本地 A 股量化系统（面向新手）

这是一个完全本地运行、不依赖收费软件的量化交易项目，目标是帮助你完成：

• 日频历史回测（Backtest）
• 日频模拟交易（Paper Trade）
• 本地行情更新与查询（AkShare / BaoStock + DuckDB）

如果你是量化小白，可以把它理解为一条可复用流水线： 抓数据 -> 存本地 -> 读数据 -> 跑策略 -> 出结果。

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1. 项目整体功能

• 数据采集：从免费数据源拉取 A 股日线行情（AkShare / BaoStock）
• 数据存储：落地为 Parquet，并在 DuckDB 中建立统一视图 daily_bars
• 策略驱动：策略参数独立在 configs/strategies/*.yaml，便于切换和维护
• 回测输出：输出净值曲线与关键指标（如回撤）
• 模拟交易输出：输出目标持仓（orders.csv）
• 测试保障：通过 pytest 对关键模块做单元测试

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2. 目录结构

quant/
├─ engine/                     # 核心引擎代码
│  ├─ datafeed/                # 数据抓取、标准化、存储、查询
│  ├─ strategy/                # 策略实现 + 策略工厂/注册
│  ├─ portfolio/               # 仓位分配
│  ├─ risk/                    # 风控过滤（如停牌过滤）
│  ├─ execution/               # 交易成本与成交仿真
│  ├─ analytics/               # 指标计算
│  └─ runner/                  # 回测/模拟交易入口
├─ configs/
│  ├─ backtest.yaml            # 回测运行配置
│  ├─ paper_trade.yaml         # 模拟交易运行配置
│  ├─ base.yaml                # 通用参数模板
│  └─ strategies/              # 独立策略配置（推荐只改这里）
├─ scripts/
│  ├─ init_data.py             # 初始化数据目录
│  ├─ daily_update.py          # 更新行情并刷新 DuckDB 视图
│  └─ query_bars.py            # 查询本地行情
├─ tests/                      # 自动化测试
└─ reports/                    # 回测/模拟交易产出

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3. 环境与安装

1. 安装依赖
   • pip install -e .[dev]
2. 初始化目录
   • python scripts/init_data.py

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4. 运行方式

4.1 更新本地行情

python scripts/daily_update.py --source akshare --start 2025-01-01 --end 2025-03-01 --symbols 000001.SZ

说明：

• --source 支持 akshare / baostock
• 脚本会写入 data/warehouse/*.parquet，并刷新 data/db/market.duckdb 中的 daily_bars 视图
• 内置重试与备用数据源回退，网络波动时更稳

4.2 查询本地行情

python scripts/query_bars.py --symbols 000001.SZ --start 2025-01-01 --end 2025-01-31 --limit 20

4.3 运行回测

python -m engine.runner.run_backtest --config configs/backtest.yaml

产出目录：reports/backtest/

4.4 运行模拟交易

python -m engine.runner.run_paper_trade --config configs/paper_trade.yaml

产出目录：reports/paper_trade/

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5. 如何改策略？

策略逻辑与运行配置是解耦的，只需要改一个地方：configs/strategies/*.yaml

例如：

• configs/strategies/ma_cross.yaml（均线策略）
• configs/strategies/momentum.yaml（动量策略）

再在运行配置里切换：

• configs/backtest.yaml 的 strategy_config
• configs/paper_trade.yaml 的 strategy_config

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6. 已内置策略模板

• ma_cross：短均线与长均线交叉信号
• momentum：按回看窗口计算动量信号

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7. 自检命令

pytest -q

如果测试全部通过，再跑回测/模拟交易，能显著降低改动引入问题的概率。