[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"project-1629":3},{"id":4,"name":5,"fullName":6,"owner":7,"repo":5,"description":8,"homepage":9,"htmlUrl":10,"language":11,"languages":10,"totalLinesOfCode":10,"stars":12,"forks":13,"watchers":14,"openIssues":15,"contributorsCount":16,"subscribersCount":16,"size":16,"stars1d":17,"stars7d":18,"stars30d":19,"stars90d":16,"forks30d":16,"starsTrendScore":20,"compositeScore":21,"rankGlobal":10,"rankLanguage":10,"license":22,"archived":23,"fork":23,"defaultBranch":24,"hasWiki":25,"hasPages":23,"topics":26,"createdAt":10,"pushedAt":10,"updatedAt":32,"readmeContent":33,"aiSummary":34,"trendingCount":16,"starSnapshotCount":16,"syncStatus":35,"lastSyncTime":36,"discoverSource":37},1629,"QuantMind","qusong0627\u002FQuantMind","qusong0627","QuantMind 开源版 是一款面向个人量化研究者的本地化金融量化交易平台，基于微软 Qlib 量化框架构建，提供从模型训练，回测，推理，实盘交易的完整研究闭环。 平台深度集成 LightGBM 等主流机器学习模型，支持 146 维量化因子训练与推理，用户可快速构建 Alpha 策略并在历史数据上验证效果。核心功能涵盖智能策略生成、模型训练、回测中心、QuantBot 助手及多模型管理，全部功能无使用限制。 开源版采用本地单机部署，通过 docker compose 一键启动，无需依赖云服务，数据与模型完全本地化，保障研究隐私。适合个人开发者、学术研究者及小团队进行量化策略原型验证与二次开发，是进入金融量化领域的理想起点。","https:\u002F\u002Foss.quantmindai.cn\u002F",null,"Python",348,111,5,13,0,22,46,124,66,6.15,"GNU Affero General Public License v3.0",false,"master",true,[27,28,29,30,31],"docker","lightgbm","python3","qlib","quant","2026-06-12 02:00:30","\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Cimg src=\"docs\u002Fimages\u002FDashboard.png\" alt=\"QuantMind Dashboard\" width=\"100%\">\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch1 align=\"center\">QuantMind\u003C\u002Fh1>\n\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Cstrong>新一代智能量化交易架构\u003C\u002Fstrong>\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Cstrong>打通模型训练、回测、推理、实盘全流程闭环\u003C\u002Fstrong>\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Ca href=\"#-核心特性\">核心特性\u003C\u002Fa> •\n  \u003Ca href=\"#-快速开始\">快速开始\u003C\u002Fa> •\n  \u003Ca href=\"#-功能演示\">功能演示\u003C\u002Fa> •\n  \u003Ca href=\"#-技术架构\">技术架构\u003C\u002Fa> •\n  \u003Ca href=\"#-文档导航\">文档导航\u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FPython-3.10+-blue.svg\" alt=\"Python\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FNode.js-20+-green.svg\" alt=\"Node.js\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FLicense-AGPL%20v3-blue.svg\" alt=\"License\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FQlib-Powered-orange.svg\" alt=\"Qlib\">\n\u003C\u002Fp>\n\n---\n\n## ✨ 核心特性\n\n### 🧠 Qlib 内核驱动\n\n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：\n\n- **LightGBM 模型** — 高性能梯度提升模型，专为金融时序预测优化\n- **Alpha158 因子集** — 158 个经典量化因子，覆盖动量、估值、质量等多维度\n- **自动化特征工程** — 51 维标准化特征，开箱即用\n\n### 🎯 双引擎回测系统\n\n独创 **Qlib + Pandas** 双引擎架构，灵活应对不同场景：\n\n| 引擎 | 适用场景 | 性能 |\n|------|----------|------|\n| **Qlib Engine** | 复杂策略、多因子模型、机构级研究 | 极高性能 |\n| **Pandas Engine** | 快速验证、简单策略、教学演示 | 轻量极快 |\n\n### 🤖 AI 模型全生命周期管理\n\n从训练到推理，完整闭环：\n\n```mermaid\nflowchart LR\n    A[📊 数据准备] --> B[🧠 模型训练]\n    B --> C[📈 效果评估]\n    C --> D{通过验证?}\n    D -->|是| E[🚀 模型部署]\n    D -->|否| B\n    E --> F[⚡ 实时推理]\n    F --> G[📡 信号生成]\n    G --> H[💹 执行交易]\n\n    style A fill:#e3f2fd\n    style B fill:#f3e5f5\n    style C fill:#fff3e0\n    style E fill:#e8f5e9\n    style F fill:#fce4ec\n    style G fill:#e1f5fe\n    style H fill:#f1f8e9\n```\n\n- **一键训练** — 自动化特征提取、样本划分、超参优化\n- **模型版本管理** — 多模型共存，一键切换\n- **实时推理** — 每日自动生成交易信号\n\n### 📈 实盘交易对接\n\n支持多券商实盘交易：\n\n- **QMT 券商** — 迅投 QMT 深度对接\n- **模拟盘验证** — 实盘前完整模拟\n- **风控系统** — 止损止盈、仓位控制、风险预警\n\n---\n\n## 🚀 快速开始\n\n### 环境要求\n\n| 组件 | 版本 | 说明 |\n|------|------|------|\n| 操作系统 | Ubuntu 22.04+ | 推荐 Ubuntu 24.04 LTS |\n\n**硬件配置：**\n\n| 功能模块 | 最低配置 | 推荐配置 |\n|----------|----------|----------|\n| 基础功能（智能策略、AI-IDE、回测中心、QuantBot） | 4核 8GB | 4核 16GB |\n| 完整功能（含模型训练、模型推理） | 8核 32GB | 16核 64GB |\n\n### 一键部署\n\n在全新的 Ubuntu 服务器上执行：\n\n```bash\ncurl -fsSL https:\u002F\u002Fgitee.com\u002Fqusong0627\u002Fquantmind\u002Fraw\u002Fmaster\u002Fdeploy\u002Fquick-deploy.sh | sudo bash -s -- --yes\n```\n\n部署完成后访问：`http:\u002F\u002F\u003C服务器IP>`\n\n**默认账号：** `admin` \u002F `admin123`\n\n### 一键更新\n\n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）：\n\n```bash\ncurl -fsSL https:\u002F\u002Fgitee.com\u002Fqusong0627\u002Fquantmind\u002Fraw\u002Fmaster\u002Fdeploy\u002Fupdate.sh | sudo bash\n```\n\n\n### 离线数据包\n\n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）：\n\n**下载地址：** [https:\u002F\u002Foss.quantmindai.cn\u002Fdata-download.html](https:\u002F\u002Foss.quantmindai.cn\u002Fdata-download.html)\n\n数据包包含：\n- Qlib 股票特征数据（6000+ 股票）\n- 模型特征快照（2016-2026 年）\n- 预训练模型文件\n\n安装方法详见：[docs\u002F数据包安装指南.md](docs\u002F数据包安装指南.md)\n\n> 📖 完整部署选项、常见问题 → [docs\u002F部署指南.md](docs\u002F部署指南.md)\n\n---\n\n## 📸 功能演示\n\n### 📊 智能仪表盘\n\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Cimg src=\"docs\u002Fimages\u002FDashboard.png\" alt=\"Dashboard\" width=\"80%\">\n\u003C\u002Fp>\n\n实时监控账户状态、持仓盈亏、策略表现，一目了然。\n\n### 🔬 快速回测\n\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Cimg src=\"docs\u002Fimages\u002FQuickBacktest.png\" alt=\"Quick Backtest\" width=\"80%\">\n\u003C\u002Fp>\n\n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。\n\n### 🧠 模型训练\n\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Cimg src=\"docs\u002Fimages\u002FModelTraining.png\" alt=\"Model Training\" width=\"80%\">\n\u003C\u002Fp>\n\n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。\n\n### 🎯 模型管理\n\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Cimg src=\"docs\u002Fimages\u002FModelManagement.png\" alt=\"Model Management\" width=\"80%\">\n\u003C\u002Fp>\n\n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。\n\n### 📈 模型推理\n\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Cimg src=\"docs\u002Fimages\u002FModelInference.png\" alt=\"Model Inference\" width=\"80%\">\n\u003C\u002Fp>\n\n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。\n\n### 🔍 投研平台\n\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Cimg src=\"docs\u002Fimages\u002Fresearch.png\" alt=\"Research Platform\" width=\"80%\">\n\u003C\u002Fp>\n\n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。\n\n### 💹 实盘交易\n\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Cimg src=\"docs\u002Fimages\u002FLiveTrading.png\" alt=\"Live Trading\" width=\"80%\">\n\u003C\u002Fp>\n\n对接券商实盘，支持自动下单、持仓同步、风险控制。\n\n### 🛡️ 风险管理\n\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Cimg src=\"docs\u002Fimages\u002FBasicRisk.png\" alt=\"Risk Management\" width=\"80%\">\n\u003C\u002Fp>\n\n完善的风控体系：止损止盈、仓位限制、黑名单管理、异常预警。\n\n### 📊 高级分析\n\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Cimg src=\"docs\u002Fimages\u002FAdvancedAnalysis.png\" alt=\"Advanced Analysis\" width=\"80%\">\n\u003C\u002Fp>\n\n深度策略分析：收益归因、风险分解、因子暴露、Benchmark 对比。\n\n---\n\n## 🏗️ 技术架构\n\n### 微服务架构\n\n```mermaid\nflowchart TB\n    subgraph Client[\"🖥️ 客户端\"]\n        Web[\"Web Browser\"]\n        Desktop[\"Electron Desktop\"]\n    end\n\n    subgraph Gateway[\"🚪 API Gateway :8000\"]\n        Auth[\"用户认证\"]\n        Strategy[\"策略管理\"]\n    end\n\n    subgraph Engine[\"🧠 Engine Service :8001\"]\n        Qlib[\"Qlib 回测引擎\"]\n        Training[\"模型训练\"]\n        Inference[\"AI 推理\"]\n    end\n\n    subgraph Trade[\"💹 Trade Service :8002\"]\n        Order[\"订单管理\"]\n        Position[\"持仓管理\"]\n        Risk[\"风控系统\"]\n    end\n\n    subgraph Stream[\"📡 Stream Service :8003\"]\n        Quote[\"实时行情\"]\n        WS[\"WebSocket 推送\"]\n    end\n\n    subgraph Storage[\"💾 数据层\"]\n        PG[(\"PostgreSQL\u003Cbr\u002F>数据库\")]\n        Redis[(\"Redis\u003Cbr\u002F>缓存\")]\n        Local[(\"本地存储\u003Cbr\u002F>\u002Fdata\")]\n    end\n\n    subgraph External[\"🌐 外部服务\"]\n        Broker[\"券商接口\"]\n        Market[\"行情源\"]\n    end\n\n    Client --> Gateway\n    Gateway --> Engine\n    Gateway --> Trade\n    Gateway --> Stream\n\n    Engine --> PG\n    Engine --> Redis\n    Engine --> Local\n\n    Trade --> PG\n    Trade --> Redis\n    Trade --> Broker\n\n    Stream --> Redis\n    Stream --> Market\n    Stream --> Client\n\n    style Client fill:#e1f5fe\n    style Gateway fill:#fff3e0\n    style Engine fill:#f3e5f5\n    style Trade fill:#e8f5e9\n    style Stream fill:#fce4ec\n    style Storage fill:#f5f5f5\n    style External fill:#fff8e1\n```\n\n### 技术栈\n\n| 层级 | 技术选型 |\n|------|----------|\n| **前端** | Electron + React + TypeScript + Ant Design |\n| **后端** | Python 3.10 + FastAPI + SQLAlchemy |\n| **回测引擎** | Qlib + Pandas 双引擎 |\n| **AI 模型** | LightGBM + Qlib Model Framework |\n| **数据库** | PostgreSQL 15 + Redis 7 |\n| **消息队列** | Celery + Redis |\n| **容器化** | Docker + Docker Compose |\n\n> 📖 完整架构说明 → [docs\u002F系统架构文档.md](docs\u002F系统架构文档.md)\n\n---\n\n## 📚 文档导航\n\n| 类别 | 文档 |\n|------|------|\n| **部署** | [部署指南](docs\u002F部署指南.md) · [数据包安装](docs\u002F数据包安装指南.md) · [Web部署](docs\u002FWeb部署指南.md) |\n| **开发** | [Electron编译](docs\u002FElectron编译方案.md) · [开发环境](#-开发环境) |\n| **架构** | [系统架构](docs\u002F系统架构文档.md) · [Qlib架构](docs\u002FQlib架构与回测原理.md) |\n| **策略** | [Alpha158训练](docs\u002Falpha158训练计划.md) · [策略比较](docs\u002F策略比较分析.md) · [多模型切换](docs\u002F多模型训练与推理切换设计方案.md) |\n| **规范** | [Qlib策略开发](docs\u002FQlib内部策略开发规范.md) · [回测费用](docs\u002F回测费用配置说明.md) |\n| **数据** | [高维特征存储](docs\u002F高维特征存储与统一访问方案.md) · [152维特征方案](docs\u002FQuantMind_152维特征方案规范.md) · [行情快照](docs\u002F行情快照写入规范.md) |\n\n---\n\n## 🧪 测试\n\n```bash\n# 单元测试\npython backend\u002Frun_tests.py unit\n\n# 集成测试\npython backend\u002Frun_tests.py integration\n\n# 全量测试\npython backend\u002Frun_tests.py all\n```\n\n### 开发环境\n\n```bash\n# 后端开发\nsource .venv\u002Fbin\u002Factivate\npip install -r requirements.txt\npython backend\u002Fmain_oss.py\n\n# 前端开发\ncd electron && npm install && npm run dev\n```\n\n> 📖 部署常见问题 → [docs\u002F部署指南.md#常见问题](docs\u002F部署指南.md#常见问题)\n\n---\n\n## 📁 项目结构\n\n```\nquantmind\u002F\n├── backend\u002F\n│   ├── main_oss.py              # 统一入口\n│   ├── services\u002F\n│   │   ├── api\u002F                 # API 服务\n│   │   ├── engine\u002F              # 回测引擎\n│   │   ├── trade\u002F               # 交易服务\n│   │   └── stream\u002F              # 行情服务\n│   └── shared\u002F                  # 共享模块\n├── electron\u002F\n│   └── src\u002F                     # 前端源码\n├── models\u002F                      # 模型文件\n├── db\u002F                          # 数据文件\n├── deploy\u002F\n│   └── deploy.sh                # 一键部署脚本\n├── docker\u002F\n│   └── Dockerfile.oss           # 镜像构建\n├── docs\u002F                        # 文档\n└── docker-compose.yml           # 服务编排\n```\n\n---\n\n## 🤝 贡献\n\n欢迎提交 Issue 和 Pull Request！\n\n---\n\n## 📄 License\n\n[GNU Affero General Public License v3.0](LICENSE)\n\n---\n\n## 🙏 致谢\n\n- [Qlib](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmicrosoft\u002Fqlib) — 微软量化投资平台\n- [LightGBM](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmicrosoft\u002FLightGBM) — 微软梯度提升框架\n- [FastAPI](https:\u002F\u002Ffastapi.tiangolo.com\u002F) — 现代高性能 Web 框架\n\n---\n\n## 💬 QQ 群\n\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Cimg src=\"docs\u002Fimages\u002F1097406397.png\" alt=\"QuantMind QQ 群二维码\" width=\"260\">\n\u003C\u002Fp>\n\n---\n\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Cstrong>QuantMind\u003C\u002Fstrong> — 让量化交易更简单\n\u003C\u002Fp>\n","QuantMind 开源版是一款面向个人量化研究者的本地化金融量化交易平台，基于微软 Qlib 量化框架构建。它提供从模型训练、回测、推理到实盘交易的完整研究闭环，深度集成 LightGBM 等主流机器学习模型，支持 146 维量化因子训练与推理，用户可以快速构建 Alpha 策略并在历史数据上验证效果。核心功能包括智能策略生成、模型训练、双引擎回测系统、QuantBot 助手及多模型管理，所有功能无使用限制。该项目采用本地单机部署，通过 Docker Compose 一键启动，无需依赖云服务，保障了研究隐私。适合个人开发者、学术研究者及小团队进行量化策略原型验证与二次开发，是进入金融量化领域的理想起点。",2,"2026-06-11 02:45:06","CREATED_QUERY"]