新一代智能量化交易架构
打通模型训练、回测、推理、实盘全流程闭环
核心特性 • 快速开始 • 功能演示 • 技术架构 • 文档导航
基于微软 Qlib 量化框架深度集成，提供业界领先的量化研究能力：
- LightGBM 模型 — 高性能梯度提升模型，专为金融时序预测优化
- Alpha158 因子集 — 158 个经典量化因子，覆盖动量、估值、质量等多维度
- 自动化特征工程 — 51 维标准化特征，开箱即用
独创 Qlib + Pandas 双引擎架构，灵活应对不同场景：
| 引擎 | 适用场景 | 性能 |
|---|---|---|
| Qlib Engine | 复杂策略、多因子模型、机构级研究 | 极高性能 |
| Pandas Engine | 快速验证、简单策略、教学演示 | 轻量极快 |
从训练到推理，完整闭环：
flowchart LR
A[📊 数据准备] --> B[🧠 模型训练]
B --> C[📈 效果评估]
C --> D{通过验证?}
D -->|是| E[🚀 模型部署]
D -->|否| B
E --> F[⚡ 实时推理]
F --> G[📡 信号生成]
G --> H[💹 执行交易]
style A fill:#e3f2fd
style B fill:#f3e5f5
style C fill:#fff3e0
style E fill:#e8f5e9
style F fill:#fce4ec
style G fill:#e1f5fe
style H fill:#f1f8e9
- 一键训练 — 自动化特征提取、样本划分、超参优化
- 模型版本管理 — 多模型共存，一键切换
- 实时推理 — 每日自动生成交易信号
支持多券商实盘交易：
- QMT 券商 — 迅投 QMT 深度对接
- 模拟盘验证 — 实盘前完整模拟
- 风控系统 — 止损止盈、仓位控制、风险预警
| 组件 | 版本 | 说明 |
|---|---|---|
| 操作系统 | Ubuntu 22.04+ | 推荐 Ubuntu 24.04 LTS |
硬件配置：
| 功能模块 | 最低配置 | 推荐配置 |
|---|---|---|
| 基础功能（智能策略、AI-IDE、回测中心、QuantBot） | 4核 8GB | 4核 16GB |
| 完整功能（含模型训练、模型推理） | 8核 32GB | 16核 64GB |
在全新的 Ubuntu 服务器上执行：
curl -fsSL https://gitee.com/qusong0627/quantmind/raw/master/deploy/quick-deploy.sh | sudo bash脚本将引导您交互式完成部署配置。
默认账号： admin / admin123
已部署服务器可直接执行远程更新脚本，自动拉取最新代码并重建前后端服务（不初始化、不清理数据库）：
curl -fsSL https://gitee.com/qusong0627/quantmind/raw/master/deploy/update.sh | sudo bash部署完成后，需要下载离线数据包以启用完整功能（回测、模型训练、模型推理）：
下载地址： https://oss.quantmindai.cn/data-download.html
数据包包含：
- Qlib 股票特征数据（6000+ 股票）
- 模型特征快照（2016-2026 年）
- 预训练模型文件
安装方法详见：docs/数据包安装指南.md
📖 完整部署选项、常见问题 → docs/部署指南.md
实时监控账户状态、持仓盈亏、策略表现，一目了然。
分钟级完成策略回测，支持自定义参数、多标的组合、详细绩效报告。
可视化配置训练参数，自动完成特征工程、样本划分、模型训练与评估。
多版本模型管理，一键切换生产模型，查看训练日志与性能指标。
每日自动推理生成交易信号，支持手动触发、信号导出、历史回溯。
聚合展示候选股票、模型分数、涨跌幅与多周期收益，支持批次切换、量化筛选与投研决策。
对接券商实盘，支持自动下单、持仓同步、风险控制。
完善的风控体系：止损止盈、仓位限制、黑名单管理、异常预警。
深度策略分析：收益归因、风险分解、因子暴露、Benchmark 对比。
flowchart TB
subgraph Client["🖥️ 客户端"]
Web["Web Browser"]
Desktop["Electron Desktop"]
end
subgraph Gateway["🚪 API Gateway :8000"]
Auth["用户认证"]
Strategy["策略管理"]
end
subgraph Engine["🧠 Engine Service :8001"]
Qlib["Qlib 回测引擎"]
Training["模型训练"]
Inference["AI 推理"]
end
subgraph Trade["💹 Trade Service :8002"]
Order["订单管理"]
Position["持仓管理"]
Risk["风控系统"]
end
subgraph Stream["📡 Stream Service :8003"]
Quote["实时行情"]
WS["WebSocket 推送"]
end
subgraph Storage["💾 数据层"]
PG[("PostgreSQL<br/>数据库")]
Redis[("Redis<br/>缓存")]
Local[("本地存储<br/>/data")]
end
subgraph External["🌐 外部服务"]
Broker["券商接口"]
Market["行情源"]
end
Client --> Gateway
Gateway --> Engine
Gateway --> Trade
Gateway --> Stream
Engine --> PG
Engine --> Redis
Engine --> Local
Trade --> PG
Trade --> Redis
Trade --> Broker
Stream --> Redis
Stream --> Market
Stream --> Client
style Client fill:#e1f5fe
style Gateway fill:#fff3e0
style Engine fill:#f3e5f5
style Trade fill:#e8f5e9
style Stream fill:#fce4ec
style Storage fill:#f5f5f5
style External fill:#fff8e1
| 层级 | 技术选型 |
|---|---|
| 前端 | Electron + React + TypeScript + Ant Design |
| 后端 | Python 3.10 + FastAPI + SQLAlchemy |
| 回测引擎 | Qlib + Pandas 双引擎 |
| AI 模型 | LightGBM + Qlib Model Framework |
| 数据库 | PostgreSQL 15 + Redis 7 |
| 消息队列 | Celery + Redis |
| 容器化 | Docker + Docker Compose |
📖 完整架构说明 → docs/系统架构文档.md
| 类别 | 文档 |
|---|---|
| 部署 | 部署指南 · 数据包安装 · Web部署 |
| 开发 | Electron编译 · 开发环境 |
| 架构 | 系统架构 · Qlib架构 |
| 策略 | Alpha158训练 · 策略比较 · 多模型切换 |
| 规范 | Qlib策略开发 · 回测费用 |
| 数据 | 高维特征存储 · 152维特征方案 · 行情快照 |
# 单元测试
python backend/run_tests.py unit
# 集成测试
python backend/run_tests.py integration
# 全量测试
python backend/run_tests.py all# 后端开发
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
python backend/main_oss.py
# 前端开发
cd electron && npm install && npm run dev📖 部署常见问题 → docs/部署指南.md#常见问题
quantmind/
├── backend/
│ ├── main_oss.py # 统一入口
│ ├── services/
│ │ ├── api/ # API 服务
│ │ ├── engine/ # 回测引擎
│ │ ├── trade/ # 交易服务
│ │ └── stream/ # 行情服务
│ └── shared/ # 共享模块
├── electron/
│ └── src/ # 前端源码
├── models/ # 模型文件
├── db/ # 数据文件
├── deploy/
│ └── deploy.sh # 一键部署脚本
├── docker/
│ └── Dockerfile.oss # 镜像构建
├── docs/ # 文档
└── docker-compose.yml # 服务编排
欢迎提交 Issue 和 Pull Request！
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