# easy-tdx [![License: MIT](https://img.shields.io/badge/License-MIT-yellow.svg)](LICENSE) [![PyPI](https://img.shields.io/pypi/v/easy-tdx.svg)](https://pypi.org/project/easy-tdx/) [![GitHub Repo stars](https://img.shields.io/github/stars/handsomejustin/easy-tdx?style=social)](https://github.com/handsomejustin/easy-tdx) [![GitHub last commit](https://img.shields.io/github/last-commit/handsomejustin/easy-tdx)](https://github.com/handsomejustin/easy-tdx) [![Checked with mypy](http://www.mypy-lang.org/static/mypy_badge.svg)](http://mypy-lang.org/) [![Security: bandit](https://img.shields.io/badge/security-bandit-yellow.svg)](https://github.com/PyCQA/bandit) 量化基金花百万买的毫秒级行情通道，散户连一根日线都要手动截图——这不是技术差距，这是数据霸凌。 easy-tdx 要做的事很简单：**把机构的数据锁砸开，扔到每个普通人桌面。** 它是一个完全免费、无需注册、无需 API Key、纯开源的行**情核武器**。 一行命令，A股、港股、美股、期货——K线、报价、资金流向、板块轮动、分时明细、逐笔成交，**毫秒级拉满**。 **34个技术指标**（MACD、KDJ、RSI、BOLL……连”捉妖大师”和”30日乖离率信号”都给你算好）开箱即用。 **缠论分析**（笔、中枢、买卖点、背驰）一键出结果——你不再需要手画分型、猜线段。 **内置回测引擎**——写个策略文件，一行命令跑回测，16 个经典策略自带，多因子组合、策略选股扫描，批量对比哪个最赚钱一目了然。 装上就能跑。**Python API + CLI + Web API 三通道**，输出 JSON 天然喂给 AI Agent：Claude Code、OpenClaw、Hermes 直接吃。`easy-tdx serve` 一键起 REST 服务，浏览器打开就是交互式 API 文档。 **你不懂 TCP 协议？不用。** **你不会写量化框架？不用。** **你想回测验证策略？自带引擎，不用。** **你不想给任何平台付一分钱？完全不用。** `pip install easy-tdx`，30秒后——你屏幕上的数据，和机构看到的**是同一份**。 --- **为什么做这个？** 金融数据的获取门槛，从来不该是散户亏钱的理由。 当量化基金用程序化交易像割草一样收割市场时，普通人至少应该**有权利拿一样的武器**。 这不是一个帮你“赚钱”的工具。 这是让你**不再裸奔**的工具。 **MIT 协议，代码全开源。** 随便用，随便改，随便分发。 **数据面前，人人平等。** 📖 **详细用法请查看 [GitHub Wiki](https://github.com/handsomejustin/easy_tdx/wiki)** ## 安装 ```bash pip install easy-tdx ``` 安装后自动注册 `easy-tdx` CLI 命令： ```bash easy-tdx --help ``` 开发模式： ```bash pip install -e ".[dev]" # 开发 Web API 模式（含 FastAPI + Uvicorn） pip install -e ".[web]" ``` ## CLI 参考 `easy-tdx` 默认输出 JSON（一行一条记录），`--table` 切换表格，`--output csv` 输出 CSV。 ### 基础 ```bash easy-tdx ping # 服务器测速 easy-tdx version # 版本号 ``` ### 行情 ```bash # K 线 easy-tdx kline SZ 000001 --count 30 --table easy-tdx kline SH 600519 --period 5MIN --adjust QFQ # 实时报价 easy-tdx quote "SZ 000001,SH 600519" --table # 市场分类报价（按涨幅排序） easy-tdx quote-list A --count 20 --table easy-tdx quote-list KCB --sort TOTAL_AMOUNT --order ASC easy-tdx quote-list CYB --count 50 ``` ### 分时 / 成交 ```bash easy-tdx tick SZ 000001 --table easy-tdx tick SH 600519 --days 5 easy-tdx tick SZ 000001 --date 20250115 easy-tdx transaction SZ 000001 --count 100 --table easy-tdx transaction SH 600519 --date 20250115 ``` ### 板块 ```bash easy-tdx board-list --type GN --table easy-tdx board-list --type HY --count 200 easy-tdx board-members 881001 --table easy-tdx belong-board SZ 000001 --table easy-tdx board-summary 881001 --table # 板块汇总（成交额/主力净流入/涨跌家数） easy-tdx board-summary 881001 --members --table # 含成分股明细 easy-tdx board-ranking --type HY --top 10 --table # 行业板块排行 easy-tdx board-ranking --type GN --sort-by amount # 概念板块按成交额排行 # 板块 N 日涨跌幅排行（默认全部，支持指定日期） easy-tdx board-change-ranking --table # 行业 20 日涨跌幅排行 easy-tdx board-change-ranking --type GN --days 10 --table # 概念 10 日涨跌幅排行 easy-tdx board-change-ranking --type HY --date 20250530 --days 20 --table easy-tdx board-change-ranking --type HY --top 10 --asc # 行业跌幅前10 ``` ### 资金 / 监控 ```bash easy-tdx capital-flow SH 600519 --table easy-tdx auction SZ 000001 --table easy-tdx unusual SH --count 100 --table easy-tdx market-stat --table easy-tdx server-info --table easy-tdx symbol-info SZ 000001 --table ``` ### 公告检索（巨潮资讯网） ```bash easy-tdx announcement 688017 # 默认 30 条，JSON 输出 easy-tdx announcement 601088 --count 10 --page 2 # 翻页 easy-tdx announcement 000001 --table # 表格输出（不截断 url） # 下载最新 5 条公告的 PDF 到 ./pdfs 目录 easy-tdx announcement 601088 --count 5 --download 5 --download-dir ./pdfs ``` > 独立数据源（巨潮资讯网），无需连接 TDX 行情服务器即可使用。 > 返回的 ``url`` 含 4 参数可直接打开，``pdf_url`` 为 PDF 直链。 ### 技术指标 ```bash easy-tdx indicator-list --table # 列出所有可用指标 easy-tdx indicator MACD -m SH -c 600519 --table # MACD easy-tdx indicator KDJ -m SZ -c 000001 --table # KDJ easy-tdx indicator RSI -m SH -c 600519 --table # RSI easy-tdx indicator BOLL -m SH -c 600519 --table # BOLL 布林带 easy-tdx indicator DMI -m SH -c 600519 --table # DMI 动向指标 easy-tdx indicator ATR -m SH -c 600519 --table # ATR 真实波幅 easy-tdx indicator WR -m SH -c 600519 --table # WR 威廉指标 easy-tdx indicator CCI -m SH -c 600519 --table # CCI 顺势指标 easy-tdx indicator BIAS -m SZ -c 000001 --table # BIAS 乖离率 easy-tdx indicator BIAS_SIGNAL -m SH -c 600519 --table # 30日乖离率信号 easy-tdx indicator OBV -m SZ -c 000001 --table # OBV 能量潮 # 多指标同时计算 easy-tdx indicator MACD,KDJ,RSI,BOLL -m SH -c 600519 --count 10 --table # 自定义参数 easy-tdx indicator MACD -m SH -c 600519 --params SHORT=10,LONG=22 # 分钟线指标 easy-tdx indicator MACD -m SH -c 600519 --period 5MIN --count 50 # 仅输出指标值（不含 OHLCV） easy-tdx indicator RSI -m SZ -c 000001 --no-ohlcv ``` ### 缠论分析 基于缠论理论的技术分析，计算管道：`K 线合并 → 分型识别 → 笔 → 中枢 → 线段 → 买卖点 → 背驰`。默认输出 JSON，加 `--table` 输出可读表格。 ```bash easy-tdx chanlun SZ 000001 --table easy-tdx chanlun SH 600519 --adjust QFQ --table easy-tdx chanlun SZ 000001 --period 30MIN # 多级别联立：分析日线最后一笔在 30 分钟级别中的走势结构 easy-tdx chanlun SZ 000001 --multi-level 30MIN --table easy-tdx chanlun SH 600519 --multi-level 5MIN ``` #### 输出示例 以 `easy-tdx chanlun SH 601088 --table` 为例，输出分五个部分： **概要统计** ``` 标的: 601088 周期: DAILY 原始K线: 800 缠论K线: 589 分型: 275 笔: 131 中枢: 21 线段: 40 买卖点: 125 背驰: 73 ``` | 字段 | 含义 | |------|------| | 原始 K 线 | 从服务端获取的原始 K 线条数 | | 缠论 K 线 | 经过包含处理（合并）后的 K 线条数，数量一定 ≤ 原始 K 线 | | 分型 | 识别出的顶分型 + 底分型总数 | | 笔 | 相邻两个异向分型之间的连线（涨跌方向交替） | | 中枢 | 至少 3 笔重叠区域形成的密集成交区间 | | 线段 | 由笔构成的更大级别走势单位 | | 买卖点 | 一二三类买卖点信号总数 | | 背驰 | 力度衰减信号总数（笔背驰 / 盘整背驰 / 趋势背驰） | **笔** ``` [0] ↑ 2023-02-17 → 2023-02-23 h=28.46 l=26.76 ✓ [1] ↓ 2023-02-23 → 2023-02-28 h=28.46 l=27.8 ✓ [2] ↑ 2023-02-28 → 2023-03-09 h=29.77 l=27.8 ✓ ``` 笔是缠论的基本走势单位。每条笔连接一个顶分型和一个底分型，方向严格交替（↑↓↑↓…）。`✓` 表示已确认（后续出现了反向笔），`…` 表示仍在进行中。 - `↑`：向上笔，起点是底分型（低点），终点是顶分型（高点） - `↓`：向下笔，起点是顶分型（高点），终点是底分型（低点） - `h`/`l`：该笔范围内的最高价 / 最低价 **中枢** ``` [0] zg=28.46 zd=28.11 gg=32.56 dd=26.76 lines=11 ✓ [1] zg=31.2 zd=30.45 gg=32.56 dd=27.9 lines=3 ✓ ``` 中枢是至少 3 笔重叠形成的密集成交区间，代表多空博弈的平衡区域。`✓` 表示已脱离，`…` 表示价格仍在中枢区间内震荡。 | 字段 | 含义 | |------|------| | `zg` | 中枢上沿（区间内最高的低点）— 支撑/压力的关键分界 | | `zd` | 中枢下沿（区间内最低的高点） | | `gg` | 中枢区间内的最高价 | | `dd` | 中枢区间内的最低价 | | `lines` | 构成该中枢的笔数，笔数越多代表震荡越充分 | 中枢的意义：价格在中枢内震荡 → 突破中枢上沿看涨，跌破下沿看跌。`zg`/`zd` 是实战中最常用的参考价位。 **线段** ``` [0] ↑ 2023-02-17 → 2023-03-09 h=29.77 l=26.76 [1] ↓ 2023-02-28 → 2023-03-29 h=29.77 l=27.18 ``` 线段是比笔更大的走势单位，由多笔重叠组合而成。线段的方向不严格交替，可能出现连续同向（如连续多段向上），代表更高一级的趋势方向。实战中通常在线段级别判断大方向，在笔级别找买卖点。 **买卖点** ``` 1buy: 中枢下方力度衰减，一类买点 (l=27.30 < zd=46.72) 2buy: 回调不创新低，二类买点 (l=27.33) 3buy: 回调不破中枢上沿，三类买点 (l=27.80 > zg=27.58) 1sell: 中枢上方力度衰减，一类卖点 (h=50.38 > zg=46.97) 2sell: 反弹不创新高，二类卖点 (h=29.32) 3sell: 反弹不破中枢下沿，三类卖点 (h=28.46 < zd=46.72) ``` 缠论定义三类买点和三类卖点： | 类型 | 买点含义 | 卖点含义 | |------|----------|----------| | 一类 | 下跌趋势末端，力度衰减后的第一个低点（抄底） | 上涨趋势末端，力度衰减后的第一个高点（逃顶） | | 二类 | 一类买点后的回调不创新低（确认反转） | 一类卖点后的反弹不创新高（确认反转） | | 三类 | 回调不进入中枢上沿（趋势确认，中枢上方买） | 反弹不进入中枢下沿（趋势确认，中枢下方卖） | 括号内的条件是该信号的触发依据，如 `l=27.80 > zg=27.58` 表示回调低点 27.80 高于中枢上沿 27.58，所以是三类买点。 **背驰** ``` [✓] bi: 笔背驰: 笔[4] 力度=1.32 < 笔[2] 力度=1.97 [✓] pz: 盘整背驰: 中枢[11] 内末笔力度=2.49 < 首笔力度=6.64 [✓] qs: 趋势背驰(上): 中枢[1] 离开力度=3.32 < 中枢[0] 离开力度=4.45 ``` 背驰是力度衰减信号，表明当前走势动力正在减弱，可能即将反转。力度通过 MACD 面积计算，数值越小力度越弱。 | 类型 | 含义 | |------|------| | `bi`（笔背驰） | 同向相邻两笔比较，后一笔力度 < 前一笔 → 该方向动力减弱 | | `pz`（盘整背驰） | 同一中枢内，末笔力度 < 首笔 → 中枢内动力衰减，即将突破 | | `qs`（趋势背驰） | 两个同向中枢之间比较，后一中枢离开力度 < 前一中枢 → 趋势可能终结 | `[✓]` 表示确认背驰。趋势背驰(上)代表上涨趋势可能结束，趋势背驰(下)代表下跌趋势可能结束。 ### 回测引擎 内置向量回测引擎，加载 Python 策略文件即可跑回测。策略继承 `Strategy` 基类，在 `init()` 注册指标，在 `next()` 逐 bar 生成买卖信号，引擎完成订单模拟、持仓跟踪和绩效分析。 **单策略回测：** ```bash easy-tdx backtest SZ 300308 --strategy-file strategies/expma_cross.py --count 2000 --cash 1000000 --adjust QFQ --table # 推荐加上 --slippage 0.01 模拟真实滑点（元/股），使回测更贴近实盘 # 缠论自动桥接：引擎自动计算缠论分析并注入策略 self.chanlun easy-tdx backtest SZ 000001 --strategy-file strategies/chanlun_strategy.py --chanlun-level DAILY --table ``` 输出示例： ``` === 回测绩效概要 === 总收益率: 1413.51% 年化收益: 40.85% 最大回撤: 76.75% 夏普比率: 0.88 胜率: 20.8% 交易次数: 24 ``` > ⚠️ **回测 ≠ 实盘**。以上收益率为历史数据回测结果，包含幸存者偏差和过拟合风险， > 不构成投资建议。实际交易需考虑滑点、流动性、涨跌停无法成交等因素。 > 请在充分理解策略逻辑后谨慎使用。 **全策略批量对比（CLI）：** `easy-tdx run-all` 一行命令跑完 `strategies/` 下所有策略并排名： ```bash easy-tdx run-all SZ 300308 --count 2000 --cash 1000000 --adjust QFQ # 多因子组合回测 easy-tdx run-all SZ 300308 --combo 2 --combo-mode MAJORITY # 加 --show 自动弹出最佳策略的资金曲线 vs 股价对比图 easy-tdx run-all SZ 300308 --count 2000 --cash 1000000 --adjust QFQ --show # 自定义策略目录 easy-tdx run-all SZ 300308 --strategies-dir my_strategies/ ``` 也可使用项目自带的 `run_all_strategies.py` 脚本（功能相同）： ```bash python -X utf8 run_all_strategies.py SZ 300308 --count 2000 --cash 1000000 --adjust QFQ # 加 --show 自动弹出最佳策略的资金曲线 vs 股价对比图 python -X utf8 run_all_strategies.py SZ 300308 --count 2000 --cash 1000000 --adjust QFQ --show ``` **多因子组合回测：** 自动遍历所有 2 因子 / 3 因子组合，找到最优搭配： ```bash # 自动寻找最佳 2 因子和 3 因子组合（MAJORITY 模式） python -X utf8 run_all_strategies.py SZ 300308 --combo 2 --combo 3 --combo-mode majority # CLI 方式 easy-tdx run-all SZ 300308 --combo 2 --combo 3 --combo-mode majority ``` CLI 指定策略文件组合： ```bash easy-tdx backtest SZ 000001 \ --combo-strategies strategies/macd_cross.py,strategies/rsi_reversal.py,strategies/bollinger_breakout.py \ --combo-mode majority --table ``` Python API： ```python from easy_tdx.backtest import CombinationRunner runner = CombinationRunner( strategy_classes=[MACDStrategy, RSIStrategy, BollingerStrategy], df=df, cash=100000, ) results = runner.screen(combo_sizes=(2, 3), mode="MAJORITY") for r in results[:5]: print(f"{r.name}: 收益={r.result.performance['total_return']:.2%}") ``` 信号合并模式： | 模式 | 买入条件 | 卖出条件 | 特点 | |------|---------|---------|------| | `AND` | 所有因子都看多 | 所有因子都看空 | 极保守，交易少但精确 | | `MAJORITY` | 过半因子看多 | 过半因子看空 | 平衡，推荐默认 | | `OR` | 任一因子看多 | 任一因子看空 | 激进，信号多噪声大 | `--show` 会用 matplotlib 弹出一个双轴对比窗口：左轴蓝色线是归一化股价，右轴红色线是最佳策略的资金曲线，绿三角=买入、黄三角=卖出，标题显示股票名称和关键绩效指标。需要 `pip install matplotlib`。 **多标的组合回测（portfolio）：** `easy-tdx portfolio` 对多只股票同时回测，共享资金池，按均等比例分配，汇总组合整体绩效： ```bash # 两只股票组合回测 easy-tdx portfolio --stocks SZ:000001,SH:600519 --strategy-file strategies/ma_cross.py --table # 自定义资金和周期 easy-tdx portfolio --stocks SZ:000001,SH:600519,SH:600036 \ --strategy-file strategies/expma_cross.py --cash 500000 --period DAILY --count 1000 --table # 搭配缠论桥接 easy-tdx portfolio --stocks SZ:000001,SH:600519 \ --strategy-file strategies/chanlun_strategy.py --chanlun-level DAILY --table ``` 输出示例： ``` === 组合回测绩效概要 === 标的数量: 3 总资金: 200,000 组合收益率: 28.50% 组合年化: 28.50% ── 各标的详情 ── SZ000001: 收益=35.20% 夏普=0.92 回撤=15.30% 分配=33% 交易=12 SH600519: 收益=18.40% 夏普=0.68 回撤=8.50% 分配=33% 交易=8 SH600036: 收益=31.90% 夏普=0.85 回撤=12.10% 分配=33% 交易=15 ``` | 参数 | 说明 | |------|------| | `--stocks` | 股票列表：逗号分隔的 `市场:代码`（如 `SZ:000001,SH:600519`） | | `--cash` | 总资金（默认 20 万） | | `--allocation` | 资金分配方式（目前支持 `equal` 均等分配） | | `--chanlun-level` | 自动计算缠论分析并注入策略（如 DAILY/30MIN） | 输出示例（以 SZ 300308 为例）： ``` 发现 9 个策略文件 标的: SZ 300308 | K线: 2000 | 资金: 1,000,000 | 复权: QFQ ================================================================================ >> 运行策略: bias_reversal ... 完成 (2.4s) >> 运行策略: bollinger_breakout ... 完成 (0.6s) >> 运行策略: expma_cross ... 完成 (0.6s) >> 运行策略: kdj_golden ... 完成 (0.1s) >> 运行策略: ma_cross ... 完成 (1.4s) >> 运行策略: macd_cross ... 完成 (2.1s) >> 运行策略: rsi_reversal ... 完成 (0.2s) >> 运行策略: turtle_breakout ... 完成 (0.1s) >> 运行策略: volume_price ... 完成 (6.3s) ================================================================================ [*] 策略绩效排名 (按总收益率降序) ================================================================================ 排名 策略 总收益率 年化收益 最大回撤 夏普 胜率 交易次数 盈亏比 ---------------------------------------------------------------------------------------------------- *1* 1 expma_cross 1413.51% 40.85% 76.75% 0.88 20.8% 24 6.45 *2* 2 ma_cross 1258.07% 38.94% 58.01% 0.87 38.2% 55 2.21 *3* 3 turtle_breakout 905.07% 33.76% 48.30% 0.83 75.0% 4 10.14 4 bias_reversal 504.94% 25.47% 42.25% 0.70 66.3% 95 2.08 5 macd_cross 387.67% 22.11% 61.08% 0.60 40.0% 85 2.20 6 volume_price 247.72% 17.01% 65.73% 0.50 43.3% 254 1.40 7 bollinger_breakout 169.65% 13.32% 49.71% 0.44 66.7% 24 1.93 8 rsi_reversal 95.89% 8.85% 56.51% 0.33 57.1% 7 2.48 9 kdj_golden 89.10% 8.36% 61.86% 0.32 66.7% 3 10.49 ``` 综合评分（夏普 × 0.4 + 收益/回撤 × 0.3 + 胜率 × 0.3）： ``` *1* 1 turtle_breakout 23.04 0.83 0.70 75.0% *2* 2 bias_reversal 20.35 0.70 0.60 66.3% *3* 3 bollinger_breakout 20.26 0.44 0.27 66.7% ``` 换一个标的再跑： ```bash # 贵州茅台 python -X utf8 run_all_strategies.py SH 600519 --count 2000 --cash 1000000 --adjust QFQ ``` #### `--show` 可视化效果


SH601088 中国神华 — bollinger_breakout 策略 | 收益 1281.8%


SH600522 中天科技 — kdj_golden 策略 | 收益 568.6%


SH601179 中国西电 — expma_cross 策略 | 收益 168.0%


SH600519 贵州茅台 — bollinger_breakout 策略 | 收益 187.0%

> **⚠️ Demo 展示，不作为操作依据。** 历史回测收益不代表未来表现，策略参数未经过样本外验证。 #### 自带策略示例 `strategies/` 目录下有 16 个开箱即用的策略文件，可直接用于 `--strategy-file`： | 文件 | 策略 | 类型 | 适合行情 | |------|------|------|----------| | `ma_cross.py` | 双均线交叉（MA5/MA20） | 趋势跟踪 | 单边趋势 | | `expma_cross.py` | EMA12/EMA50 交叉 | 趋势跟踪 | 单边趋势（比 MA 更灵敏） | | `macd_cross.py` | MACD 金叉死叉 | 趋势跟踪 | 中长线趋势 | | `bollinger_breakout.py` | 布林带突破 | 震荡反转 | 横盘震荡 | | `rsi_reversal.py` | RSI 超买超卖 | 反转 | 震荡市 | | `kdj_golden.py` | KDJ 低位金叉/高位死叉 | 反转 | 短线震荡 | | `turtle_breakout.py` | 海龟交易法（唐安奇通道） | 趋势突破 | 牛市启动 | | `bias_reversal.py` | 乖离率反转 | 反转 | 震荡回归 | | `volume_price.py` | 量价配合 | 综合判断 | 放量突破 | | `zhuoyao_momentum.py` | 捉妖大师多周期共振 | 趋势跟踪 | 多周期共振强势股 | | `dmi_trend.py` | DMI/ADX 趋势强度跟踪 | 趋势跟踪 | 单边趋势（过滤震荡） | | `cci_breakout.py` | CCI ±100 区间突破 | 区间突破 | 震荡转趋势 | | `mfi_volume.py` | MFI 量价反转 | 量价反转 | 震荡市（带量能确认） | | `trix_cross.py` | TRIX 三重平滑趋势交叉 | 趋势跟踪 | 中长线（抗噪音） | | `mtm_momentum.py` | MTM 动量零线穿越 | 动量 | 趋势拐点 | | `obv_trend.py` | OBV 能量潮趋势 | 量价趋势 | 资金持续流入的上升趋势 | 编写自定义策略只需继承 `Strategy` 基类： ```python from easy_tdx.backtest import Strategy from easy_tdx import MyTT class MyStrategy(Strategy): def init(self): self.ma = self.I(MyTT.MA, self.data.close, 10) def next(self): if self.data.close[0] > self.ma[self._bar_index]: self.buy(size=0) # size=0 表示全仓 elif self.position["size"] > 0: self.sell(size=0) # size=0 表示清仓 ``` 完整 API 参考：[docs/backtest_usage.md](docs/backtest_usage.md) ### 量化因子与组合管理 新增三大模块：**因子引擎**（19 个内置因子 + 自定义扩展）、**因子分析**（IC/分层/衰减）、**组合管理**（4 种优化器 + 再平衡引擎）。加上**高级回测增强**：可插拔滑点模型（方根冲击/成交量比例）、执行仿真（TWAP/VWAP/限价单）、归因分析（Brinson + 因子归因）。 ```python from easy_tdx.factor import FactorEngine, FactorAnalyzer, preprocess from easy_tdx.portfolio import RebalanceEngine, FactorWeightedOptimizer from easy_tdx.backtest import BacktestEngine from easy_tdx.backtest.slippage import SquareRootSlippage from easy_tdx.backtest.execution import TWAPExecution # 因子研究 engine = FactorEngine() factor_data = engine.compute_cross_section(data, ["momentum_20d", "rsi_14"]) clean = preprocess(factor_data, ["momentum_20d", "rsi_14"]) forward_returns = engine.compute_forward_returns(data, period=5) report = FactorAnalyzer(clean, forward_returns).full_report("momentum_20d") print(f"IC均值={report.mean_ic:.4f} ICIR={report.icir:.4f}") # 组合回测 result = RebalanceEngine( FactorWeightedOptimizer(), factor_name="momentum_20d", n_stocks=50, cash=1_000_000, ).run(data, start_date=20230101, end_date=20240101) print(f"年化={result.performance['annual_return']:.2%}") # 高级回测（滑点 + 执行仿真） engine = BacktestEngine( MyStrategy, cash=1_000_000, slippage_model=SquareRootSlippage(impact_coeff=0.1), execution_model=TWAPExecution(n_bars=3), ) ``` 详细用法和完整工作流示例：**[docs/quantitative-guide.md](docs/quantitative-guide.md)** ### 策略选股扫描（screen） 把策略翻转成选股器：给定一个策略，扫描全市场找出今天触发买入信号的股票，再对这些信号做历史回测排名。**纯离线数据**，读取本地通达信 `.day` 文件，全市场约 30-60 秒。 两步走工作流： **第一步：信号扫描（scan）** ```bash # 扫描沪深全 A，找出 RSI 超卖触发的股票 easy-tdx screen scan --strategy strategies/rsi_reversal.py --output signals.json # 缩小范围 easy-tdx screen scan --strategy strategies/macd_cross.py --universe sz --output signals.json # 从自定义股票列表扫描 easy-tdx screen scan --strategy strategies/bollinger_breakout.py --universe my_stocks.txt --output signals.json # 并发扫描（推荐 4-8 进程，速度提升 4-8 倍） easy-tdx screen scan --strategy strategies/rsi_reversal.py --workers 4 --output signals.json # 增量扫描（缓存未修改的 .day 文件，跳过重复计算） easy-tdx screen scan --strategy strategies/rsi_reversal.py --cache scan_cache.json --output signals.json ``` 输出示例（JSON）： ```json { "scan_time": "2026-06-10T18:30:00", "strategy": "RSIStrategy", "total_scanned": 4832, "total_signals": 37, "signals": [ {"code": "000001", "market": "SZ", "signal_date": 20260610, "last_close": 12.35}, {"code": "600519", "market": "SH", "signal_date": 20260610, "last_close": 1800.0} ] } ``` **第二步：回测排名（rank）** ```bash # 按夏普比率排名（默认） easy-tdx screen rank --from signals.json --sort sharpe --top 20 --table # 按最大回撤排名（越小越好，用 --sort-reverse） easy-tdx screen rank --from signals.json --sort max_drawdown --sort-reverse --table # 管道模式：一步到位 easy-tdx screen scan --strategy strategies/rsi_reversal.py | easy-tdx screen rank --from - --table # 补齐股票名称（需要网络） easy-tdx screen rank --from signals.json --sort sharpe --top 10 --table --names ``` 输出示例（`--table`）： ``` [*] 信号排名 (按 sharpe 降序, 共 37 只) ══════════════════════════════════════════════════════════════════════════ 排名 代码 名称 总收益率 年化收益 最大回撤 夏普 胜率 交易 *1 SZ300308 中际旭创 45.23% 18.72% 12.35% 1.85 62.5% 16 *2 SH600519 贵州茅台 38.10% 15.90% 8.21% 1.62 58.3% 12 ``` | 参数 | 说明 | |------|------| | `--universe` | `all`（默认，沪深全 A）/ `sh` / `sz` / 文件路径（每行 "市场 代码"） | | `--vipdoc` | 离线数据目录（默认自动检测通达信安装路径） | | `--workers` | 并发进程数：`0` 串行（默认）/ `2+` ProcessPoolExecutor 并发（推荐 4-8） | | `--cache` | 增量扫描缓存文件路径（JSON，mtime 未变的文件自动跳过） | | `--sort` | 排序指标：`sharpe`（默认）/ `total_return` / `max_drawdown` / `win_rate` 等 | | `--sort-reverse` | 升序（用于回撤等越小越好的指标） | | `--names` | 在线补齐股票名称（默认关闭，只查排名中的几十只） | | `--count` | rank 使用最近 N 条 K 线（0=全部，默认 0） | #### 强势股排名（strength） 按 **5 / 20 / 60 日涨幅加权**合成强势分，从全市场选出"最近最强"的股票。**纯离线数据**，读取本地通达信 `.day` 文件，全市场约 30-60 秒（并发可压到 10 秒内）。 **三种预设模式：** | 模式 | 性格 | 权重 (w5/w20/w60) | 波动率惩罚 | 适合 | |------|------|-------------------|-----------|------| | `steady`（默认） | 中长期稳健 | 0.2 / 0.3 / 0.5 | ✅ 除以 vol_20 | 选"稳着涨"的票，妖股被高波动压低 | | `breakout` | 近期妖股爆发 | 0.6 / 0.3 / 0.1 | ❌ 纯加权涨幅 | 选"短期最猛"的票，妖股本身就是高波动 | | `balanced` | 三周期均衡 | 等权 + vol 调整 | ✅ 除以 vol_20 | 不确定时的安全默认 | > 💡 **为什么 breakout 不除波动率？** 妖股本质高波动，除以 vol 会把它压下去，与"找妖股"目标矛盾。steady 除以 vol 是为了奖励"稳着涨"的票（vol 小，score 放大）。 ```bash # 中长期稳健强势 Top 50（默认 steady 模式） easy-tdx screen strength --preset steady --top 50 --table # 近期妖股爆发 Top 20（补齐股票名称） easy-tdx screen strength --preset breakout --top 20 --names --table # 三周期均衡 easy-tdx screen strength --preset balanced --top 30 --table # 自定义权重（自动归一化，5:3:2 = 0.5:0.3:0.2） easy-tdx screen strength --w5 0.5 --w20 0.3 --w60 0.2 --top 30 --table # 并发扫描（推荐 4-8 进程） easy-tdx screen strength --preset steady --top 100 --workers 4 --table # 过滤低流动性（最近 5 日日均成交额 ≥ 5000 万） easy-tdx screen strength --preset breakout --top 30 --min-amount 50000000 --table # 缩小范围 + 输出到文件 easy-tdx screen strength --universe sz --top 30 --output sz_strength.json ``` 输出示例（`--table`）： ``` [*] 强势股排名 [steady] 共 50 只 数据截止: 2026-06-24 | 中长期稳健强势：权重偏 60 日，波动率惩罚，选出稳着涨的票 ════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════ 排名 代码 名称 现价 5日 20日 60日 波动率 强势分 *1 SZ300308 中际旭创 85.20 8.12% 15.34% 30.21% 0.0180 9.52 *2 SH600519 贵州茅台 1800.00 3.25% 5.10% 10.05% 0.0120 6.21 ``` 输出示例（JSON）： ```json { "scan_time": "2026-06-25T10:30:00", "preset": "steady", "preset_desc": "中长期稳健强势：权重偏 60 日，波动率惩罚...", "data_date": 20260624, "total_ranked": 50, "ranking": [ {"rank": 1, "code": "300308", "market": "SZ", "name": "中际旭创", "last_close": 85.20, "last_date": 20260624, "ret_5": 0.0812, "ret_20": 0.1534, "ret_60": 0.3021, "vol_20": 0.0180, "strength": 9.52} ] } ``` | 参数 | 说明 | |------|------| | `--preset` | 预设模式：`steady`（默认）/ `breakout` / `balanced` | | `--w5` `--w20` `--w60` | 自定义三周期权重（覆盖预设，自动归一化） | | `--vol-adjusted` / `--no-vol-adjusted` | 波动率惩罚开关（覆盖预设） | | `--top` | 返回前 N 名（默认 50） | | `--universe` | `all`（默认）/ `sh` / `sz` / 文件路径 | | `--min-listed-days` | 最小上市天数（默认 65，保证能算 60 日涨幅） | | `--min-amount` | 最近 5 日日均成交额下限（元，默认 0 不过滤） | | `--workers` | 并发进程数：`0` 串行 / `4+` 并发（推荐 4-8） | | `--names` | 在线补齐股票名称（默认关闭） | | `--output` | 输出 JSON 文件（默认 stdout） | > ⚠️ **数据时效**：strength 依赖本地 `.day` 文件。输出中的 `data_date` / `last_date` 字段标注数据截止日，请先用 `easy-tdx offline sync` 同步最新数据。 ### 捉妖大师（重点） 捉妖大师是多周期涨幅共振指标，通过 20/60/120 日涨幅及指数平滑判断短中长线趋势是否同向，用于筛选趋势刚启动的强势股。 ```bash easy-tdx indicator ZHUOYAO -m SH -c 600519 --count 30 --table # 自定义周期参数 easy-tdx indicator ZHUOYAO -m SZ -c 000001 --params N1=90,N2=45,N3=15 # 结合其他指标一起看 easy-tdx indicator ZHUOYAO,MACD,KDJ -m SH -c 600519 --count 20 --table ``` 输出列说明： | 列名 | 含义 | |------|------| | `ZY_LONG` | 长线 — 120 日涨幅的 10 日指数平滑 | | `ZY_MID` | 中线 — 60 日涨幅(%) | | `ZY_SHORT` | 短线 — 20 日涨幅(%) | | `ZY_TREND` | 趋势 — 中线的 10 日指数平滑 | **核心信号：** 四线全部 > 0 且短线 > 中线 > 长线 = 短中长趋势完全一致向上，是强势股特征。详见 [捉妖大师指标详解](docs/indicator-zhuoyao.md)。 ### 30日乖离率信号（重点） 30日乖离率信号指标，在标准乖离率（BIAS）基础上叠加短/长信号线，通过三者位置关系判断趋势方向和转折点。源自通达信经典指标。 ```bash easy-tdx indicator BIAS_SIGNAL -m SH -c 600519 --count 60 --table # 自定义周期参数 easy-tdx indicator BIAS_SIGNAL -m SZ -c 000001 --params P=5,M=20 # 结合其他指标一起看 easy-tdx indicator BIAS_SIGNAL,MACD,KDJ -m SH -c 600519 --count 30 --table ``` 输出列说明： | 列名 | 含义 | |------|------| | `BS_X` | M日乖离率 — 当前价格偏离30日均线的百分比 | | `BS_SMA` | 短周期信号线 — 乖离率的 P 日均线，过滤短期噪音 | | `BS_LMA` | 长周期信号线 — 乖离率的 M 日均线，捕捉中期趋势方向 | **核心信号：** X > S_SMA 且 X_LMA 上升 = 多头确认（通达信红色）；S_SMA > X 或 X_LMA 下降 = 空头预警（通达信绿色）。多空判断非对称设计——多头需两个条件同时满足，空头只需其一，偏向保守预警。详见 [30日乖离率信号指标详解](docs/indicator-bias-signal.md)。 ```python # Python API 用法 from easy_tdx import MacClient, Market with MacClient.from_best_host() as c: df = c.get_stock_kline_with_indicators( Market.SH, "600519", indicators=["BIAS_SIGNAL"], count=60, ) # df 包含: datetime, open, close, high, low, vol, amount # + BS_X, BS_SMA, BS_LMA ``` 支持 34 个指标：MACD, KDJ, RSI, BOLL, DMI, ATR, WR, CCI, BIAS, BIAS_SIGNAL, OBV, VR, EMV, MFI, BRAR, ASI, TRIX, DPO, MTM, ROC, EXPMA, BBI, PSY, DFMA, CR, KTN, XSII, MASS, TAQ, ZHUOYAO, SAR, VWAP, AROON, FK。 ```python # Python API 用法 from easy_tdx import MacClient, Market with MacClient.from_best_host() as c: df = c.get_stock_kline_with_indicators( Market.SH, "600519", indicators=["ZHUOYAO"], count=30, ) # df 包含: datetime, open, close, high, low, vol, amount # + ZY_LONG, ZY_MID, ZY_SHORT, ZY_TREND ``` 支持 34 个指标：MACD, KDJ, RSI, BOLL, DMI, ATR, WR, CCI, BIAS, BIAS_SIGNAL, OBV, VR, EMV, MFI, BRAR, ASI, TRIX, DPO, MTM, ROC, EXPMA, BBI, PSY, DFMA, CR, KTN, XSII, MASS, TAQ, ZHUOYAO, SAR, VWAP, AROON, FK。 ### 财务 ```bash easy-tdx f10 600519 # 茅台利润表，最近 8 期（默认 lrb） easy-tdx f10 600519 --type fzb --num 4 # 资产负债表，最近 4 期 easy-tdx f10 000001 --type llb --table # 平安现金流量表，表格输出 ``` > 新浪财经数据源，``--type`` 支持 ``lrb``（利润表）/``fzb``（资产负债表）/``llb``（现金流量表）。 > 独立于 TDX 行情服务器，``item_value`` 已转 float 可直接数值计算，同比附 ``{科目}_同比`` 列。 ### 通达信原生 F10 与最新财务快照 走通达信协议（与 Web 层 ``/finance`` ``/company/*`` 端点同源），覆盖 ``f10``（新浪三表）之外的 F10 全文板块。完整示例见 [examples/06_finance/](./examples/06_finance/README.md)。 ```bash easy-tdx finance-info SH 600519 --table # 最新财务快照（30+ 项单期指标） easy-tdx company-info SH 600519 # F10 板块目录（最新提示/公司概况/...） easy-tdx company-info SH 600519 "公司概况" # 读板块完整正文（自动解析+读全，无需 offset/length） easy-tdx company-info SH 600519 600519.txt # 也可直接传文件名（此时用 --offset/--length） ``` - ``finance-info``：最新一期财务快照，含股本结构、资产负债、利润、现金流、每股指标（37 字段）。与 ``f10`` 互补——前者是单期快照，后者是多期三表。 - ``company-info``：**一个命令两种用法**——无板块名参数列 F10 板块目录，有板块名参数读正文。目录含 16 个板块（最新提示、公司概况、财务分析、股东研究、股本结构、资本运作、业内点评、行业分析、公司大事、研究报告、经营分析、主力追踪、分红扩股、高层治理、龙虎榜单、关联个股）。 - 读正文时传板块名即可自动读取完整内容（按目录 length 分块循环，大板块如「公司大事」也能一次读全）；``--offset``/``--length`` 仅在传文件名时生效。通达信多服务器目录版本不一致时自动重试命中。 ### 扩展市场（港股/美股/期货） ```bash easy-tdx ex markets # 列出可用市场 easy-tdx ex kline HK_MAIN_BOARD 00700 --count 30 --table # 港股 K 线 easy-tdx ex kline US_STOCK AAPL --table # 美股 K 线 easy-tdx ex quote US_STOCK TSLA --table # 美股报价 easy-tdx ex quote-list HK_MAIN_BOARD --table # 港股商品列表 easy-tdx ex tick HK_MAIN_BOARD 00700 --table # 港股分时 ``` ### 离线数据（读取 + 写入同步） 从本地通达信安装目录直接读取数据文件，无需网络连接： ```bash easy-tdx offline home # 检测通达信安装目录 easy-tdx offline daily SH 600000 --count 10 --table # A 股日线 easy-tdx offline min SZ 000001 --type lc5 --table # 分钟线（5min/lc1/lc5） easy-tdx offline ex-files --table # 列出扩展市场可用文件 easy-tdx offline ex-daily 38#2_CPI --count 5 --table # 扩展市场日线（期货/港股/外盘） easy-tdx offline gbbq C:\new_jyplug\T0002\hq_cache\gbbq --table # 股本变迁 easy-tdx offline financial C:\new_jyplug\vipdoc\fin\gpcw20260331.dat # 历史财务 easy-tdx offline blocks C:\new_jyplug\T0002\blocknew --table # 自定义板块 ``` 从服务端获取最新日线并写入本地 .day 文件，替代通达信内置下载功能： ```bash # 同步单只股票日线（自动增量/全量） easy-tdx offline sync-daily SZ 000001 easy-tdx offline sync-daily SH 600519 --vipdoc C:\new_jyplug\vipdoc # 一键同步沪深全市场（每天一条命令） easy-tdx offline sync-all ``` > 建议在通达信关闭时执行 sync 命令，避免文件被锁定。空文件自动全量下载，已有数据只做增量追加。 ## Web API 将 easy-tdx 暴露为 REST + WebSocket 服务，供前端、其他语言或远程调用。无需额外注册，零配置启动。 ### 安装 ```bash # 标准安装 pip install easy-tdx[web] # 开发模式（从源码安装，支持热重载） pip install -e ".[web]" ``` ### 快速启动 ```bash # 启动 Web API 服务器（自动连接最优 TDX 服务器） easy-tdx serve # 启动后浏览器打开 http://127.0.0.1:8000/docs 查看完整 API 文档（Swagger UI） # 也可以访问 http://127.0.0.1:8000/redoc 查看 ReDoc 格式文档 # 指定端口和 TDX 服务器 easy-tdx serve --port 8080 --tdx-host 119.147.212.81 # 开发模式（代码修改后自动重载） easy-tdx serve --reload ``` > 💡 启动后访问 **http://127.0.0.1:8000/docs** 可以看到完整的交互式 API 文档，支持在线调试每个接口。 ### REST API 示例 ```bash # ── 基础行情 ── # 获取深圳市场证券数量 curl "http://localhost:8000/api/v1/security/count?market=SZ" # 获取股票K线 curl "http://localhost:8000/api/v1/bars?market=SZ&code=000001&category=DAY&count=100" # 批量获取实时行情 curl -X POST "http://localhost:8000/api/v1/quotes" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"stocks": [{"market": "SZ", "code": "000001"}, {"market": "SH", "code": "600000"}]}' # 市场统计 curl "http://localhost:8000/api/v1/market/stat" # 全市场强势股排名（基于本地 vipdoc 数据，扫描约 30-60 秒） # steady = 中长期稳健 / breakout = 近期妖股 / balanced = 均衡 curl "http://localhost:8000/api/v1/market/strength?preset=breakout&top_n=20" # 自定义权重 + 过滤低流动性（日均成交额 ≥ 5000 万） curl "http://localhost:8000/api/v1/market/strength?w5=0.5&w20=0.3&w60=0.2&min_amount=50000000&top_n=30" # 板块信息（标准协议） curl "http://localhost:8000/api/v1/block?filename=block_gn.dat" # ── 板块分析（MAC 协议）── # 行业板块列表 curl "http://localhost:8000/api/v1/board-mac/list?board_type=HY&count=50" # 板块成分股（按涨幅排序） curl "http://localhost:8000/api/v1/board-mac/members?board_symbol=881001&count=20" # 个股所属板块 curl "http://localhost:8000/api/v1/board-mac/belong?market=SZ&code=000001" # 板块摘要（含主力净流入、涨跌家数） curl "http://localhost:8000/api/v1/board-mac/summary?board_symbol=881001" # 行业板块涨幅排名 Top 10 curl "http://localhost:8000/api/v1/board-mac/ranking?board_type=HY&top_n=10" # 板块 20 日涨幅排行 curl "http://localhost:8000/api/v1/board-mac/change-ranking?board_type=HY&days=20&top_n=10" # ── 资金 / 信息 ── # 个股资金流向（主力/散户净流入） curl "http://localhost:8000/api/v1/mac/capital-flow?market=SH&code=600519" # 个股基本信息快照 curl "http://localhost:8000/api/v1/mac/symbol-info?market=SZ&code=000001" # 服务器交易时段信息 curl "http://localhost:8000/api/v1/mac/server-info" # ── 公告检索（巨潮资讯网，独立数据源）── # 检索公司公告（无需 TDX 行情服务器） curl "http://localhost:8000/api/v1/announcements?code=688017&count=30&page=1" # 返回每条含 url（4 参数可直点打开）和 pdf_url（PDF 直链）： # {"data": [{"title":"...","type":"...","date":"...","url":".../detail?stockCode=...","pdf_url":"http://static.cninfo.com.cn/.../xxx.PDF",...}], "count": 30} # ── 财报三表（新浪财经，独立数据源）── # 利润表（type: lrb/fzb/llb） curl "http://localhost:8000/api/v1/sina/financial-report?code=600519&type=lrb&num=8" # 返回每行一期（最新在前），列为科目名（float）+ {科目}_同比（如有）： # ── 排行 / 竞价 / 异动 ── # 全 A 涨幅排行前 20 curl "http://localhost:8000/api/v1/mac/quote-list?category=A&count=20&sort_type=CHANGE_PCT" # 集合竞价数据 curl "http://localhost:8000/api/v1/mac/auction?market=SZ&code=000001" # 市场异动行情 curl "http://localhost:8000/api/v1/mac/unusual?market=SH&count=50" # ── 扩展市场（期货/港股/美股）── # 港股 K 线 curl "http://localhost:8000/api/v1/ex/bars?market=HK_MAIN_BOARD&code=00700&category=DAY&count=30" # 美股实时报价 curl "http://localhost:8000/api/v1/ex/quote?market=US_STOCK&code=AAPL" # ── 技术指标 ── # 列出所有可用指标 curl "http://localhost:8000/api/v1/indicator/list" # 计算 MACD + KDJ 指标 curl -X POST "http://localhost:8000/api/v1/indicator/compute" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"data": [{"open":10,"close":10.5,"high":11,"low":9.5,"vol":1000}], "indicators": ["MACD", "KDJ"]}' # ── 缠论分析 ── curl -X POST "http://localhost:8000/api/v1/chanlun/analyze" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"market": "SZ", "code": "000001", "category": "DAY", "count": 200}' ``` ### WebSocket 实时行情 ```javascript // JavaScript 示例 const ws = new WebSocket("ws://localhost:8000/ws/realtime/SZ000001"); ws.onmessage = (event) => { const data = JSON.parse(event.data); console.log(data); // {type: "tick", market: "SZ", code: "000001", price: 10.5, ...} }; // 动态订阅更多标的 ws.send(JSON.stringify({action: "subscribe", symbol: "SH600000"})); ``` ### API 文档 启动服务后访问： - Swagger UI: http://localhost:8000/docs - ReDoc: http://localhost:8000/redoc ### 编程 API ```python from easy_tdx.web import create_app import uvicorn app = create_app(host="119.147.212.81", port=7709) uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000) ``` ## CLI 命令汇总 | 命令 | 说明 | |------|------| | `ping` | 服务器延迟测速 | | `version` | 版本号 | | `kline` | K 线（日/周/月/分钟，支持复权） | | `quote` | 实时报价（单只/批量） | | `quote-list` | 市场分类排序报价（A/SH/SZ/KCB/CYB） | | `tick` | 分时图（单日/多日/历史） | | `transaction` | 逐笔成交 | | `board-list` | 板块列表（行业/概念/风格） | | `board-members` | 板块成分股报价 | | `board-summary` | 板块汇总（成交额、主力净流入、涨跌家数） | | `board-ranking` | 板块涨跌幅排行榜（行业/概念排行） | | `board-change-ranking` | 板块 N 日涨跌幅排行（支持指定截止日期） | | `belong-board` | 个股所属板块 | | `capital-flow` | 资金流向 | | `auction` | 集合竞价 | | `unusual` | 市场异动 | | `market-stat` | 全市场涨跌统计 | | `server-info` | 服务器交易时段 | | `symbol-info` | 个股特征快照 | | `indicator` | 技术指标计算（34 个：MACD/KDJ/RSI/BOLL/DMI/ATR...） | | `indicator-list` | 列出可用技术指标 | | `backtest` | 回测引擎（加载策略文件，输出绩效报告） | | `portfolio` | 多标的组合回测（共享资金池，均等分配，汇总绩效） | | `factor list` | 列出所有内置因子 | | `factor analyze` | 因子分析（IC/分层/衰减） | | `pfactor backtest` | 组合因子选股回测 | | `run-all` | 批量运行所有策略并排名（绩效排名 + 综合评分 + 可选图表） | | `screen scan` | 策略选股扫描（纯离线，全市场信号扫描） | | `screen rank` | 扫描结果回测排名（按夏普/回撤等指标排序） | | `serve` | 启动 Web API 服务器（REST + WebSocket，需 `easy-tdx[web]`） | | `f10` | 财报三表（新浪：利润表/资产负债表/现金流量表） | | `finance-info` | 最新财务快照（通达信协议，30+ 项单期指标） | | `company-info` | F10 公司信息（无板块名列目录 / 有板块名读正文） | | `fund-flow` | 历史资金流向 | | `ex kline` | 扩展市场 K 线 | | `ex quote` | 扩展市场报价 | | `ex quote-list` | 扩展市场商品列表 | | `ex tick` | 扩展市场分时 | | `ex markets` | 列出可用扩展市场 | | `offline home` | 检测通达信安装目录 | | `offline daily` | A 股日线（本地 .day 文件） | | `offline sync-daily` | 从服务端同步单只股票日线到本地 .day 文件 | | `offline sync-all` | 一键同步沪深全市场日线（扫描本地 .day 文件） | | `offline min` | 分钟线（本地 .5/.lc1/.lc5 文件） | | `offline ex-files` | 列出扩展市场可用文件 | | `offline ex-daily` | 扩展市场日线（期货/港股/外盘） | | `offline gbbq` | 股本变迁数据 | | `offline financial` | 历史财务数据 | | `offline blocks` | 自定义板块数据 | ## Python API ### 连接管理 所有客户端支持 `from_best_host()` 自动选最低延迟服务器： ```python from easy_tdx import MacClient with MacClient.from_best_host() as c: df = c.get_stock_kline(...) ``` | 客户端 | 端口 | 覆盖范围 | |--------|------|----------| | `MacClient` / `AsyncMacClient` | 7709 | A 股行情（MAC 协议，推荐） | | `MacExClient` / `AsyncMacExClient` | 7727 | 港股/美股/期货（MAC 协议） | | `UnifiedTdxClient` / `AsyncUnifiedTdxClient` | 自动 | A 股 + 扩展市场统一入口 | | `TdxClient` / `AsyncTdxClient` | 7709 | A 股行情（标准协议） | ### MAC 协议（推荐） #### 报价 ```python from easy_tdx import MacClient, Market, Category, SortType, SortOrder with MacClient.from_best_host() as c: # 批量报价（最多 80 只/次） df = c.get_stock_quotes([(Market.SH, "600519"), (Market.SZ, "000858")]) # 市场分类排序报价 df = c.get_stock_quotes_list( Category.A, count=20, sort_type=SortType.CHANGE_PCT, sort_order=SortOrder.DESC, ) ``` 返回列：`market, code, name` + 动态字段（`pre_close, open, high, low, close, vol, amount, turnover, vol_ratio` 等）。 #### K 线（支持复权） ```python from easy_tdx import MacClient, Market, Period, Adjust with MacClient.from_best_host() as c: # 日K前复权 df = c.get_stock_kline(Market.SH, "600519", Period.DAILY, count=10, adjust=Adjust.QFQ) # 5分钟线 df = c.get_stock_kline(Market.SZ, "000001", Period.MIN_5, count=100) ``` 返回列：`datetime, open, close, high, low, vol, amount`。 #### 技术指标 自动获取 200+ 条历史数据预热 EMA，返回最后 `count` 条带指标的结果： ```python from easy_tdx import MacClient, Market, Period, Adjust from easy_tdx.indicator import compute_indicators, list_indicators with MacClient.from_best_host() as c: # 便捷方法：获取 K 线 + 计算指标一步完成（默认前复权） df = c.get_stock_kline_with_indicators( Market.SH, "600519", indicators=["MACD", "KDJ", "RSI", "BOLL"], count=30, ) # df 包含: datetime, open, close, high, low, vol, amount # + MACD_DIF, MACD_DEA, MACD_HIST, KDJ_K, KDJ_D, KDJ_J, RSI, # BOLL_UPPER, BOLL_MID, BOLL_LOWER # 自定义指标参数 df = c.get_stock_kline_with_indicators( Market.SH, "600519", indicators=["MACD"], params={"MACD": {"SHORT": 10, "LONG": 22}}, ) # 独立使用：对已有 DataFrame 计算指标 raw = c.get_stock_kline(Market.SH, "600519", Period.DAILY, count=200, adjust=Adjust.QFQ) result = compute_indicators(raw, ["ATR", "CCI", "WR"], tail=30) # 查看所有可用指标 for info in list_indicators(): print(info["name"], info["description"], info["outputs"]) ``` 支持 34 个技术指标： | 指标 | 输入 | 输出列 | |------|------|--------| | MACD | close | MACD_DIF, MACD_DEA, MACD_HIST | | KDJ | close, high, low | KDJ_K, KDJ_D, KDJ_J | | RSI | close | RSI | | BOLL | close | BOLL_UPPER, BOLL_MID, BOLL_LOWER | | DMI | close, high, low | DMI_PDI, DMI_MDI, DMI_ADX, DMI_ADXR | | ATR | close, high, low | ATR | | WR | close, high, low | WR1, WR2 | | CCI | close, high, low | CCI | | BIAS | close | BIAS1, BIAS2, BIAS3 | | OBV | close, vol | OBV | | VR | close, vol | VR | | EMV | high, low, vol | EMV, EMV_MA | | MFI | close, high, low, vol | MFI | | BRAR | open, close, high, low | AR, BR | | ASI | open, close, high, low | ASI, ASI_MA | | TRIX | close | TRIX, TRIX_MA | | DPO | close | DPO, DPO_MA | | MTM | close | MTM, MTM_MA | | ROC | close | ROC, ROC_MA | | EXPMA | close | EXPMA_12, EXPMA_50 | | BBI | close | BBI | | PSY | close | PSY, PSY_MA | | DFMA | close | DFMA_DIF, DFMA_DMA | | CR | close, high, low | CR | | KTN | close, high, low | KTN_UPPER, KTN_MID, KTN_LOWER | | XSII | close, high, low | XSII_TD1, XSII_TD2, XSII_TD3, XSII_TD4 | | MASS | high, low | MASS, MASS_MA | | TAQ | high, low | TAQ_UP, TAQ_MID, TAQ_DOWN | | ZHUOYAO | close | ZY_LONG, ZY_MID, ZY_SHORT, ZY_TREND | | BIAS_SIGNAL | close | BS_X, BS_SMA, BS_LMA | | SAR | high, low | SAR（抛物线转向/动态止损位） | | VWAP | close, high, low, vol | VWAP（N日滚动成交量加权均价） | | AROON | high, low | AROON_UP, AROON_DOWN, AROON_OSC | | FK | close | FK（EMA(2) 突破斜率外推 EMA(42)） | #### 分时 ```python with MacClient.from_best_host() as c: df = c.get_tick_chart(Market.SH, "600519") # 单日分时 df = c.get_tick_charts(Market.SH, "600519", days=3) # 多日分时（最多5天） df = c.get_chart_sampling(Market.SH, "600519") # 240点缩略采样 ``` #### 逐笔成交 ```python with MacClient.from_best_host() as c: df = c.get_transactions(Market.SH, "600519", count=100) df = c.get_transactions(Market.SH, "600519", count=100, date=20250115) ``` #### 板块 ```python from easy_tdx import BoardType with MacClient.from_best_host() as c: df = c.get_board_list(BoardType.GN) # 概念板块 df = c.get_board_members("881001", sort_type=SortType.CHANGE_PCT) df = c.get_belong_board(Market.SZ, "000001") # 个股所属板块 # 板块汇总：成交额、主力净流入、涨跌家数 summary = c.get_board_summary("881001") # summary = { # "member_count": 82, # "amount": 5823456000.0, # 板块总成交额（元） # "vol": 412356789, # 板块总成交量（股） # "main_net_amount": -123456.0, # 当日主力净流入 # "main_net_3d": -567890.0, # 近3日主力净流入 # "main_net_5d": -234567.0, # 近5日主力净流入 # "up_count": 45, # "down_count": 37, # "members": DataFrame(...), # 成分股明细 # } # 板块涨跌幅排行榜 df = c.get_board_ranking(BoardType.HY, top_n=10, sort_by="change_pct") df = c.get_board_ranking(BoardType.GN, top_n=20, sort_by="main_net_amount") # 返回列：code, name, change_pct, amount, vol, main_net_amount, up_count, down_count, member_count # 板块 N 日涨跌幅排行（支持指定截止日期，默认全部） df = c.get_board_change_ranking(BoardType.HY, days=20) df = c.get_board_change_ranking(BoardType.GN, target_date=20250530, days=10, top_n=15) # 返回列：code, name, close_end, close_start, change_pct ``` #### 资金流向 ```python with MacClient.from_best_host() as c: df = c.get_capital_flow(Market.SH, "600519") ``` 返回列：`date, main_in, main_out, main_net, small_in/out/net, mid_in/out/net, large_in/out/net`。 #### 监控 ```python with MacClient.from_best_host() as c: df = c.get_auction(Market.SH, "600519") # 集合竞价 df = c.get_unusual(Market.SH) # 市场异动 df = c.get_symbol_info(Market.SZ, "000001") # 个股特征快照 df = c.get_server_info() # 服务器交易时段 ``` ### 扩展市场 ```python from easy_tdx import MacExClient, ExMarket, Period with MacExClient.from_best_host() as c: count = c.goods_count(ExMarket.HK_MAIN_BOARD) df = c.goods_list(ExMarket.HK_MAIN_BOARD, start=0, count=50) df = c.goods_kline(ExMarket.US_STOCK, "AAPL", Period.DAILY, count=10) df = c.goods_quotes([(ExMarket.HK_MAIN_BOARD, "00700")]) df = c.goods_tick_chart(ExMarket.HK_MAIN_BOARD, "00700") df = c.goods_transaction(ExMarket.HK_MAIN_BOARD, "00700", count=100) ``` ### 统一客户端 ```python from easy_tdx import UnifiedTdxClient, ExMarket, Market, Period with UnifiedTdxClient() as client: # A 股 -- 自动路由到 MacClient df = client.get_stock_kline(Market.SH, "600519", Period.DAILY, count=5) df = client.get_stock_quotes([(Market.SH, "600519")]) df = client.get_board_list() # 扩展市场 -- 自动路由到 MacExClient df = client.goods_kline(ExMarket.HK_MAIN_BOARD, "00700", Period.DAILY, count=5) ``` ### 标准协议 ```python from easy_tdx import TdxClient, Market, KlineCategory with TdxClient.from_best_host() as c: count = c.get_security_count(Market.SH) stocks = c.get_security_list(Market.SH, start=0) quotes = c.get_security_quotes([(Market.SH, "600000"), (Market.SZ, "000001")]) bars = c.get_security_bars(Market.SZ, "002176", KlineCategory.DAY, 0, 100) minute = c.get_minute_time_data(Market.SH, "600000") trades = c.get_transaction_data(Market.SH, "600000", 0, 20) flow = c.get_fund_flow(Market.SH, "600519") blocks = c.get_block_info("block_gn.dat") xdxr = c.get_xdxr_info(Market.SH, "600519") stat = c.get_market_stat() ``` `AsyncTdxClient` 提供对应的 `async def` 方法，接口一一对应。 ### SecurityQuote 字段说明 `get_security_quotes()` 返回的 DataFrame 包含以下特殊字段： | 字段 | 类型 | 说明 | |------|------|------| | `trading_status` | int | 交易状态标志。`0x8020`(32800) = 停牌，其余值表示正常交易或集合竞价 | | `open_amount` | float | 集合竞价成交金额（元）。仅个股有效，指数该字段无意义 | | `server_time` | str | 服务器时间，格式 `HH:MM:SS.mmm` | | `unknown_2` | int | 指数: 集合竞价成交金额/100；个股: 舍入残差≈0 | | `unknown_3` | int | 个股: 集合竞价成交金额/100；指数: 负值/无意义 | | `unknown_5-8` | int | 保留字段，恒为 0 | 检测停牌： ```python df = c.get_security_quotes([(Market.SH, "600000")]) is_suspended = df.iloc[0]["trading_status"] == 0x8020 ``` ### 离线数据读取 无需网络，从本地通达信安装目录直接读取： ```python from easy_tdx.offline import detect_tdx_home, read_daily_bars, find_daily_bar_file from easy_tdx import Market home = detect_tdx_home() filepath = find_daily_bar_file(Market.SH, "600000") bars = read_daily_bars(filepath) ``` 支持：日线、分钟线、扩展市场日线、板块、股本变迁、历史财务数据。 ### 离线数据写入同步 从服务端获取最新数据并追加写入本地通达信数据文件： ```python from easy_tdx.offline import ( encode_daily_bar, append_daily_bars, get_last_bar_date, encode_5min_bar, append_5min_bars, encode_lc_min_bar, append_lc_min_bars, ) from easy_tdx import Market from easy_tdx.client import TdxClient # 追加日线到 .day 文件（自动跳过重复日期） from easy_tdx.offline import sync_daily_bars_from_security_bars # 手动编码单条记录 bar_bytes = encode_daily_bar(bar, price_coeff=0.01, vol_coeff=0.01) # 获取文件末尾日期 last_date = get_last_bar_date("C:/new_jyplug/vipdoc/sh/lday/sh600000.day") ``` v1.5.0 起可通过 CLI 直接使用： ```bash easy-tdx offline daily SH 600000 --count 10 --table easy-tdx offline ex-files --table easy-tdx offline ex-daily 29#A1801 --table ``` ### 缠论分析 基于缠论理论的技术分析模块，接收 easy_tdx 的 K 线 DataFrame，输出笔、中枢、线段、买卖点、背驰等分析结果： ```python from easy_tdx.chanlun import ChanlunAnalyser, ChanlunConfig # 使用 easy_tdx 获取 K 线数据 with TdxClient() as client: df = client.get_security_bars(Market.SH, "600519", KlineCategory.DAY, 0, 800) # 缠论分析 analyser = ChanlunAnalyser("SH600519", "DAILY") result = analyser.process_klines(df) # 获取结果 print(f"笔数: {len(result.bis)}") print(f"中枢数: {len(result.zss)}") print(f"线段数: {len(result.xds)}") print(f"买卖点: {[m.msg for m in result.mmds]}") print(f"背驰: {[b.msg for b in result.bcs]}") # JSON 兼容字典输出 print(result.to_dict()) ``` ### 公告检索（巨潮资讯网） 独立数据源（巨潮资讯网 cninfo），无需连接 TDX 行情服务器即可检索公司公告。 标准库 urllib 实现，零额外依赖。 ```python from easy_tdx.cninfo import CninfoClient client = CninfoClient() # 检索公告（默认 30 条，最新在前） df = client.get_announcements("688017") # → DataFrame[title, type, date, url, code, org_id, announcement_id, announcement_time, pdf_url] # 翻页 + 自定义数量 df = client.get_announcements("601088", count=10, page=2) # 返回示例（url 含 4 参数可直点打开，pdf_url 为 PDF 直链）： # title type date url pdf_url # 0 关于召开2025年年度股东大会... 股东大会 2025-06-14 .../detail?stockCode=688017&announcementId=... http://static.cninfo.com.cn/.../xxx.PDF # 1 2024年年度报告 PDF 2025-03-28 .../detail?stockCode=688017&announcementId=... http://static.cninfo.com.cn/.../yyy.PDF ``` > - ``type`` 优先取 cninfo 的 ``announcementTypeName``；该字段对很多公告为 null > （数据源限制），此时回退到 ``adjunctType``（如 "PDF"），再为空给空字符串。 > - ``url`` 必须含 4 参数（``stockCode``/``announcementId``/``orgId``/``announcementTime``） > 才能打开，少参数会 404。 > - orgId 解析沿用 #19 修复：动态拉取官方映射表，查不到回退硬编码规则， > 保证 601xxx 等非标 orgId 段也能正常查询。 #### 下载公告 PDF ```python # 下载最新一条公告的 PDF 到当前目录 df = client.get_announcements("601088", count=5) path = client.download_pdf(df.iloc[0]) # 接受 Announcement 或 DataFrame 的一行 print(path) # /abs/path/20260605_1225351400.PDF # 批量下载 for _, row in df.iterrows(): try: path = client.download_pdf(row, dest_dir="./pdfs") except Exception as e: print(f"跳过（无附件或失败）: {e}") ``` ### 财报三表（新浪财经） 独立数据源（新浪财经），无需连接 TDX 行情服务器即可获取利润表/资产负债表/现金流量表。 标准库 urllib 实现，零额外依赖。 ```python from easy_tdx.sina import SinaClient client = SinaClient() # 利润表（默认 8 期，最新在前） df = client.get_financial_report("600519", report_type="lrb") # → DataFrame，每行一期，列 = [报告期, 营业总收入, 营业总收入_同比, ...] # 资产负债表 / 现金流量表（report_type 也接受中文别名：利润表/资产负债表/现金流量表） df = client.get_financial_report("600519", report_type="fzb", num=4) df = client.get_financial_report("600519", report_type="llb", num=4) # 返回示例（item_value 已转 float，可直接数值计算）： # 报告期 营业总收入 营业总收入_同比 营业收入 营业收入_同比 # 0 2026-03-31 54702912385.23 0.06336 53909252220.51 0.06538 # 1 2025-12-31 174000000000.00 0.10000 NaN NaN ``` > - ``item_value`` 是字符串（新浪原始格式），本实现转 float；空/非数值转 None > - 有同比的科目附加 ``{科目}_同比`` 列（float 比例，如 0.06336 = +6.3%） > - 大类标题行（如 ``流动资产``，原 ``item_value=""``）保留为 None，反映报表结构 ## 枚举参考 ### Period（K 线周期） | 值 | 名称 | 说明 | |----|------|------| | 7 | `MIN_1` | 1 分钟 | | 0 | `MIN_5` | 5 分钟 | | 1 | `MIN_15` | 15 分钟 | | 2 | `MIN_30` | 30 分钟 | | 3 | `MIN_60` | 60 分钟 | | 4 | `DAILY` | 日线 | | 5 | `WEEKLY` | 周线 | | 6 | `MONTHLY` | 月线 | | 10 | `QUARTERLY` | 季线 | | 11 | `YEARLY` | 年线 | ### Adjust（复权类型） | 值 | 名称 | 说明 | |----|------|------| | 0 | `NONE` | 不复权 | | 1 | `QFQ` | 前复权 | | 2 | `HFQ` | 后复权 | ### Category（市场分类） | 值 | 名称 | 说明 | |----|------|------| | 0 | `SH` | 上证 A 股 | | 2 | `SZ` | 深证 A 股 | | 6 | `A` | 全部 A 股 | | 7 | `B` | B 股 | | 8 | `KCB` | 科创板 | | 12 | `BJ` | 北证 A 股 | | 14 | `CYB` | 创业板 | ### BoardType（板块类型） | 值 | 名称 | 说明 | |----|------|------| | 0 | `HY` | 行业一级 | | 1 | `HY2` | 行业二级 | | 3 | `GN` | 概念 | | 4 | `FG` | 风格 | | 5 | `DQ` | 地区 | | 255 | `ALL` | 全部 | ### SortType（排序字段） | 名称 | 说明 | |------|------| | `CODE` | 代码 | | `PRICE` | 现价 | | `CHANGE_PCT` | 涨幅% | | `VOLUME` | 成交量 | | `TOTAL_AMOUNT` | 成交额 | | `TURNOVER_RATE` | 换手% | | `MAIN_NET_AMOUNT` | 主力净额 | ### ExMarket（扩展市场） | 值 | 名称 | 说明 | |----|------|------| | 28 | `ZZ_FUTURES` | 郑州商品 | | 29 | `DL_FUTURES` | 大连商品 | | 30 | `SH_FUTURES` | 上海期货 | | 31 | `HK_MAIN_BOARD` | 香港主板 | | 47 | `CFFEX_FUTURES` | 中金所期货 | | 48 | `HK_GEM` | 香港创业板 | | 74 | `US_STOCK` | 美国股票 | ### Market（市场） | 值 | 名称 | 说明 | |----|------|------| | 0 | `SZ` | 深圳 | | 1 | `SH` | 上海 | | 2 | `BJ` | 北京 | ## 完整 API 列表 ### MacClient / AsyncMacClient | 方法 | 说明 | |------|------| | `get_stock_quotes(stocks, fields)` | 批量实时报价 | | `get_stock_quotes_list(category, ...)` | 市场分类排序报价 | | `get_stock_kline(market, code, period, ...)` | K 线（支持复权） | | `get_stock_kline_with_indicators(market, code, indicators, ...)` | K 线 + 技术指标 | | `get_tick_chart(market, code, date)` | 单日分时图 | | `get_tick_charts(market, code, days)` | 多日分时图 | | `get_chart_sampling(market, code)` | 分时缩略采样 | | `get_transactions(market, code, ...)` | 逐笔成交 | | `get_symbol_info(market, code)` | 个股特征快照 | | `get_board_list(board_type, ...)` | 板块列表 | | `get_board_members(board_symbol, ...)` | 板块成分股报价 | | `get_board_summary(board_symbol, ...)` | 板块汇总（成交额、主力净流入、涨跌家数） | | `get_board_ranking(board_type, top_n, sort_by, ...)` | 板块涨跌幅排行榜（行业/概念排行） | | `get_board_change_ranking(board_type, target_date, days, ...)` | 板块 N 日涨跌幅排行 | | `get_belong_board(market, code)` | 个股所属板块 | | `get_capital_flow(market, code)` | 资金流向 | | `get_auction(market, code)` | 集合竞价 | | `get_unusual(market, ...)` | 市场异动 | | `get_server_info()` | 服务器交易时段 | | `get_kline_offset(offset, count)` | K 线偏移信息 | | `get_goods_list(market, ...)` | 扩展市场商品列表 | ### MacExClient / AsyncMacExClient | 方法 | 说明 | |------|------| | `goods_count(market)` | 商品总数 | | `goods_list(market, start, count)` | 商品列表 | | `goods_quotes(stocks, fields)` | 批量报价 | | `goods_quotes_list(market, ...)` | 市场分类报价列表 | | `goods_kline(market, code, period, ...)` | K 线（支持复权） | | `goods_tick_chart(market, code, ...)` | 分时图 | | `goods_chart_sampling(market, code)` | 分时缩略采样 | | `goods_transaction(market, code, ...)` | 逐笔成交 | ### TdxClient / AsyncTdxClient | 方法 | 说明 | |------|------| | `get_security_count(market)` | 市场证券总数 | | `get_security_list(market, start)` | 证券列表（分页） | | `get_security_list_all()` | 沪深 A 股完整列表（含行业） | | `get_security_quotes(stocks)` | 批量五档行情 | | `get_security_bars(market, code, ...)` | 个股 K 线 | | `get_index_bars(market, code, ...)` | 指数 K 线 | | `get_minute_time_data(market, code)` | 今日分时 | | `get_history_minute_time_data(market, code, date)` | 历史分时 | | `get_transaction_data(market, code, ...)` | 当日逐笔成交 | | `get_history_transaction_data(...)` | 历史逐笔成交 | | `get_fund_flow(market, code)` | 当日资金流向 | | `get_history_fund_flow(market, code, ...)` | 历史资金流向 | | `get_xdxr_info(market, code)` | 除权除息历史 | | `get_finance_info(market, code)` | 最新财务数据 | | `get_company_info_category(market, code)` | 公司信息目录 | | `get_company_info_content(...)` | 公司信息文本 | | `get_block_info(filename)` | 板块信息 | | `get_report_file(filename)` | 下载服务器文件 | | `get_market_stat()` | 全市场涨跌统计 | | `get_price_limits(market, code, name, pre_close)` | 涨跌停价 | ## 架构 ``` src/easy_tdx/ ├── client.py # TdxClient / AsyncTdxClient（标准协议） ├── unified.py # UnifiedTdxClient（统一入口） ├── config.py # 服务器地址、端口、超时配置 ├── indicator.py # 技术指标计算（34 个，基于 MyTT） ├── MyTT.py # 麦语言技术指标算法库 ├── mac/ │ ├── client.py # MacClient / AsyncMacClient（MAC 协议） │ ├── enums.py # Period, Adjust, Category, ExMarket, SortType, ... │ ├── models.py # MacBar, MacQuoteField, MacTick, BoardInfo, ... │ └── commands/ # MAC 命令（build_request + parse_response，无 IO） ├── ex/ │ ├── client.py # ExTdxClient / AsyncExTdxClient（标准协议扩展市场） │ ├── mac_client.py # MacExClient / AsyncMacExClient（MAC 协议扩展市场） │ └── transport/ # ExTdxConnection（端口 7727） ├── transport/ │ ├── sync.py # TdxConnection + ping_host / ping_all │ └── async_.py # AsyncTdxConnection（asyncio） ├── commands/ # 标准协议命令（无 IO） ├── codec/ # price / volume / datetime / frame / bitmap 编解码 ├── chanlun/ # 缠论技术分析（K线合并/分型/笔/线段/中枢/买卖点/背驰） ├── factor/ # 因子引擎（Factor ABC/19内置因子/截面计算/因子分析/预处理管道） ├── portfolio/ # 组合管理（4优化器/风险模型/再平衡引擎） ├── backtest/ # 回测引擎（Strategy基类/向量化引擎/多因子组合/滑点模型/执行仿真/归因分析） ├── screen/ # 策略选股扫描（scan信号扫描/rank回测排名/并发扫描/增量缓存） ├── realtime/ # 实时数据推送框架（EventBus/事件驱动/asyncio） ├── web/ # Web API（FastAPI REST + WebSocket） ├── models/ # 纯 dataclass，无业务逻辑 ├── offline/ # 离线数据读写模块（读取 + 写入同步） └── cli/ # easy-tdx CLI（click） ``` commands 层不依赖 transport，可独立单测。 ## 开发 ```bash python -m pytest tests/unit/ -v # 单元测试（无需网络） XMTDX_LIVE=1 python -m pytest tests/integration/ -v # 集成测试 mypy src/ # 类型检查 ruff check src/ tests/ # lint ruff format --check src/ tests/ # format check ``` ## 致谢 - [pytdx](https://github.com/rainx/pytdx) -- 离线数据读取模块借鉴自 pytdx 项目，感谢 rainx 及所有贡献者 - [xmtdx](https://github.com/minionszyw/xmtdx) -- 本项目初始原型 - [mootdx](https://github.com/mootdx/mootdx) -- 工程化封装参考 - [MyTT](https://github.com/mpquant/MyTT) -- 麦语言技术指标算法库，技术指标计算基于此实现 详见 [NOTICE](NOTICE) 和 [LICENSE](LICENSE)。 ## 更新日志 完整版本变更记录请查看 [CHANGELOG.md](CHANGELOG.md)。 ## 免责声明 本工具仅供学习和技术研究使用，不构成任何投资建议。使用者应自行承担投资决策的全部风险。 作者不对因使用本工具导致的任何直接或间接损失负责。