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金策智算 · 智能投研决策系统

基于唐朝的三省六部制度建立的量化系统,分权协同、风控闭环、强化回测与执行。

Python Framework Frontend Status Market

目录

项目简介

本项目采用“三省六部”思想构建量化系统,把策略生成、风控审核、执行清算分层解耦,支持A股以下核心场景:

  • 历史回测与报告输出
  • 实盘监控与风控拦截
  • 多策略统一管理(内置 + 自定义)
  • Web 面板配置与任务控制
image

核心特性

  • 多策略并行:内置策略与用户策略统一纳管
  • 风控优先:门下省一票否决机制,覆盖止损、回撤、仓位约束
  • 回测闭环:从数据获取、信号执行到结果分析全链路打通
  • 数据源可切换:AkShare / Tushare / 默认 API / MySQL / PostgreSQL
  • 可视化运维:server.py + dashboard.html 提供操作面板
image image

架构设计(智能体智能)

三省(决策主链路)

  • 太子院:数据前置校验与分发
  • 中书省:策略信号生成
  • 门下省:风控审核与拦截
  • 尚书省:执行调度与资金清算

六部(职能部门)

  • 吏部:策略注册与生命周期管理
  • 户部:现金、成本、净值核算
  • 礼部:业绩报表与策略排行
  • 兵部:撮合执行与交易管理
  • 刑部:违规记录与风险事件
  • 工部:行情清洗与指标计算

流程图

flowchart LR
  A[行情数据源] --> B[太子院 CrownPrince]
  B --> C[中书省 ZhongshuSheng]
  C --> D[门下省 MenxiaSheng]
  D -->|通过| E[尚书省 ShangshuSheng]
  D -->|否决| F[刑部 XingBuJustice]
  E --> G[兵部 BingBuWar]
  E --> H[户部 HuBuRevenue]
  E --> I[礼部 LiBuRites]
Loading

项目结构

.
├─src/
│  ├─core/            # 三省核心流程
│  ├─ministries/      # 六部职能实现
│  ├─strategies/      # 内置与自定义策略管理
│  ├─strategy_intent/ # 策略意图解析与生成
│  └─utils/           # 配置、指标、数据源封装
├─data/               # 历史数据、策略库、报告数据
├─dashboard.html      # Web 面板
├─server.py           # FastAPI 服务入口
├─main.py             # 回测入口
├─run_live.py         # 实盘监控入口
└─run_backtest.py     # 命令行回测入口

快速开始

1. 环境要求

  • Python 3.8+
  • 建议使用虚拟环境

2. 安装依赖

pip install -r requirements.txt
pip install tushare akshare fastapi uvicorn

3. 配置说明

  • 主配置:config.json
  • 本地覆盖配置:config.private.json(可选)

系统会先加载 config.json,再自动用 config.private.json 进行覆盖。

config.private.json 示例:

{
  "data_provider": {
    "tushare_token": "your_token",
    "default_api_key": "your_api_key",
    "llm_api_key": "your_llm_key",
    "strategy_llm_api_key": "your_strategy_llm_key"
  }
}

维护方式说明:

  • 推荐直接维护 config.private.json,便于版本隔离与本地管理。
  • 也可以在前端配置中心维护密钥字段,效果等价。
  • 当前系统已实现“保存分流”:前端保存时普通配置写入 config.json,密钥字段写入 config.private.json
  • 若本地不存在 config.private.json,首次在前端保存密钥后会自动创建该文件。
  • 自定义策略也支持“私有优先读取”:若存在 data/strategies/custom_strategies.private.json,系统会优先读取并写入该文件;否则回退到 data/strategies/custom_strategies.json

推荐做法(多机器一致):

  • 建议将私有文件放到仓库外目录,例如:D:\04.量化\private-data
  • 可直接在 config.json 中配置以下路径(无需每次敲命令):
    • system.private_config_path
    • system.private_strategy_path
  • 建议配置如下环境变量(每台机器各自设置一次):
    • CONFIG_PRIVATE_PATH=D:\04.量化\private-data\config.private.json
    • CUSTOM_STRATEGIES_PRIVATE_PATH=D:\04.量化\private-data\strategies\custom_strategies.private.json
    • CUSTOM_STRATEGIES_WRITE_PRIVATE=1

PowerShell 示例:

New-Item -ItemType Directory -Force -Path "D:\04.量化\private-data\strategies" | Out-Null
setx CONFIG_PRIVATE_PATH "D:\04.量化\private-data\config.private.json"
setx CUSTOM_STRATEGIES_PRIVATE_PATH "D:\04.量化\private-data\strategies\custom_strategies.private.json"
setx CUSTOM_STRATEGIES_WRITE_PRIVATE "1"

说明:

  • 代码拉取到新机器后,不会自动带上私有文件,需要你自行放置到上述路径。
  • 路径优先级:环境变量 > config.json 路径配置 > 项目默认路径。
  • 新版 server.py 启动时会检查私有配置与私有策略路径,缺失会在日志中给出明确原因与修复建议。
  • config.private.json 必须保存为 UTF-8(无 BOM);若使用 UTF-8 with BOM,加载会失败并表现为 default_api_keytushare_token 为空。

4. 启动方式

回测模式:

python main.py

命令行回测:

python run_backtest.py --stock 600036.SH --start 2025-01-01 --end 2025-12-31 --capital 1000000

实盘监控:

python run_live.py

启动 Web 面板(实际只需要启动server,剩下的都会启动):

python server.py

命令行临时指定端口:

python server.py --prot 8001

可自定义启动地址与端口(优先级:环境变量 > config.json):

$env:SERVER_HOST="0.0.0.0"
$env:SERVER_PORT="9000"
python server.py

也可在 config.jsonsystem.server_hostsystem.server_port 中配置。

前台配置中心可以进行具体的配置

数据准备

  • 本仓库默认不提供完整历史数据,data/history/.gitignore 忽略,克隆后通常为空或仅少量样例。
  • 若需完整回测数据,请联系仓库维护者。
  • 如果你使用默认 API 数据源,系统会从 data_provider.default_api_url 拉取行情;若该服务不可用,回测将拿不到数据。
  • 若你使用 Tushare/AkShare,可直接联网拉取,不依赖本地 data/history 全量文件。
  • 历史差异同步功能依赖三项配置同时可用:default_api_urldefault_api_keytushare_token

数据源与使用条件

数据源 配置项 使用条件 典型用途
default API data_provider.source=default + default_api_url + default_api_key 需要可访问的私有/自建行情服务 统一分钟线、批量回测
Tushare data_provider.source=tushare + tushare_token 需要 Tushare Token 与网络连通 标准化行情获取、历史补数
AkShare data_provider.source=akshare 通常无需 Token,但依赖网络与上游可用性 快速验证、轻量使用
MySQL data_provider.source=mysql + mysql_* 配置 需安装 pymysql 并可直连 MySQL 本地库直读、低延迟回测
PostgreSQL data_provider.source=postgresql + postgres_* 配置 需安装 psycopg2-binary 并可直连 PostgreSQL 本地库直读、低延迟回测

说明:

  • 实盘入口 run_live.py 支持 TUSHARE_TOKEN 环境变量覆盖配置文件。
  • 未提供 Tushare Token 且选择 tushare 时,会自动回退到 akshare。
  • MySQL 直连默认读取表:dat_1mins/dat_5mins/dat_10mins/dat_15mins/dat_30mins/dat_60mins/dat_day,可在 config.json 覆盖。
  • MySQL 支持连接池与分页批量读取:mysql_pool_sizemysql_pool_wait_timeout_secmysql_query_page_size,用于大区间回测提速。
  • PostgreSQL 直连默认读取表:dat_1mins/dat_5mins/dat_10mins/dat_15mins/dat_30mins/dat_60mins/dat_day,可在 config.json 覆盖。
  • PostgreSQL 支持连接池与分页批量读取:postgres_pool_sizepostgres_pool_wait_timeout_secpostgres_query_page_size,用于大区间回测提速。
  • 回测支持将分钟K线缓存落库到数据库:data_provider.backtest_cache_db_source 可设为 mysqlpostgresql
  • 增量同步支持两种写入模式:history_sync.write_mode=api(写入 default_api_url 对应服务)或 history_sync.write_mode=direct_db(直连 mysql/postgresql)。
  • 直连数据库模式下,目标库由 history_sync.direct_db_source 指定,可选 mysql / postgresql
  • PostgreSQL 落库使用 ON CONFLICT (code, trade_time),目标表需具备 (code, trade_time) 唯一约束。
  • MySQL 落库使用 ON DUPLICATE KEY UPDATE,目标表需具备可触发冲突更新的唯一键(建议 (code, trade_time))。
  • 增量同步时间窗口新增两种模式:history_sync.time_mode=lookback(按 lookback_days 回看最近 N 天)与 history_sync.time_mode=custom(使用 custom_start_time/custom_end_time 固定区间)。
  • 当请求或配置中显式传入 start_time/end_time 时,优先使用显式时间,time_mode 仅在未显式传时间时生效。
  • history_sync.intraday_mode=true 时,未显式传时间将使用“当日(或最近交易日)09:30:00~15:00:00”窗口;默认建议关闭,仅在盘中补数场景启用。
  • history_sync.session_only=true(默认)时,分钟线源数据会过滤为交易时段 09:30:00~15:00:00,避免写入非交易分钟。

增量同步时间配置示例

"history_sync": {
  "time_mode": "lookback",
  "lookback_days": 20,
  "custom_start_time": "",
  "custom_end_time": "",
  "session_only": true,
  "intraday_mode": false
}
  • 最近 N 天模式:time_mode=lookback + lookback_days=N
  • 自定义区间模式:time_mode=custom + custom_start_time=YYYY-MM-DD HH:MM:SS + custom_end_time=YYYY-MM-DD HH:MM:SS
  • API /api/history_sync/run/api/history_sync/scheduler/start 同步支持上述字段:time_mode/custom_start_time/custom_end_time/session_only/intraday_mode

自定义开始/结束时间窗模板写法

  • 固定格式:YYYY-MM-DD HH:MM:SS
  • 推荐边界:开始时间写 09:30:00,结束时间写 15:00:00
  • 生效前提:time_mode 必须是 custom
  • 优先级:若同时传了 start_time/end_time,则以 start_time/end_time 为准
"history_sync": {
  "time_mode": "custom",
  "custom_start_time": "2026-03-01 09:30:00",
  "custom_end_time": "2026-03-31 15:00:00",
  "session_only": true,
  "intraday_mode": false
}

接口请求体模板:

{
  "time_mode": "custom",
  "custom_start_time": "2026-03-01 09:30:00",
  "custom_end_time": "2026-03-31 15:00:00",
  "session_only": true,
  "intraday_mode": false
}

历史数据源表结构参照

  • MySQL 建表参考:项目根目录 历史数据源表结构.sql
  • 该脚本已包含分钟/日线表及 uk_code_trade_time(code, trade_time) 唯一索引定义,可直接用于 MySQL 初始化。
  • PostgreSQL 可按同名表结构迁移,并确保存在唯一约束 (code, trade_time),以兼容缓存落库的 upsert 语义。

全局回测与实盘监控模板

  • 全局默认参数、策略映射规则、实盘告警阈值模板见:全局回测与实盘监控基线模板.md
  • 建议先按模板完成统一口径配置,再接入回测与实盘链路
  • 默认数据源建议固定为 default,避免回测中途切换
  • 建议采用“回测 -> 模拟盘 -> 小资金实盘”分级准入

安全基线

  • 禁止将 Token / Key 写入 config.json
  • 统一将密钥写入 config.private.json 或环境变量
  • .gitignore 已忽略 config.private.json.env*
  • Web 面板中的密钥字段已改为密码框显示
  • 配置保存会分流:普通配置写入 config.json,密钥字段写入 config.private.json
  • 后端 /api/config 返回的密钥字段为脱敏值,请勿在公网暴露未鉴权服务

已知限制

  • main.py 的回测时间区间默认写死在代码内(2024-01-01 到 2025-12-31),开箱即用但灵活性有限。
  • 数据源切换依赖配置正确性,配置缺失时会出现“无有效数据,回测终止”。
  • 仪表盘密钥字段为密码框,仅提供前端遮挡,不等同于后端鉴权与传输加密能力。
  • 当前仓库未内置 CI 自动检查流程,提交前建议自行执行核心脚本与测试。

Roadmap

  • 三省六部核心交易链路
  • 回测 + 实盘双模式
  • 策略管理与自定义策略存储
  • Web 配置与任务控制面板
  • 更完善的 CI(测试、格式检查、发布流程)
  • 更多标准化样例策略与基准报告

授权说明

本项目采用 “个人非商业免费 + 商业需授权” 模式。

免费使用范围(非商业)

  • 个人学习
  • 学术研究
  • 本地自用(不对外提供商业服务)

以下行为必须事先取得作者书面商业授权

  • 售卖本项目或衍生版本
  • 托管服务、SaaS、云端收费服务
  • 二次包装后销售、分销、代理
  • 任何直接或间接盈利部署

商业授权联系

  • 联系方式:zthx410@163.com
  • 说明:商业授权范围、费用与支持条款以双方签署协议为准。
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免责声明

  • 本项目仅用于量化回测、本地数据处理与技术研究。
  • 不构成投资建议,不荐股,不承诺收益。
  • 使用本项目产生的一切风险(包括但不限于投资损失、数据损失、业务中断)由使用者自行承担。

详细条款请见仓库根目录 LICENSE 文件;如与商业协议冲突,以商业协议为准。

贡献指南

欢迎提交 Issue 和 PR。建议流程:

  1. Fork 项目并创建功能分支
  2. 保持提交粒度清晰,说明改动动机
  3. 提交前确保核心脚本可运行
  4. 通过 PR 描述测试方法与影响范围

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不靠情绪买卖、不追小道消息,专注用客观数据辅助决策。 我们仅提供本地化私有行情数据服务与历史回测工具,帮你把主观想法变成可验证的交易规则,用历史数据检验方法有效性,通过指标监控约束随意操作、控制回撤风险,让交易更有纪律、更落地。 本产品为纯量化工具,不荐股、不指导买卖、不预测行情、不承诺收益,所有决策由用户自主判断,只为你提供客观的数据支撑与AI辅助。

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