                   # 主回测 / 跨市场 / 批量 / 组合 / 风控 / 执行引擎 (14 模块)
│   ├── core/                       # 基础类、事件系统
│   ├── data/                       # 数据管理器、实时管理器、数据提供器、另类数据
│   │   └── providers/              # 8 大数据提供器 (Yahoo / AKShare / Sina / TwelveData 等)
│   ├── middleware/                 # 请求中间件
│   ├── reporting/                  # 报告生成
│   ├── security/                   # 安全与加密
│   ├── settings/                   # 分层配置管理 (base / data / trading / api / performance / gui)
│   ├── strategy/                   # 29 种内置策略实现 + 策略验证器
│   ├── trading/                    # 交易执行与跨市场资产建模
│   └── utils/                      # 通用工具
├── tests/                          # 测试套件
│   ├── unit/                       # 单元测试
│   ├── integration/                # 集成测试
│   ├── e2e/                        # Playwright 浏览器 E2E
│   └── manual/                     # system smoke 脚本
├── docs/                           # 项目文档
└── scripts/                        # 启停、检查、文档生成、验证等运维脚本

技术栈

层级	技术	说明
后端框架	FastAPI + Uvicorn	异步 RESTful API，自动 OpenAPI 文档
前端框架	React 18 + Ant Design 5	懒加载、响应式布局、主题支持
实时通信	WebSocket	实时行情与交易流广播
数据获取	yfinance · Tushare · AKShare · THS/Sina · Tencent 等多源	多 provider 聚合与故障回退
任务队列	Celery + Redis	异步回测任务与后台调度
时序数据库	TimescaleDB (PostgreSQL)	行情数据持久化与高效时序查询
图表可视化	Recharts + Ant Design Charts + Lightweight Charts	K 线 / 热力图 / 雷达图 / 走势线
监控	Prometheus Client + APScheduler	性能指标采集与定时任务
测试	pytest + Jest + Playwright	单元 / 集成 / 浏览器 E2E
CI/CD	GitHub Actions	后端回归 + 前端回归 + E2E 验证

数据提供器

当前核心行情源分工

场景	主用数据源	补充 / 兜底	定位
实时行情	Yahoo Finance	Sina / AKShare 单股接口	面向实时面板与跨市场资产，优先保留日内可更新能力
行业热度	THS	AKShare / Tushare / Sina	THS 提供行业热度主底座，AKShare 补元数据，Tushare 补盘后资金流与板块状态，Sina 做低可用兜底
龙头股	THS / Sina	AKShare / Tencent / Tushare	THS/Sina 给领涨股线索，AKShare/Tencent 补成分股和估值，Tushare `dc_index` 在其他源缺失时补盘后领涨股
A 股 / ETF 历史	Tushare Pro	AKShare / Sina	Tushare 作为付费盘后与历史研究源，不作为实时行情源

提供器	覆盖市场	说明
Yahoo Finance	美股、指数、跨市场资产	全球主要市场行情；当前实时面板的主行情源
Tushare Pro	A 股、ETF、行业盘后	公司授权 / 付费数据源；用于 A 股/ETF 历史、交易日历、市场情绪、行业盘后资金流与板块状态
AKShare	A 股、行业	沪深行情、行业分类、行业元数据、成分股与估值补充
Sina / Sina THS	A 股、行业	新浪财经实时行情与同花顺行业热度主数据
Tencent Finance	A 股单股	单股 PE/PB、市值、换手率等估值字段兜底
TwelveData	全球	多市场行情 API
AlphaVantage	美股	日线 / 周线 / 月线及技术指标
US Stock Provider	美股	美国市场专用适配器
Commodity Provider	商品	大宗商品行情

🚀 快速开始

环境要求

依赖	最低版本	推荐版本
Python	`3.9+`	`3.13`
Node.js	`16+`	`22`
npm	`8+`	`10+`

一键启动

git clone https://github.com/Leonard-Don/quant-trading-system.git
cd quant-trading-system

# 复制并按需修改环境变量
cp .env.example .env

# 一键启动前后端
./scripts/start_system.sh

# 后台托管启动（本地日常使用）
./scripts/start_system.sh --daemon --force-port-cleanup

分步启动

# 1. 安装后端依赖
pip install -r requirements-dev.txt

# 2. （可选）启动 Celery Worker
# 需要自行配置 CELERY_BROKER_URL
./scripts/start_celery_worker.sh

# 3. 启动后端
python scripts/start_backend.py

# 4. 启动前端（新终端）
cd frontend
npm install
npm start

环境变量配置

项目使用分层环境变量管理，所有配置项在 .env.example 中有完整注释。核心配置分组：

分组	说明
基础配置	日志等级、环境标识、调试模式
数据配置	缓存策略、数据源超时、刷新间隔
交易配置	初始资金、佣金、滑点、风控阈值
API 配置	前后端地址、端口、CORS
安全配置	限流、加密、审计日志
可选外部服务	数据库、Redis、Celery broker
OAuth	GitHub / Google OAuth 集成
通知	邮件、钉钉、企业微信

健康检查

python3 ./scripts/health_check.py

🧪 测试验证

项目覆盖后端单元 / 集成测试、前端组件测试和浏览器 E2E 验证。

后端测试

# 完整单元测试
pytest tests/unit/ -q

# 集成测试
pytest tests/integration/ -q

# 指定模块
pytest tests/unit/test_backtester.py tests/unit/test_realtime_manager.py -q

前端测试

cd frontend

# 完整测试套件（30 个测试文件）
CI=1 npm test -- --runInBand --watchAll=false

# 按模块测试
CI=1 npm test -- --runInBand --runTestsByPath \
  src/__tests__/app-routing.test.js \
  src/__tests__/cross-market-backtest-panel.test.js \
  src/__tests__/realtime-panel.test.js \
  src/__tests__/industry-heatmap.test.js

浏览器 E2E

cd tests/e2e

# 实时行情验证
npm run verify:realtime

# 行业功能验证
npm run verify:industry

CI 流水线

GitHub Actions 会在每次 push 到 main 或 PR 时自动运行：

Job	内容
`backend`	后端依赖安装 + 回归测试 (pytest)
`frontend`	前端依赖安装 + 回归测试 (Jest) + 构建验证
`research-e2e`	全栈启动 + Playwright E2E

📖 API 文档

启动后端后可访问：

入口	地址
Swagger UI	`http://localhost:8000/docs`
ReDoc	`http://localhost:8000/redoc`

详细参考文档：

📘 API 完整参考 — 所有接口的请求/响应契约
📬 Postman Collection — 可导入 Postman 直接调试
📄 OpenAPI Schema — 标准 JSON 格式 OpenAPI 3.0 定义

📚 相关文档

文档	说明
更新日志	版本发布记录与变更说明
API 参考	接口契约与使用示例
部署指南	生产环境部署流程
测试指南	测试编写与运行说明
项目结构	目录结构与模块说明
性能优化	性能调优建议
维护指南	日常维护与运维
回测契约	回测结果数据格式
贡献指南	开发流程与提交规范
安全策略	安全漏洞报告流程

🛠 常用脚本

脚本	说明
`scripts/start_system.sh`	一键启动前后端
`scripts/stop_system.sh`	一键停止所有服务
`scripts/start_backend.py`	单独启动后端
`scripts/start_frontend.sh`	单独启动前端
`scripts/start_celery_worker.sh`	启动 Celery 异步任务进程
`scripts/stop_celery_worker.sh`	停止 Celery 进程
`scripts/health_check.py`	全链路健康检查
`scripts/run_tests.py`	运行测试套件
`scripts/generate_api_docs.py`	生成 API 文档
`scripts/sync_version.py`	同步前后端版本号
`scripts/performance_test.py`	性能压测
`scripts/cleanup.sh`	清理缓存与临时文件

🤝 如何贡献

欢迎参与贡献！请查看 CONTRIBUTING.md 了解完整流程。

快速通道：

# 1. Fork 并克隆
git clone https://github.com/<your-username>/quant-trading-system.git

# 2. 安装依赖
pip install -r requirements-dev.txt
cd frontend && npm install && cd ..

# 3. 创建功能分支
git checkout -b feature/your-feature

# 4. 开发并测试
pytest tests/unit/ -q
cd frontend && CI=1 npm test -- --runInBand --watchAll=false

# 5. 提交 PR
git push origin feature/your-feature

🔗 相关项目

如果你还需要更偏定价研究、宏观因子监控和研究运营闭环的能力，可以查看独立项目 super-pricing-system。

两个项目当前按独立仓维护：

quant-trading-system：聚焦 策略回测 / 实时行情 / 行业热度
super-pricing-system：聚焦 定价研究 / 上帝视角 / 研究工作台 / Quant Lab
两边各自独立 clone、安装、启动、测试和发布

📄 许可证

本项目基于 MIT License 发布。

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 458 Commits
.github		.github
backend		backend
data		data
docs		docs
frontend		frontend
scripts		scripts
src		src
tests		tests
.env.example		.env.example
.gitignore		.gitignore
.pre-commit-config.yaml		.pre-commit-config.yaml
CONTRIBUTING.md		CONTRIBUTING.md
LICENSE		LICENSE
README.md		README.md
SECURITY.md		SECURITY.md
VERSION		VERSION
pyproject.toml		pyproject.toml
requirements-dev.txt		requirements-dev.txt
requirements.txt		requirements.txt

Folders and files

Latest commit

History

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🔥 行业热度

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整体结构

技术栈

数据提供器

当前核心行情源分工

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环境要求

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分步启动

环境变量配置

健康检查

🧪 测试验证

后端测试

前端测试

浏览器 E2E

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🤝 如何贡献

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