mirror of
https://ghfast.top/https://github.com/aeroxw/easy_tdx_max.git
synced 2026-09-12 14:34:18 +08:00
Merge pull request #1 from awayings/docs/restructure
docs: 文档体系重构——README 瘦身、docs 分域拆分与全量索引
This commit is contained in:
Jason Zhang
+41
-267
@@ -1,10 +1,11 @@
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# easy_tdx API 参考文档
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# easy_tdx API 参考文档
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> 版本: 1.16.2 | 运行时依赖: pandas / tzdata / click | 需要网络连接通达信行情服务器
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> 本文档为**方法速查参考**；上手教程见 [python-api.md](./python-api.md)，数据模型与枚举字段见 [field_mapping.md](./field_mapping.md)，Web 服务端点见 [web-api.md](./web-api.md)。
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> 文档不写死版本号，对应版本以 [CHANGELOG.md](../CHANGELOG.md) 与 pyproject.toml 为准。
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## 目录
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## 目录
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- [快速开始](#快速开始)
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- [客户端](#客户端)
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- [客户端](#客户端)
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- [TdxClient（同步）](#tdxclient同步)
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- [TdxClient（同步）](#tdxclient同步)
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- [AsyncTdxClient（异步）](#asynctdxclient异步)
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- [AsyncTdxClient（异步）](#asynctdxclient异步)
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@@ -18,29 +19,10 @@
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- [资金流向](#资金流向)
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- [资金流向](#资金流向)
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- [文件下载](#文件下载)
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- [文件下载](#文件下载)
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- [市场统计](#市场统计)
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- [市场统计](#市场统计)
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- [数据模型](#数据模型)
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- [枚举](#枚举)
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- [异常](#异常)
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- [异常](#异常)
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- [涨跌停价计算](#涨跌停价计算)
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- [涨跌停价计算](#涨跌停价计算)
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- [全局常量](#全局常量)
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- [完整 API 列表（MAC 协议客户端）](#完整-api-列表mac-协议客户端)
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## 快速开始
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```python
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from easy_tdx import TdxClient, Market, KlineCategory
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# 自动选择最优服务器
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with TdxClient.from_best_host() as c:
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# 沪市证券总数
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count = c.get_security_count(Market.SH)
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# 浦发银行日K线
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bars = c.get_security_bars(Market.SH, "600000", KlineCategory.DAY, 0, 10)
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# 实时行情
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quotes = c.get_security_quotes([(Market.SH, "600000"), (Market.SZ, "000001")])
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```
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@@ -396,193 +378,6 @@ c.get_market_stat() -> MarketStat
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## 数据模型
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### SecurityInfo
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证券列表条目。
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| 字段 | 类型 | 说明 |
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| market | `Market` | 市场代码 |
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| code | `str` | 证券代码 |
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| name | `str` | 证券名称 |
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| volunit | `int` | 成交量单位（手 = volunit 股） |
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| decimal_point | `int` | 价格小数位数 |
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| pre_close | `float` | 昨收价 |
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| industry_tdx | `str` | 通达信行业代码（扩展字段） |
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| industry_sw | `str` | 申万行业代码（扩展字段） |
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### SecurityQuote
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实时五档行情。
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| 字段 | 类型 | 说明 |
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| market | `Market` | 市场代码 |
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| code | `str` | 证券代码 |
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| price | `float` | 现价 |
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| pre_close | `float` | 昨收 |
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| open | `float` | 今开 |
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| high | `float` | 最高 |
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| low | `float` | 最低 |
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| vol | `float` | 总成交量（手） |
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| amount | `float` | 成交额（元） |
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| bid1~bid5 | `float` | 买一到买五价 |
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| bid_vol1~bid_vol5 | `float` | 买一到买五量 |
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| ask1~ask5 | `float` | 卖一到卖五价 |
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| ask_vol1~ask_vol5 | `float` | 卖一到卖五量 |
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| s_vol | `float` | 内盘（主动卖） |
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| b_vol | `float` | 外盘（主动买） |
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| rise_speed | `float` | 涨速 |
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| server_time | `str` | 服务器时间 |
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### SecurityBar
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K 线数据。
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| 字段 | 类型 | 说明 |
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| open | `float` | 开盘价 |
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| close | `float` | 收盘价 |
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| high | `float` | 最高价 |
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| low | `float` | 最低价 |
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| vol | `float` | 成交量（股） |
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| amount | `float` | 成交额（元） |
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| year | `int` | 年 |
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| month | `int` | 月 |
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| day | `int` | 日 |
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| hour | `int` | 时 |
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| minute | `int` | 分 |
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| datetime_str | `str` | 属性，格式化时间字符串 |
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### MinuteBar
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分时数据。
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| 字段 | 类型 | 说明 |
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| price | `float` | 价格 |
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| vol | `int` | 成交量 |
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### TransactionRecord
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逐笔成交。
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| 字段 | 类型 | 说明 |
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| hour | `int` | 时 |
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| minute | `int` | 分 |
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| price | `float` | 成交价 |
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| vol | `int` | 成交量 |
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| buyorsell | `int` | 方向（0=买, 1=卖, 2=中性, 8=集合竞价） |
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### XdxrRecord
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除权除息记录。
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| 字段 | 类型 | 说明 |
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| market | `Market` | 市场 |
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| code | `str` | 代码 |
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| year/month/day | `int` | 日期 |
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| category | `int` | 事件类型（见 XDXR_CATEGORY_NAMES） |
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| fenhong | `float \| None` | 每股分红（元） |
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| peigujia | `float \| None` | 配股价 |
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| songzhuangu | `float \| None` | 每股送转股比例 |
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| peigu | `float \| None` | 每股配股比例 |
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### FinanceInfo
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最新财务数据。包含股本结构（流通股本、总股本、国家股等）、资产负债（总资产、净资产等）、利润指标（主营收入、净利润等）和每股指标。字段名使用拼音，完整列表见源码 `models/finance.py`。
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### CompanyInfoCategory
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公司信息文件目录。
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| 字段 | 类型 | 说明 |
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| name | `str` | 目录名 |
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| filename | `str` | 文件名 |
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| start | `int` | 起始偏移 |
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| length | `int` | 内容长度 |
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### TdxBlock
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板块信息。
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| 字段 | 类型 | 说明 |
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| name | `str` | 板块名称 |
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| category | `int` | 分类（0=行业, 1=地域, 2=概念, 3=风格） |
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| count | `int` | 成分股数量 |
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| codes | `list[str]` | 成分股代码列表 |
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### MarketStat
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市场统计。
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| 字段 | 类型 | 说明 |
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| up_count | `int` | 上涨家数 |
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| down_count | `int` | 下跌家数 |
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| neutral_count | `int` | 平盘家数 |
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| suspended_count | `int` | 停牌估算 |
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| total_count | `int` | 总计 |
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| total_amount | `float` | 总成交额 |
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| total_volume | `float` | 总成交量 |
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| total_market_cap | `float` | 总市值（元），来自 880001 收盘价 |
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| limit_up_count | `int` | 涨停家数，来自 880006 close |
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| limit_down_count | `int` | 跌停家数，来自 880006 open |
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### FundFlow
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资金流向。
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| 字段 | 类型 | 说明 |
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| super_in / super_out | `float` | 超大单流入/流出 |
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| large_in / large_out | `float` | 大单流入/流出 |
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| medium_in / medium_out | `float` | 中单流入/流出 |
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| small_in / small_out | `float` | 小单流入/流出 |
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| main_net_inflow | `float` | 属性：主力净流入（超大+大） |
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| total_net_inflow | `float` | 属性：全单净流入 |
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### HistoricalFundFlow
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历史日线资金流向。字段同 FundFlow，额外包含 `year`/`month`/`day` 日期字段。
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## 枚举
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### Market
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| 值 | 名称 | 说明 |
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|----|------|------|
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| 0 | SZ | 深圳 |
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| 1 | SH | 上海 |
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| 2 | BJ | 北京 |
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### KlineCategory
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| 值 | 名称 | 说明 |
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|----|------|------|
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| 0 | MIN_5 | 5 分钟 |
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| 1 | MIN_15 | 15 分钟 |
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| 2 | MIN_30 | 30 分钟 |
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| 3 | MIN_60 | 60 分钟 |
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| 4 | DAY | 日线 |
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| 5 | WEEK | 周线 |
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| 6 | MONTH | 月线 |
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| 7 | MIN_1 | 1 分钟 |
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| 8 | MIN_3 | 3 分钟（内部用） |
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| 9 | YEAR | 年线 |
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| 10 | SEASON | 季线 |
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| 11 | YEAR_ALT | 年线（备用） |
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## 异常
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## 异常
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所有异常继承自 `TdxError`。
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所有异常继承自 `TdxError`。
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@@ -640,65 +435,44 @@ compute_price_limits(market, code, name, pre_close, listed_days=None)
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| `KNOWN_EX_HOSTS` | `list[str]` | 扩展行情服务器列表 |
|
| `KNOWN_EX_HOSTS` | `list[str]` | 扩展行情服务器列表 |
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| `XDXR_CATEGORY_NAMES` | `dict[int, str]` | 除权除息事件类型映射 |
|
| `XDXR_CATEGORY_NAMES` | `dict[int, str]` | 除权除息事件类型映射 |
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## 完整 API 列表（MAC 协议客户端）
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## WebSocket 实时行情（serve /ws/realtime/*）
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### MacClient / AsyncMacClient
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`easy-tdx serve` 后可建立 WebSocket 连接（v1.28 起联动 `RealtimeDataFeed`，此前
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| 方法 | 说明 |
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该端点不推送数据）：
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|------|------|
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| `get_stock_quotes(stocks, fields)` | 批量实时报价 |
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| `get_stock_quotes_list(category, ...)` | 市场分类排序报价 |
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|
| `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 |
|
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|
| `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 |
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|
| `get_board_list(board_type, ..., sort_column)` | 板块列表（sort_value 列=排序键指标值） |
|
||||||
|
| `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
|
||||||
ws://127.0.0.1:8000/api/v1/ws/realtime/{symbol} # symbol 如 SZ000001 / SH600519
|
|
||||||
```
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||||||
|
|
||||||
### 服务端推送帧（JSON）
|
| 方法 | 说明 |
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||||||
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|------|------|
|
||||||
|
| `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 |
|
||||||
|
|
||||||
| type | 触发 | 字段 |
|
|
||||||
|------|------|------|
|
|
||||||
| `tick` | 轮询到标的的最新快照（价格/量变化才推，约 `interval` 秒一拍） | `symbol`、`market`、`code`、`price`、`volume`、`ts`（epoch 秒）、`open`、`high`、`low`、`pre_close`、`amount`、`name` |
|
|
||||||
| `ping` | 连续 30s 未收到客户端消息的心跳 | —（客户端忽略即可，无须回包） |
|
|
||||||
| `status` | 客户端 subscribe/unsubscribe 的确认 | `msg`（如 `subscribed SH600000`） |
|
|
||||||
| `error` | 非法 JSON / 未知 action / 超出订阅上限 | `msg` |
|
|
||||||
|
|
||||||
### 客户端控制消息（JSON 文本帧）
|
|
||||||
|
|
||||||
```json
|
|
||||||
{"action": "subscribe", "symbol": "SH600000"}
|
|
||||||
{"action": "unsubscribe", "symbol": "SH600000"}
|
|
||||||
```
|
|
||||||
|
|
||||||
### 行为约定
|
|
||||||
|
|
||||||
- **连接即订阅** path 上的 symbol；断开自动退订全部标的。
|
|
||||||
- **按需轮询**：订阅集合为空时服务端不产生任何行情请求；去重后标的总数上限
|
|
||||||
80（`get_stock_quotes` 协议约束）。
|
|
||||||
- **交易时段**：默认 A 股时段外只睡不拉（无 tick 帧，心跳照发）；mock 模式
|
|
||||||
（`EASY_TDX_E2E_MOCK=1`）不受限制。
|
|
||||||
- **背压**：消费过慢时丢最旧快照保最新，不积压。
|
|
||||||
- 环境变量：`EASY_TDX_WS_INTERVAL`（轮询间隔秒数，默认 3.0）。
|
|
||||||
|
|
||||||
### 前端接入方式（自动重连 + 心跳容忍）
|
|
||||||
|
|
||||||
```typescript
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|
||||||
function connectRealtime(symbol: string, onTick: (f: TickFrame) => void) {
|
|
||||||
let retry = 0
|
|
||||||
let ws: WebSocket | null = null
|
|
||||||
const open = () => {
|
|
||||||
ws = new WebSocket(`ws://${location.host}/api/v1/ws/realtime/${symbol}`)
|
|
||||||
ws.onmessage = (e) => {
|
|
||||||
const frame = JSON.parse(e.data)
|
|
||||||
if (frame.type === 'tick') { retry = 0; onTick(frame) } // ping/status 忽略
|
|
||||||
}
|
|
||||||
ws.onclose = () => {
|
|
||||||
retry += 1
|
|
||||||
setTimeout(open, Math.min(1000 * 2 ** (retry - 1), 30_000)) // 指数退避
|
|
||||||
}
|
|
||||||
}
|
|
||||||
open()
|
|
||||||
return () => ws?.close()
|
|
||||||
}
|
|
||||||
```
|
|
||||||
|
|
||||||
> 说明：看板/自选页的实时刷新已由 SSE `/stream/quotes`（全量快照、单连接共享）
|
|
||||||
> 承担；WS 通道定位是**按需订阅单标的 tick 事件**（后续实时策略信号的接入点），
|
|
||||||
> 两条链路按场景选用，不要求同时连接。手动冒烟见 `scripts/ws_smoke.py`。
|
|
||||||
|
|||||||
@@ -0,0 +1,54 @@
|
|||||||
|
# 架构
|
||||||
|
|
||||||
|
<img src="./easy-tdx-architecture.png" alt="easy-tdx 七层架构总览：接口 → 服务 → 领域 → 持久 → 网关 → 协议 → 外部源" />
|
||||||
|
|
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七层分层，请求自上而下、数据（pandas DataFrame）自下而上：**① 用户接口层**（Web UI / CLI / Python API / 桌面 EXE）→ **② Web 服务层**（FastAPI + SSE 实时推送 + 异步任务）→ **③ 领域层**（回测 / 指标 / 缠论 / 因子 / 选股 / 组合，纯计算零网络）→ **④ 数据持久层**（DuckDB K 线仓库 + 通达信本地 vipdoc 文件）→ **⑤ 客户端网关层**（8 个客户端 + 健康分 / 故障转移）→ **⑥ 协议层**（通达信二进制协议编解码）→ **⑦ 外部数据源**（通达信服务器 / 中金所 / 新浪 / 巨潮 / LLM）。虚线为旁路直连（HTTP 数据源 / 本地文件 / CLI 与 Python API 越层直调）。
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🖼️ 交互版架构图（可缩放平移、悬停查看 38 个模块的职责详情、一键导出 PNG）：[architecture.html](./architecture.html)
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## 源码树
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```
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src/easy_tdx/
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├── client.py # TdxClient / AsyncTdxClient（标准协议）
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├── unified.py # UnifiedTdxClient（统一入口）
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├── config.py # 服务器地址、端口、超时配置
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├── indicator.py # 技术指标计算（34 个，基于 MyTT）
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├── MyTT.py # 麦语言技术指标算法库
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├── mac/
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│ ├── client.py # MacClient / AsyncMacClient（MAC 协议）
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│ ├── enums.py # Period, Adjust, Category, ExMarket, SortType, ...
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│ ├── models.py # MacBar, MacQuoteField, MacTick, BoardInfo, ...
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│ └── commands/ # MAC 命令（build_request + parse_response，无 IO）
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├── ex/
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│ ├── client.py # ExTdxClient / AsyncExTdxClient（标准协议扩展市场）
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│ ├── mac_client.py # MacExClient / AsyncMacExClient（MAC 协议扩展市场）
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│ └── transport/ # ExTdxConnection（端口 7727）
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├── transport/
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│ ├── sync.py # TdxConnection + ping_host / ping_all
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│ └── async_.py # AsyncTdxConnection（asyncio）
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├── commands/ # 标准协议命令（无 IO）
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├── codec/ # price / volume / datetime / frame / bitmap 编解码
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├── chanlun/ # 缠论技术分析（K线合并/分型/笔/线段/中枢/买卖点/背驰）
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├── 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）
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├── portfolio/ # 组合管理（4优化器/风险模型/再平衡引擎）
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├── 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）
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├── 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）
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├── realtime/ # 实时数据推送框架（EventBus/事件驱动/asyncio）
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├── web/ # Web API（FastAPI REST + WebSocket）
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├── models/ # 纯 dataclass，无业务逻辑
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├── offline/ # 离线数据读写模块（读取 + 写入同步）
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└── cli/ # easy-tdx CLI（click）
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```
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commands 层不依赖 transport，可独立单测。
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## 分层要点
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- **协议层无 IO**：`commands/`、`codec/`、`mac/commands/` 只做编解码，可完全离线单测（`tests/fixtures/` 的 hex dump 即其测试镜像）。
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- **领域层零网络**：`backtest/`、`chanlun/`、`factor/`、`portfolio/`、`screen/` 只吃 DataFrame，不碰网络——这是回测/扫描可在无行情连接时运行的基础。
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- **网关层统一入口**：`unified.py` 封装 8 个客户端（标准/MAC × 同步/异步 × 常规/扩展），带健康分与故障转移；上层（Web、CLI）优先走它。
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- **越层直调**：CLI 与 Python API 不经过 Web 服务层，直接调网关/领域层；HTTP 数据源（新浪/巨潮/中金所）与本地文件直读是旁路。因此同一功能常有三处入口（CLI 命令 / Python API / REST 端点），改领域逻辑三处受益；改协议/网关时注意 Web 层的替身切入点（`web/e2e_mock.py` 在 `EASY_TDX_E2E_MOCK=1` 下替换全部客户端）。
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- **CLI 薄封装**：`cli/cmd_*.py` 每个文件一个 click 命令组，业务全部在领域/网关层；领域模块内也有 CLI（`backtest/cli.py`、`screen/cli.py`），由 `cli/__init__.py` 汇总注册。入口链：`easy-tdx` 命令 → `_editable_guard:main`（可编辑安装失效时打印修复指引）→ CLI。
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- **`python -m easy_tdx` 三种形态**（`__main__.py`）：开发态无参默认等价 `easy-tdx serve`；打包态双击走托盘（uvicorn 后台线程 + 主线程 pystray 托盘）；multiprocessing 子进程拦截保护（Windows spawn 下防止子进程重复启动 uvicorn，一键寻优/screen 扫描等多进程功能依赖它）。
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- **离线数据平台差异**：`.day` 文件路径分隔符 / GBK 文件名 / 时区行为在 Windows 与 Linux 不同，CI 有 Windows matrix 覆盖，改 `offline/` 时留意。
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@@ -0,0 +1,153 @@
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# 回测完整示例集
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本文件汇集回测引擎的完整可运行示例与注意事项，配合 [backtest_usage.md](./backtest_usage.md)（手册）与 [cli-backtest.md](./cli-backtest.md)（CLI 参考）使用。
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## 完整示例
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### 示例 1：双均线交叉策略
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```python
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"""双均线交叉策略：MA5 上穿 MA20 买入，下穿卖出。"""
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import pandas as pd
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from easy_tdx.backtest import BacktestEngine, Strategy, crossover
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from easy_tdx import MyTT
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class DualMACross(Strategy):
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def init(self):
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self.ma5 = self.I(MyTT.MA, self.data.close, 5)
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self.ma20 = self.I(MyTT.MA, self.data.close, 20)
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self.golden = crossover(self.ma5, self.ma20)
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self.death = crossover(self.ma20, self.ma5)
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def next(self):
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if self.golden[self._bar_index] and self.position["size"] == 0:
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self.buy(size=0)
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elif self.death[self._bar_index] and self.position["size"] > 0:
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self.sell(size=0)
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# 构造模拟数据（实际使用 TdxClient 获取）
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dates = pd.date_range("2024-01-01", periods=200, freq="D")
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import numpy as np
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rng = np.random.default_rng(42)
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close = 10.0 + np.cumsum(rng.normal(0, 0.2, 200))
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df = pd.DataFrame({
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"datetime": dates,
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"open": close + rng.uniform(-0.1, 0.1, 200),
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"close": close,
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"high": close + rng.uniform(0, 0.3, 200),
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"low": close - rng.uniform(0, 0.3, 200),
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"vol": rng.integers(10000, 100000, 200),
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})
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engine = BacktestEngine(DualMACross, cash=100000, commission=0.0003)
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result = engine.run(df)
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result.summary()
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print(f"\n年化收益: {result.performance['annual_return']:.2%}")
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print(f"夏普比率: {result.performance['sharpe']:.2f}")
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```
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### 示例 2：MACD 策略 + 预计算指标
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```python
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"""MACD 策略：DIF 上穿 DEA 买入，下穿卖出。"""
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from easy_tdx.backtest import BacktestEngine, Strategy, crossover
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from easy_tdx import MyTT
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class MACDStrategy(Strategy):
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def init(self):
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dif, dea, macd_hist = self.I(MyTT.MACD, self.data.close)
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self.dif = dif
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self.dea = dea
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self.golden = crossover(dif, dea)
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self.death = crossover(dea, dif)
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||||||
|
def next(self):
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||||||
|
if self.golden[self._bar_index] and self.position["size"] == 0:
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||||||
|
self.buy(size=0)
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||||||
|
elif self.death[self._bar_index] and self.position["size"] > 0:
|
||||||
|
self.sell(size=0)
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||||||
|
engine = BacktestEngine(MACDStrategy, cash=100000)
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result = engine.run(df) # df 包含 OHLCV 数据
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```
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### 示例 3：布林带突破 + 滑点模拟
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```python
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"""布林带策略：跌破下轨买入，突破上轨卖出，模拟滑点。"""
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from easy_tdx.backtest import BacktestEngine, Strategy
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from easy_tdx import MyTT
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class BollingerBreakout(Strategy):
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def init(self):
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upper, mid, lower = self.I(MyTT.BOLL, self.data.close, 20)
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self.upper = upper
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self.lower = lower
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def next(self):
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cur = self.data.close[0]
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if cur <= self.lower[self._bar_index] and self.position["size"] == 0:
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self.buy(size=0)
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|
elif cur >= self.upper[self._bar_index] and self.position["size"] > 0:
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self.sell(size=0)
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# 模拟滑点和保守成交价
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engine = BacktestEngine(
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BollingerBreakout,
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cash=100000,
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slippage=0.02, # 每股 2 分钱滑点
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execution="worst", # 保守成交价
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reject_policy="skip", # 资金不足直接跳过
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)
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result = engine.run(df)
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```
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### 示例 4：从文件运行 CLI
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```python
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# save as rsi_strategy.py
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from easy_tdx.backtest import Strategy
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from easy_tdx import MyTT
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class RSIStrategy(Strategy):
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|
"""RSI 超卖超买策略。"""
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def init(self):
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|
self.rsi = self.I(MyTT.RSI, self.data.close, 14)
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||||||
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||||||
|
def next(self):
|
||||||
|
cur_rsi = self.rsi[self._bar_index]
|
||||||
|
if cur_rsi < 30 and self.position["size"] == 0:
|
||||||
|
self.buy(size=0)
|
||||||
|
elif cur_rsi > 70 and self.position["size"] > 0:
|
||||||
|
self.sell(size=0)
|
||||||
|
```
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|
```bash
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|
easy-tdx backtest SZ 000001 \
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||||||
|
--strategy-file rsi_strategy.py \
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||||||
|
--cash 200000 \
|
||||||
|
--execution next_open \
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||||||
|
--count 1000 \
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|
--adjust QFQ \
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--table
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```
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## 注意事项
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1. **DataFrame 格式要求**：必须包含 `datetime`, `open`, `close`, `high`, `low` 列。`vol`/`amount` 为可选但推荐。
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2. **成交时机**：默认 `next_open` 模式下，信号产生后需等待下一根 K 线才能成交。如果信号在最后一根 K 线产生，则无法成交。
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|
3. **整手交易**：A 股按 100 股整手交易。全仓模式会自动向下取整到 100 的倍数。
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||||||
|
4. **做空限制**：v1 不支持做空，卖出数量不能超过当前持仓。
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|
5. **未来函数警告**：使用 `this_close` 模式时，结果中的 `config.future_leak_warning` 会标记为 `True`。
|
||||||
|
6. **多笔同 bar 交易**：引擎支持同一根 K 线上产生多笔交易（如分批建仓），按顺序依次撮合。
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||||||
+4
-261
@@ -21,15 +21,12 @@
|
|||||||
- [资金曲线](#资金曲线)
|
- [资金曲线](#资金曲线)
|
||||||
- [交易记录](#交易记录)
|
- [交易记录](#交易记录)
|
||||||
- [序列化输出](#序列化输出)
|
- [序列化输出](#序列化输出)
|
||||||
- [CLI 命令行](#cli-命令行)
|
- [CLI 命令行](#cli-命令行) → 见 [cli-backtest.md](./cli-backtest.md)
|
||||||
- [内置策略列表（strategies）](#内置策略列表strategies)
|
|
||||||
- [参数网格寻优（optimize）](#参数网格寻优optimize)
|
|
||||||
- [组合级分析（portfolio）](#组合级分析portfolio)
|
|
||||||
- [进阶用法](#进阶用法)
|
- [进阶用法](#进阶用法)
|
||||||
- [预计算指标列](#预计算指标列)
|
- [预计算指标列](#预计算指标列)
|
||||||
- [缠论结果注入](#缠论结果注入)
|
- [缠论结果注入](#缠论结果注入)
|
||||||
- [自定义策略文件](#自定义策略文件)
|
- [自定义策略文件](#自定义策略文件)
|
||||||
- [完整示例](#完整示例)
|
- [完整示例](#完整示例) → 见 [backtest-examples.md](./backtest-examples.md)
|
||||||
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---
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---
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||||||
@@ -392,115 +389,10 @@ config = result.config
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||||||
## CLI 命令行
|
## CLI 命令行
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```bash
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CLI 用法见 [cli-backtest.md](./cli-backtest.md)（回测/寻优/组合/run-all 命令与参数）。
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# 基本用法
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easy-tdx backtest SZ 000001 --strategy-file my_strategy.py
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# 查看帮助
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easy-tdx backtest --help
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# 指定参数
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easy-tdx backtest SH 600519 \
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--strategy-file ma_cross.py \
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--cash 50000 \
|
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||||||
--commission 0.0003 \
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||||||
--execution next_open \
|
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||||||
--period DAILY \
|
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--count 500 \
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--table
|
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||||||
# 预计算指标（MACD, KDJ 会作为额外列注入 DataFrame）
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||||||
easy-tdx backtest SZ 000001 \
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||||||
--strategy-file macd_strategy.py \
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||||||
--indicators MACD,KDJ
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# 输出 JSON（默认）
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||||||
easy-tdx backtest SZ 000001 --strategy-file my_strategy.py
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||||||
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||||||
# 输出表格
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||||||
easy-tdx backtest SZ 000001 --strategy-file my_strategy.py --table
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```
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||||||
**CLI 参数**：
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| 参数 | 默认值 | 说明 |
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|------|--------|------|
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| `MARKET` | — | 市场代码：SZ / SH |
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| `CODE` | — | 股票代码：如 000001 |
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| `--strategy-file` | — | Python 策略文件路径 |
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| `--strategy` | — | DSL 表达式（P1，尚未实现） |
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||||||
| `--cash` | 100000 | 初始资金 |
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||||||
| `--commission` | 0.0003 | 佣金率 |
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||||||
| `--execution` | next_open | 成交价规则 |
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||||||
| `--period` | DAILY | K 线周期 |
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||||||
| `--adjust` | NONE | 复权方式：NONE / QFQ / HFQ |
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||||||
| `--count` | 500 | K 线数量 |
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||||||
| `--indicators` | — | 预计算指标（逗号分隔） |
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||||||
| `--table` | False | 表格输出 |
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||||||
| `--output` | json | 输出格式：json / table / csv |
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||||||
| `--wf` | False | 附加 Walk-Forward 样本外验证 |
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||||||
| `--wf-windows` | 7 | Walk-Forward 窗口数 |
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||||||
| `--evaluate` | False | 一条龙评估（回测+WF+适配性+评分+评级+基准对比） |
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||||||
| `--auto-fees` | False | 按标的品种自动解析费率 |
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||||||
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||||||
### 内置策略列表（strategies）
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||||||
```bash
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||||||
# 表格列出全部内置策略（名称/参数/预设寻优网格）
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||||||
easy-tdx strategies
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||||||
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||||||
# JSON 输出（含完整参数 schema，与 Web API GET /backtest/strategies 同构）
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||||||
easy-tdx strategies --output json
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||||||
```
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||||||
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|
||||||
### 参数网格寻优（optimize）
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||||||
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||||||
对注册表内置策略的 1-2 个参数做网格搜索，按总收益率排名：
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||||||
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||||||
```bash
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||||||
# 单策略：用该策略的预设寻优网格（见 strategies 命令）
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|
||||||
easy-tdx optimize SZ 000001 --strategy ma_cross
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|
||||||
|
|
||||||
# 单策略：自定义网格（--param 参数名=值1,值2，可多次指定）
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|
||||||
easy-tdx optimize SZ 000001 --strategy ma_cross --param fast=5,10,15 --param slow=20,60
|
|
||||||
|
|
||||||
# 一键寻优所有内置策略：逐策略按预设网格寻优后全局排名
|
|
||||||
easy-tdx optimize SZ 000001 --all
|
|
||||||
|
|
||||||
# 并行加速（2+ 进程级并行；1 = 串行 + 指标缓存复用）
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|
||||||
easy-tdx optimize SZ 000001 --all --workers 4
|
|
||||||
```
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|
||||||
|
|
||||||
**optimize 参数**：
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|
||||||
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||||||
| 参数 | 默认值 | 说明 |
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||||||
|------|--------|------|
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||||||
| `--strategy` | — | 注册表策略名（与 `--all` 二选一） |
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||||||
| `--all` | False | 一键寻优所有内置策略（STRATEGY_PRESETS 预设网格） |
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||||||
| `--param` | 预设网格 | 自定义参数网格，如 `fast=5,10,15`（最多 2 个参数，笛卡尔积 ≤ 200） |
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||||||
| `--cash` | 1000000 | 初始资金 |
|
|
||||||
| `--commission` | 0.0003 | 佣金率 |
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||||||
| `--slippage` | 0.0 | 滑点 |
|
|
||||||
| `--workers` | 1 | 并行进程数 |
|
|
||||||
| `--top` | 15 | 表格输出显示前 N 行 |
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|
||||||
|
|
||||||
Python API 同名能力：`easy_tdx.backtest.optimizer.ParamGridOptimizer`（单策略）与
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||||||
`easy_tdx.backtest.optimizer.optimize_all_strategies`（一键全策略）。
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|
||||||
|
|
||||||
### 组合级分析（portfolio）
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|
||||||
|
|
||||||
```bash
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|
||||||
# 组合级 Walk-Forward 样本外验证（全部标的日期并集切窗，每窗独立开仓）
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|
||||||
easy-tdx portfolio --stocks SZ:000001,SH:600519 --strategy-file strategies/ma_cross.py --wf --wf-windows 7
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||||||
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||||||
# 组合级一条龙评估：组合回测 + 组合WF + 跨标的适配性 + 综合评分
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|
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# + 组合评级 + 等权买入持有基准对比（与 Web UI /portfolio 页同构）
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easy-tdx portfolio --stocks SZ:000001,SH:600519 --strategy-file strategies/ma_cross.py --evaluate
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```
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## 进阶用法
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## 进阶用法
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@@ -591,152 +483,3 @@ easy-tdx backtest SZ 000001 --strategy-file my_strategy.py --table
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## 完整示例
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### 示例 1：双均线交叉策略
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```python
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"""双均线交叉策略：MA5 上穿 MA20 买入，下穿卖出。"""
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import pandas as pd
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from easy_tdx.backtest import BacktestEngine, Strategy, crossover
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from easy_tdx import MyTT
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class DualMACross(Strategy):
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def init(self):
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self.ma5 = self.I(MyTT.MA, self.data.close, 5)
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self.ma20 = self.I(MyTT.MA, self.data.close, 20)
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||||||
self.golden = crossover(self.ma5, self.ma20)
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self.death = crossover(self.ma20, self.ma5)
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def next(self):
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if self.golden[self._bar_index] and self.position["size"] == 0:
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self.buy(size=0)
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elif self.death[self._bar_index] and self.position["size"] > 0:
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self.sell(size=0)
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# 构造模拟数据（实际使用 TdxClient 获取）
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dates = pd.date_range("2024-01-01", periods=200, freq="D")
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import numpy as np
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rng = np.random.default_rng(42)
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close = 10.0 + np.cumsum(rng.normal(0, 0.2, 200))
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df = pd.DataFrame({
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"datetime": dates,
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"open": close + rng.uniform(-0.1, 0.1, 200),
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"close": close,
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"high": close + rng.uniform(0, 0.3, 200),
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"low": close - rng.uniform(0, 0.3, 200),
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"vol": rng.integers(10000, 100000, 200),
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})
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engine = BacktestEngine(DualMACross, cash=100000, commission=0.0003)
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result = engine.run(df)
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result.summary()
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print(f"\n年化收益: {result.performance['annual_return']:.2%}")
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print(f"夏普比率: {result.performance['sharpe']:.2f}")
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```
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### 示例 2：MACD 策略 + 预计算指标
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```python
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"""MACD 策略：DIF 上穿 DEA 买入，下穿卖出。"""
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from easy_tdx.backtest import BacktestEngine, Strategy, crossover
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from easy_tdx import MyTT
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class MACDStrategy(Strategy):
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def init(self):
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dif, dea, macd_hist = self.I(MyTT.MACD, self.data.close)
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self.dif = dif
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self.dea = dea
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self.golden = crossover(dif, dea)
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||||||
self.death = crossover(dea, dif)
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||||||
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||||||
def next(self):
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||||||
if self.golden[self._bar_index] and self.position["size"] == 0:
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||||||
self.buy(size=0)
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||||||
elif self.death[self._bar_index] and self.position["size"] > 0:
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self.sell(size=0)
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engine = BacktestEngine(MACDStrategy, cash=100000)
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result = engine.run(df) # df 包含 OHLCV 数据
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```
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### 示例 3：布林带突破 + 滑点模拟
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```python
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"""布林带策略：跌破下轨买入，突破上轨卖出，模拟滑点。"""
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from easy_tdx.backtest import BacktestEngine, Strategy
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from easy_tdx import MyTT
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class BollingerBreakout(Strategy):
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def init(self):
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upper, mid, lower = self.I(MyTT.BOLL, self.data.close, 20)
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self.upper = upper
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self.lower = lower
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def next(self):
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cur = self.data.close[0]
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if cur <= self.lower[self._bar_index] and self.position["size"] == 0:
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self.buy(size=0)
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||||||
elif cur >= self.upper[self._bar_index] and self.position["size"] > 0:
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self.sell(size=0)
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# 模拟滑点和保守成交价
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engine = BacktestEngine(
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BollingerBreakout,
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cash=100000,
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slippage=0.02, # 每股 2 分钱滑点
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execution="worst", # 保守成交价
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reject_policy="skip", # 资金不足直接跳过
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)
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result = engine.run(df)
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```
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### 示例 4：从文件运行 CLI
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```python
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# save as rsi_strategy.py
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from easy_tdx.backtest import Strategy
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from easy_tdx import MyTT
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class RSIStrategy(Strategy):
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"""RSI 超卖超买策略。"""
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def init(self):
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self.rsi = self.I(MyTT.RSI, self.data.close, 14)
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||||||
def next(self):
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cur_rsi = self.rsi[self._bar_index]
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||||||
if cur_rsi < 30 and self.position["size"] == 0:
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||||||
self.buy(size=0)
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||||||
elif cur_rsi > 70 and self.position["size"] > 0:
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self.sell(size=0)
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```
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```bash
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easy-tdx backtest SZ 000001 \
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--strategy-file rsi_strategy.py \
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--cash 200000 \
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--execution next_open \
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--count 1000 \
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--adjust QFQ \
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--table
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```
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## 注意事项
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1. **DataFrame 格式要求**：必须包含 `datetime`, `open`, `close`, `high`, `low` 列。`vol`/`amount` 为可选但推荐。
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2. **成交时机**：默认 `next_open` 模式下，信号产生后需等待下一根 K 线才能成交。如果信号在最后一根 K 线产生，则无法成交。
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3. **整手交易**：A 股按 100 股整手交易。全仓模式会自动向下取整到 100 的倍数。
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4. **做空限制**：v1 不支持做空，卖出数量不能超过当前持仓。
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5. **未来函数警告**：使用 `this_close` 模式时，结果中的 `config.future_leak_warning` 会标记为 `True`。
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6. **多笔同 bar 交易**：引擎支持同一根 K 线上产生多笔交易（如分批建仓），按顺序依次撮合。
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+148
@@ -0,0 +1,148 @@
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# 缠论分析
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## CLI 用法
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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。：`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。
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```bash
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easy-tdx chanlun SZ 000001 --table
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easy-tdx chanlun SH 600519 --adjust QFQ --table
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easy-tdx chanlun SZ 000001 --period 30MIN
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# 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
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easy-tdx chanlun SZ 000001 --multi-level 30MIN --table
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easy-tdx chanlun SH 600519 --multi-level 5MIN
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```
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### 输出示例
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以 `easy-tdx chanlun SH 601088 --table` 为例，输出分五个部分：
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**概要统计**
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```
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标的: 601088 周期: DAILY
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原始K线: 800 缠论K线: 589
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分型: 275 笔: 131 中枢: 21 线段: 40
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买卖点: 125 背驰: 73
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```
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| 字段 | 含义 |
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| 原始 K 线 | 从服务端获取的原始 K 线条数 |
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| 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 |
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| 分型 | 识别出的顶分型 + 底分型总数 |
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| 笔 | 相邻两个异向分型之间的连线（涨跌方向交替） |
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| 中枢 | 至少 3 笔重叠区域形成的密集成交区间 |
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| 线段 | 由笔构成的更大级别走势单位 |
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| 买卖点 | 一二三类买卖点信号总数 |
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| 背驰 | 力度衰减信号总数（笔背驰 / 盘整背驰 / 趋势背驰） |
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**笔**
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```
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[0] ↑ 2023-02-17 → 2023-02-23 h=28.46 l=26.76 ✓
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[1] ↓ 2023-02-23 → 2023-02-28 h=28.46 l=27.8 ✓
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[2] ↑ 2023-02-28 → 2023-03-09 h=29.77 l=27.8 ✓
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```
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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。
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- `↑`：向上笔，起点是底分型（低点），终点是顶分型（高点）
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- `↓`：向下笔，起点是顶分型（高点），终点是底分型（低点）
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- `h`/`l`：该笔范围内的最高价 / 最低价
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**中枢**
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```
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[0] zg=28.46 zd=28.11 gg=32.56 dd=26.76 lines=11 ✓
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[1] zg=31.2 zd=30.45 gg=32.56 dd=27.9 lines=3 ✓
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```
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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。
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| 字段 | 含义 |
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|------|------|
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| `zg` | 中枢上沿（区间内最高的低点）— 支撑/压力的关键分界 |
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| `zd` | 中枢下沿（区间内最低的高点） |
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| `gg` | 中枢区间内的最高价 |
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| `dd` | 中枢区间内的最低价 |
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| `lines` | 构成该中枢的笔数，笔数越多代表震荡越充分 |
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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。
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**线段**
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```
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[0] ↑ 2023-02-17 → 2023-03-09 h=29.77 l=26.76
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[1] ↓ 2023-02-28 → 2023-03-29 h=29.77 l=27.18
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```
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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。
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**买卖点**
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1buy: 中枢下方力度衰减，一类买点 (l=27.30 < zd=46.72)
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2buy: 回调不创新低，二类买点 (l=27.33)
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3buy: 回调不破中枢上沿，三类买点 (l=27.80 > zg=27.58)
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1sell: 中枢上方力度衰减，一类卖点 (h=50.38 > zg=46.97)
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2sell: 反弹不创新高，二类卖点 (h=29.32)
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3sell: 反弹不破中枢下沿，三类卖点 (h=28.46 < zd=46.72)
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```
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缠论定义三类买点和三类卖点：
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| 类型 | 买点含义 | 卖点含义 |
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|------|----------|----------|
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| 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） |
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| 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） |
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| 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） |
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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。
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**背驰**
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```
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[✓] bi: 笔背驰: 笔[4] 力度=1.32 < 笔[2] 力度=1.97
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[✓] pz: 盘整背驰: 中枢[11] 内末笔力度=2.49 < 首笔力度=6.64
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[✓] qs: 趋势背驰(上): 中枢[1] 离开力度=3.32 < 中枢[0] 离开力度=4.45
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```
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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。
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| 类型 | 含义 |
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|------|------|
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| `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 |
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| `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 |
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| `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 |
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`[✓]` 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。
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## Python 用法
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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：
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```python
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from easy_tdx.chanlun import ChanlunAnalyser, ChanlunConfig
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# 使用 easy_tdx 获取 K 线数据
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with TdxClient() as client:
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df = client.get_security_bars(Market.SH, "600519", KlineCategory.DAY, 0, 800)
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# 缠论分析
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analyser = ChanlunAnalyser("SH600519", "DAILY")
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result = analyser.process_klines(df)
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# 获取结果
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print(f"笔数: {len(result.bis)}")
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print(f"中枢数: {len(result.zss)}")
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print(f"线段数: {len(result.xds)}")
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print(f"买卖点: {[m.msg for m in result.mmds]}")
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print(f"背驰: {[b.msg for b in result.bcs]}")
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|
# JSON 兼容字典输出
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print(result.to_dict())
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```
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@@ -0,0 +1,371 @@
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# CLI 参考 — 回测与寻优
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## 回测引擎
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> 📖 **完整使用手册**：[backtest_usage.md](./backtest_usage.md) ——
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> 涵盖策略编写（`init()`/`next()`）、行情数据访问、指标注册、订单模拟、
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> 绩效指标、组合回测、调仓引擎与完整示例。回测相关用法以该手册为准。
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|
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。
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**单策略回测：**
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```bash
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easy-tdx backtest SZ 300308 --strategy-file strategies/expma_cross.py --count 2000 --cash 1000000 --adjust QFQ --table
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# 推荐加上 --slippage 0.01 模拟真实滑点（元/股），使回测更贴近实盘
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# 缠论自动桥接：引擎自动计算缠论分析并注入策略 self.chanlun
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easy-tdx backtest SZ 000001 --strategy-file strategies/chanlun_strategy.py --chanlun-level DAILY --table
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# 预计算指标（MACD, KDJ 会作为额外列注入 DataFrame）
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easy-tdx backtest SZ 000001 \
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--strategy-file strategies/macd_strategy.py \
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--indicators MACD,KDJ
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```
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|
`backtest` 命令 CLI 参数：
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| 参数 | 默认值 | 说明 |
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|------|--------|------|
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| `MARKET` | — | 市场代码：SZ / SH |
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| `CODE` | — | 股票代码：如 000001 |
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| `--strategy-file` | — | Python 策略文件路径 |
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| `--cash` | 100000 | 初始资金 |
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| `--commission` | 0.0003 | 佣金率 |
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|
| `--execution` | next_open | 成交价规则 |
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|
| `--period` | DAILY | K 线周期 |
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| `--adjust` | NONE | 复权方式：NONE / QFQ / HFQ |
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| `--count` | 500 | K 线数量 |
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| `--indicators` | — | 预计算指标（逗号分隔） |
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| `--table` | False | 表格输出 |
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| `--output` | json | 输出格式：json / table / csv |
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| `--wf` | False | 附加 Walk-Forward 样本外验证 |
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| `--wf-windows` | 7 | Walk-Forward 窗口数 |
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| `--evaluate` | False | 一条龙评估（回测+WF+适配性+评分+评级+基准对比） |
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| `--auto-fees` | False | 按标的品种自动解析费率 |
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**样本外验证（v1.25）：**
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```bash
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# 附加 Walk-Forward 七窗样本外验证（每窗独立开仓，窗口数可调）
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easy-tdx backtest SZ 300308 --strategy-file strategies/expma_cross.py --wf --wf-windows 7
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||||||
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# 一条龙评估：回测 + WF + 适配性体检 + 综合评分 + S-D 评级 + 买入持有基准对比
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easy-tdx backtest SZ 300308 --strategy-file strategies/expma_cross.py --evaluate
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```
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输出示例：
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```
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=== 回测绩效概要 ===
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总收益率: 1413.51%
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年化收益: 40.85%
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最大回撤: 76.75%
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夏普比率: 0.88
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胜率: 20.8%
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交易次数: 24
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```
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> ⚠️ **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，
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> 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。
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|
> 请在充分理解策略逻辑后谨慎使用。
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**参数网格寻优（optimize）与内置策略列表（strategies）：**
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```bash
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# 列出全部内置策略（名称/参数默认值/预设寻优网格）
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easy-tdx strategies
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# 单策略网格寻优（预设网格或 --param 自定义，--workers 4 进程并行）
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easy-tdx optimize SZ 000001 --strategy ma_cross
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easy-tdx optimize SZ 000001 --strategy ma_cross --param fast=5,10,15 --param slow=20,60
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# 一键寻优所有内置策略：逐策略按预设网格寻优后全局排名（对应 Web UI /optimize 页）
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easy-tdx optimize SZ 000001 --all --workers 4 --table
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# strategies 也支持 JSON 输出（含完整参数 schema，与 Web API GET /backtest/strategies 同构）
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easy-tdx strategies --output json
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```
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`optimize` 参数：
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| 参数 | 默认值 | 说明 |
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|------|--------|------|
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| `--strategy` | — | 注册表策略名（与 `--all` 二选一） |
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| `--all` | False | 一键寻优所有内置策略（STRATEGY_PRESETS 预设网格） |
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| `--param` | 预设网格 | 自定义参数网格，如 `fast=5,10,15`（最多 2 个参数，笛卡尔积 ≤ 200） |
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| `--cash` | 1000000 | 初始资金 |
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| `--commission` | 0.0003 | 佣金率 |
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| `--slippage` | 0.0 | 滑点 |
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| `--workers` | 1 | 并行进程数（2+ 进程级并行；1 = 串行 + 指标缓存复用） |
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| `--top` | 15 | 表格输出显示前 N 行 |
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Python API 同名能力：`easy_tdx.backtest.optimizer.ParamGridOptimizer`（单策略）与
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`easy_tdx.backtest.optimizer.optimize_all_strategies`（一键全策略）。
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**全策略批量对比（CLI）：**
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`easy-tdx run-all` 一行命令跑完 `strategies/` 下所有策略并排名：
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```bash
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easy-tdx run-all SZ 300308 --count 2000 --cash 1000000 --adjust QFQ
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# 多因子组合回测
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easy-tdx run-all SZ 300308 --combo 2 --combo-mode MAJORITY
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# 加 --show 自动弹出最佳策略的资金曲线 vs 股价对比图
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easy-tdx run-all SZ 300308 --count 2000 --cash 1000000 --adjust QFQ --show
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# 自定义策略目录
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easy-tdx run-all SZ 300308 --strategies-dir my_strategies/
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```
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也可使用项目自带的 `run_all_strategies.py` 脚本（功能相同）：
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```bash
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|
python -X utf8 run_all_strategies.py SZ 300308 --count 2000 --cash 1000000 --adjust QFQ
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|
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|
# 加 --show 自动弹出最佳策略的资金曲线 vs 股价对比图
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|
python -X utf8 run_all_strategies.py SZ 300308 --count 2000 --cash 1000000 --adjust QFQ --show
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```
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|
**多因子组合回测：**
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自动遍历所有 2 因子 / 3 因子组合，找到最优搭配：
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|
```bash
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|
# 自动寻找最佳 2 因子和 3 因子组合（MAJORITY 模式）
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|
python -X utf8 run_all_strategies.py SZ 300308 --combo 2 --combo 3 --combo-mode majority
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# CLI 方式
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|
easy-tdx run-all SZ 300308 --combo 2 --combo 3 --combo-mode majority
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```
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|
CLI 指定策略文件组合：
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```bash
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|
easy-tdx backtest SZ 000001 \
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|
--combo-strategies strategies/macd_cross.py,strategies/rsi_reversal.py,strategies/bollinger_breakout.py \
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|
--combo-mode majority --table
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```
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Python API：
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|
```python
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from easy_tdx.backtest import CombinationRunner
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runner = CombinationRunner(
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strategy_classes=[MACDStrategy, RSIStrategy, BollingerStrategy],
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|
df=df, cash=100000,
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|
)
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|
results = runner.screen(combo_sizes=(2, 3), mode="MAJORITY")
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||||||
|
for r in results[:5]:
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print(f"{r.name}: 收益={r.result.performance['total_return']:.2%}")
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```
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信号合并模式：
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| 模式 | 买入条件 | 卖出条件 | 特点 |
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|------|---------|---------|------|
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|
| `AND` | 所有因子都看多 | 所有因子都看空 | 极保守，交易少但精确 |
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| `MAJORITY` | 过半因子看多 | 过半因子看空 | 平衡，推荐默认 |
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| `OR` | 任一因子看多 | 任一因子看空 | 激进，信号多噪声大 |
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`--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`。
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|
**多标的组合回测（portfolio）：**
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`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：
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```bash
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# 两只股票组合回测
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easy-tdx portfolio --stocks SZ:000001,SH:600519 --strategy-file strategies/ma_cross.py --table
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|
# 自定义资金和周期
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easy-tdx portfolio --stocks SZ:000001,SH:600519,SH:600036 \
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|
--strategy-file strategies/expma_cross.py --cash 500000 --period DAILY --count 1000 --table
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|
# 搭配缠论桥接
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|
easy-tdx portfolio --stocks SZ:000001,SH:600519 \
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|
--strategy-file strategies/chanlun_strategy.py --chanlun-level DAILY --table
|
||||||
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|
# 组合级 Walk-Forward / 一条龙评估（与 Web UI /portfolio 页同构）
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|
easy-tdx portfolio --stocks SZ:000001,SH:600519 \
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||||||
|
--strategy-file strategies/ma_cross.py --wf --wf-windows 7
|
||||||
|
easy-tdx portfolio --stocks SZ:000001,SH:600519 \
|
||||||
|
--strategy-file strategies/ma_cross.py --evaluate
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|
```
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|
输出示例：
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```
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=== 组合回测绩效概要 ===
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标的数量: 3
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总资金: 200,000
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组合收益率: 28.50%
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组合年化: 28.50%
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── 各标的详情 ──
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SZ000001: 收益=35.20% 夏普=0.92 回撤=15.30% 分配=33% 交易=12
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SH600519: 收益=18.40% 夏普=0.68 回撤=8.50% 分配=33% 交易=8
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|
SH600036: 收益=31.90% 夏普=0.85 回撤=12.10% 分配=33% 交易=15
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```
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| 参数 | 说明 |
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|------|------|
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| `--stocks` | 股票列表：逗号分隔的 `市场:代码`（如 `SZ:000001,SH:600519`） |
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| `--cash` | 总资金（默认 20 万） |
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|
| `--allocation` | 资金分配方式（目前支持 `equal` 均等分配） |
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|
| `--chanlun-level` | 自动计算缠论分析并注入策略（如 DAILY/30MIN） |
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## 批量运行全部策略（run-all）
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```
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发现 9 个策略文件
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标的: SZ 300308 | K线: 2000 | 资金: 1,000,000 | 复权: QFQ
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>> 运行策略: bias_reversal ... 完成 (2.4s)
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>> 运行策略: bollinger_breakout ... 完成 (0.6s)
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|
>> 运行策略: expma_cross ... 完成 (0.6s)
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|
>> 运行策略: kdj_golden ... 完成 (0.1s)
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|
>> 运行策略: ma_cross ... 完成 (1.4s)
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|
>> 运行策略: macd_cross ... 完成 (2.1s)
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|
>> 运行策略: rsi_reversal ... 完成 (0.2s)
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|
>> 运行策略: turtle_breakout ... 完成 (0.1s)
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|
>> 运行策略: volume_price ... 完成 (6.3s)
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================================================================================
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[*] 策略绩效排名 (按总收益率降序)
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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
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*1* 1 expma_cross 1413.51% 40.85% 76.75% 0.88 20.8% 24 6.45
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|
*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
|
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|
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
|
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```
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|
综合评分（夏普 × 0.4 + 收益/回撤 × 0.3 + 胜率 × 0.3）：
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```
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|
*1* 1 turtle_breakout 23.04 0.83 0.70 75.0%
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|
*2* 2 bias_reversal 20.35 0.70 0.60 66.3%
|
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|
*3* 3 bollinger_breakout 20.26 0.44 0.27 66.7%
|
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|
```
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换一个标的再跑：
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```bash
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# 贵州茅台
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python -X utf8 run_all_strategies.py SH 600519 --count 2000 --cash 1000000 --adjust QFQ
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```
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### `--show` 可视化效果
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<p align="center">
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<img src="./images/demo/1.png" width="700"><br>
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<sub>SH601088 中国神华 — bollinger_breakout 策略 | 收益 1281.8%</sub>
|
||||||
|
</p>
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||||||
|
|
||||||
|
<p align="center">
|
||||||
|
<img src="./images/demo/2.png" width="700"><br>
|
||||||
|
<sub>SH600522 中天科技 — kdj_golden 策略 | 收益 568.6%</sub>
|
||||||
|
</p>
|
||||||
|
|
||||||
|
<p align="center">
|
||||||
|
<img src="./images/demo/3.png" width="700"><br>
|
||||||
|
<sub>SH601179 中国西电 — expma_cross 策略 | 收益 168.0%</sub>
|
||||||
|
</p>
|
||||||
|
|
||||||
|
<p align="center">
|
||||||
|
<img src="./images/demo/4.png" width="700"><br>
|
||||||
|
<sub>SH600519 贵州茅台 — bollinger_breakout 策略 | 收益 187.0%</sub>
|
||||||
|
</p>
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|
> **⚠️ 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。
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### 自带策略示例
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`strategies/` 目录下有 16 个开箱即用的策略文件，可直接用于 `--strategy-file`：
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| 文件 | 策略 | 类型 | 适合行情 |
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|------|------|------|----------|
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| `ma_cross.py` | 双均线交叉（MA5/MA20） | 趋势跟踪 | 单边趋势 |
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| `expma_cross.py` | EMA12/EMA50 交叉 | 趋势跟踪 | 单边趋势（比 MA 更灵敏） |
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| `macd_cross.py` | MACD 金叉死叉 | 趋势跟踪 | 中长线趋势 |
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| `bollinger_breakout.py` | 布林带突破 | 震荡反转 | 横盘震荡 |
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| `rsi_reversal.py` | RSI 超买超卖 | 反转 | 震荡市 |
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| `kdj_golden.py` | KDJ 低位金叉/高位死叉 | 反转 | 短线震荡 |
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| `turtle_breakout.py` | 海龟交易法（唐安奇通道） | 趋势突破 | 牛市启动 |
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| `bias_reversal.py` | 乖离率反转 | 反转 | 震荡回归 |
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| `volume_price.py` | 量价配合 | 综合判断 | 放量突破 |
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| `zhuoyao_momentum.py` | 捉妖大师多周期共振 | 趋势跟踪 | 多周期共振强势股 |
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| `dmi_trend.py` | DMI/ADX 趋势强度跟踪 | 趋势跟踪 | 单边趋势（过滤震荡） |
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| `cci_breakout.py` | CCI ±100 区间突破 | 区间突破 | 震荡转趋势 |
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|
| `mfi_volume.py` | MFI 量价反转 | 量价反转 | 震荡市（带量能确认） |
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| `trix_cross.py` | TRIX 三重平滑趋势交叉 | 趋势跟踪 | 中长线（抗噪音） |
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|
| `mtm_momentum.py` | MTM 动量零线穿越 | 动量 | 趋势拐点 |
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| `obv_trend.py` | OBV 能量潮趋势 | 量价趋势 | 资金持续流入的上升趋势 |
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|
编写自定义策略只需继承 `Strategy` 基类：
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```python
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from easy_tdx.backtest import Strategy
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from easy_tdx import MyTT
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class MyStrategy(Strategy):
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def init(self):
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self.ma = self.I(MyTT.MA, self.data.close, 10)
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def next(self):
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|
if self.data.close[0] > self.ma[self._bar_index]:
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self.buy(size=0) # size=0 表示全仓
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elif self.position["size"] > 0:
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self.sell(size=0) # size=0 表示清仓
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```
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完整 API 参考：[backtest_usage.md](./backtest_usage.md)
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## 量化因子与组合管理
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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）。
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|
```python
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|
from easy_tdx.factor import FactorEngine, FactorAnalyzer, preprocess
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||||||
|
from easy_tdx.portfolio import RebalanceEngine, FactorWeightedOptimizer
|
||||||
|
from easy_tdx.backtest import BacktestEngine
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||||||
|
from easy_tdx.backtest.slippage import SquareRootSlippage
|
||||||
|
from easy_tdx.backtest.execution import TWAPExecution
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||||||
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|
# 因子研究
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engine = FactorEngine()
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||||||
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factor_data = engine.compute_cross_section(data, ["momentum_20d", "rsi_14"])
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||||||
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clean = preprocess(factor_data, ["momentum_20d", "rsi_14"])
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||||||
|
forward_returns = engine.compute_forward_returns(data, period=5)
|
||||||
|
report = FactorAnalyzer(clean, forward_returns).full_report("momentum_20d")
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||||||
|
print(f"IC均值={report.mean_ic:.4f} ICIR={report.icir:.4f}")
|
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|
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|
# 组合回测
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||||||
|
result = RebalanceEngine(
|
||||||
|
FactorWeightedOptimizer(), factor_name="momentum_20d", n_stocks=50, cash=1_000_000,
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).run(data, start_date=20230101, end_date=20240101)
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print(f"年化={result.performance['annual_return']:.2%}")
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# 高级回测（滑点 + 执行仿真）
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engine = BacktestEngine(
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MyStrategy, cash=1_000_000,
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slippage_model=SquareRootSlippage(impact_coeff=0.1),
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execution_model=TWAPExecution(n_bars=3),
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)
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```
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详细用法和完整工作流示例：**[quantitative-guide.md](./quantitative-guide.md)**
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@@ -0,0 +1,41 @@
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# CLI 参考 — 财务与公告
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## 公告检索（巨潮资讯网）
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```bash
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easy-tdx announcement 688017 # 默认 30 条，JSON 输出
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easy-tdx announcement 601088 --count 10 --page 2 # 翻页
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easy-tdx announcement 000001 --table # 表格输出（不截断 url）
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||||||
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# 下载最新 5 条公告的 PDF 到 ./pdfs 目录
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easy-tdx announcement 601088 --count 5 --download 5 --download-dir ./pdfs
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```
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> 独立数据源（巨潮资讯网），无需连接 TDX 行情服务器即可使用。
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> 返回的 ``url`` 含 4 参数可直接打开，``pdf_url`` 为 PDF 直链。
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## 财务
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```bash
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easy-tdx f10 600519 # 茅台利润表，最近 8 期（默认 lrb）
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easy-tdx f10 600519 --type fzb --num 4 # 资产负债表，最近 4 期
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easy-tdx f10 000001 --type llb --table # 平安现金流量表，表格输出
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```
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> 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）。
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> 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。
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## 通达信原生 F10 与最新财务快照
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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)。
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```bash
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easy-tdx finance-info SH 600519 --table # 最新财务快照（30+ 项单期指标）
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easy-tdx company-info SH 600519 # F10 板块目录（最新提示/公司概况/...）
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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）
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||||||
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easy-tdx company-info SH 600519 600519.txt # 也可直接传文件名（此时用 --offset/--length）
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```
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|
- ``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。
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|
- ``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）。
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||||||
|
- 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。
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@@ -0,0 +1,127 @@
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# CLI 参考 — 技术指标与公式
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## 技术指标
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```bash
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easy-tdx indicator-list --table # 列出所有可用指标
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easy-tdx indicator MACD -m SH -c 600519 --table # MACD
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easy-tdx indicator KDJ -m SZ -c 000001 --table # KDJ
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easy-tdx indicator RSI -m SH -c 600519 --table # RSI
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easy-tdx indicator BOLL -m SH -c 600519 --table # BOLL 布林带
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easy-tdx indicator DMI -m SH -c 600519 --table # DMI 动向指标
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|
easy-tdx indicator ATR -m SH -c 600519 --table # ATR 真实波幅
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easy-tdx indicator WR -m SH -c 600519 --table # WR 威廉指标
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|
easy-tdx indicator CCI -m SH -c 600519 --table # CCI 顺势指标
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|
easy-tdx indicator BIAS -m SZ -c 000001 --table # BIAS 乖离率
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easy-tdx indicator BIAS_SIGNAL -m SH -c 600519 --table # 30日乖离率信号
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easy-tdx indicator OBV -m SZ -c 000001 --table # OBV 能量潮
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# 多指标同时计算
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easy-tdx indicator MACD,KDJ,RSI,BOLL -m SH -c 600519 --count 10 --table
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# 自定义参数
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easy-tdx indicator MACD -m SH -c 600519 --params SHORT=10,LONG=22
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# 分钟线指标
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easy-tdx indicator MACD -m SH -c 600519 --period 5MIN --count 50
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# 仅输出指标值（不含 OHLCV）
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easy-tdx indicator RSI -m SZ -c 000001 --no-ohlcv
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```
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## 通达信公式（v1.27）
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粘贴通达信公式即可计算 / 选股 / 回测——命名布尔输出自动成为买卖信号（名字含「买/卖」或 BUY/SELL 优先），30+ 白名单函数（MA/EMA/SMA/HHV/LLV/REF/CROSS/LONGCROSS/MACD/KDJ/RSI/BOLL/ATR…）向量化求值，无未来数据：
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```bash
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# 公式计算（最后一根各列值 + 最近信号明细）
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easy-tdx formula compute SH 600519 --formula "金叉: CROSS(MA(C,5), MA(C,20));"
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# 批量选股：信号在最后一根 = 1 的标的（--symbols 支持逗号分隔或 @文件）
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easy-tdx formula screen --symbols SH:600519,SZ:000001 --formula "金叉: CROSS(MA(C,5), MA(C,20));"
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|
# 公式回测：买/卖列自动挑选，信号下一根开盘成交，输出绩效 + 评级 + 评分
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easy-tdx formula backtest SH 600519 --file my_formula.txt
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```
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## 捉妖大师（重点）
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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。
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```bash
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easy-tdx indicator ZHUOYAO -m SH -c 600519 --count 30 --table
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|
# 自定义周期参数
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easy-tdx indicator ZHUOYAO -m SZ -c 000001 --params N1=90,N2=45,N3=15
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# 结合其他指标一起看
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easy-tdx indicator ZHUOYAO,MACD,KDJ -m SH -c 600519 --count 20 --table
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```
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输出列说明：
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| 列名 | 含义 |
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|------|------|
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| `ZY_LONG` | 长线 — 120 日涨幅的 10 日指数平滑 |
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| `ZY_MID` | 中线 — 60 日涨幅(%) |
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| `ZY_SHORT` | 短线 — 20 日涨幅(%) |
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| `ZY_TREND` | 趋势 — 中线的 10 日指数平滑 |
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|
**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](./indicator-zhuoyao.md)。
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## 30日乖离率信号（重点）
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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。
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```bash
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easy-tdx indicator BIAS_SIGNAL -m SH -c 600519 --count 60 --table
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# 自定义周期参数
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easy-tdx indicator BIAS_SIGNAL -m SZ -c 000001 --params P=5,M=20
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||||||
|
# 结合其他指标一起看
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|
easy-tdx indicator BIAS_SIGNAL,MACD,KDJ -m SH -c 600519 --count 30 --table
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```
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输出列说明：
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| 列名 | 含义 |
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|------|------|
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|
| `BS_X` | M日乖离率 — 当前价格偏离30日均线的百分比 |
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| `BS_SMA` | 短周期信号线 — 乖离率的 P 日均线，过滤短期噪音 |
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| `BS_LMA` | 长周期信号线 — 乖离率的 M 日均线，捕捉中期趋势方向 |
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**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](./indicator-bias-signal.md)。
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```python
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# Python API 用法
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from easy_tdx import MacClient, Market
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|
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||||||
|
with MacClient.from_best_host() as c:
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||||||
|
df = c.get_stock_kline_with_indicators(
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||||||
|
Market.SH, "600519",
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||||||
|
indicators=["BIAS_SIGNAL"],
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||||||
|
count=60,
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||||||
|
)
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||||||
|
# df 包含: datetime, open, close, high, low, vol, amount
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||||||
|
# + BS_X, BS_SMA, BS_LMA
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```
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|
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。
|
||||||
|
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|
```python
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||||||
|
# Python API 用法
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||||||
|
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
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||||||
|
# + ZY_LONG, ZY_MID, ZY_SHORT, ZY_TREND
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|
```
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||||||
|
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。
|
||||||
|
|
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@@ -0,0 +1,95 @@
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# CLI 参考 — 行情数据
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## 输出格式
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`easy-tdx` 默认输出 JSON（一行一条记录），`--table` 切换表格，`--output csv` 输出 CSV。
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## 基础
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```bash
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easy-tdx ping # 服务器测速
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easy-tdx version # 版本号
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```
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## 行情
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```bash
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# K 线
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easy-tdx kline SZ 000001 --count 30 --table
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easy-tdx kline SH 600519 --period 5MIN --adjust QFQ
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|
# 实时报价
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easy-tdx quote "SZ 000001,SH 600519" --table
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# 市场分类报价（按涨幅排序）
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easy-tdx quote-list A --count 20 --table
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easy-tdx quote-list KCB --sort TOTAL_AMOUNT --order ASC
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easy-tdx quote-list CYB --count 50
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```
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## 分时 / 成交
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|
```bash
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easy-tdx tick SZ 000001 --table
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|
easy-tdx tick SH 600519 --days 5
|
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|
easy-tdx tick SZ 000001 --date 20250115
|
||||||
|
|
||||||
|
easy-tdx transaction SZ 000001 --count 100 --table
|
||||||
|
easy-tdx transaction SH 600519 --date 20250115
|
||||||
|
```
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## 板块
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```bash
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easy-tdx board-list --type GN --table
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easy-tdx board-list --type HY --count 200
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easy-tdx board-members 881001 --table
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|
easy-tdx belong-board SZ 000001 --table
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|
easy-tdx board-summary 881001 --table # 板块汇总（成交额/主力净流入/涨跌家数）
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easy-tdx board-summary 881001 --members --table # 含成分股明细
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easy-tdx board-ranking --type HY --top 10 --table # 行业板块排行
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easy-tdx board-ranking --type GN --sort-by amount # 概念板块按成交额排行
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# 板块 N 日涨跌幅排行（默认全部，支持指定日期）
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easy-tdx board-change-ranking --table # 行业 20 日涨跌幅排行
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|
easy-tdx board-change-ranking --type GN --days 10 --table # 概念 10 日涨跌幅排行
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|
easy-tdx board-change-ranking --type HY --date 20250530 --days 20 --table
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|
easy-tdx board-change-ranking --type HY --top 10 --asc # 行业跌幅前10
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```
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|
## 资金 / 监控
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|
```bash
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|
easy-tdx capital-flow SH 600519 --table
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|
easy-tdx auction SZ 000001 --table
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easy-tdx unusual SH --count 100 --table
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||||||
|
easy-tdx market-stat --table
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|
easy-tdx server-info --table
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|
easy-tdx symbol-info SZ 000001 --table
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|
```
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|
||||||
|
## 中金所成交持仓排名（v1.29.1）
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|
```bash
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|
easy-tdx ccpm IF --table # 最近有数据的交易日（缺省自动回溯）
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easy-tdx ccpm IF --date 2026-09-02 # 指定交易日
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|
easy-tdx ccpm all --date 2026-08-28 --table # 全部 8 个品种一次抓取
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|
easy-tdx ccpm TL --refresh # 忽略本地缓存，强制重新抓取
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```
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|
> 独立数据源（中金所官网），无需连接 TDX 行情服务器。品种：IF 沪深300 / IH 上证50 / IC 中证500 / IM 中证1000 股指期货，TS/TF/T/TL 为 2/5/10/30 年期国债期货。
|
||||||
|
> 每个交易日收盘后约 16:15 发布，含该品种**全部合约 × 三类排名（成交量 / 持买单量·多单 / 持卖单量·空单）× 各前 20 名会员**；
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||||||
|
> 数据发布后不可变，按日缓存到 `~/.easy_tdx/cache/ccpm/`，历史二次查询零网络。
|
||||||
|
> JSON 输出为英文列名（vol/long_pos/short_pos 等，机器友好），`--table` 自动切换中文表头。
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|
> WebUI 对应「期货持仓排名」页（含新手科普），API 为 `GET /api/v1/ccpm/rank`。
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## 扩展市场（港股/美股/期货）
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```bash
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easy-tdx ex markets # 列出可用市场
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easy-tdx ex kline HK_MAIN_BOARD 00700 --count 30 --table # 港股 K 线
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|
easy-tdx ex kline US_STOCK AAPL --table # 美股 K 线
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|
easy-tdx ex quote US_STOCK TSLA --table # 美股报价
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|
easy-tdx ex quote-list HK_MAIN_BOARD --table # 港股商品列表
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||||||
|
easy-tdx ex tick HK_MAIN_BOARD 00700 --table # 港股分时
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|
```
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@@ -0,0 +1,160 @@
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|
# CLI 参考 — 策略选股扫描
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## 策略选股扫描（screen）
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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。
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|
两步走工作流：
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**第一步：信号扫描（scan）**
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```bash
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# 扫描沪深全 A，找出 RSI 超卖触发的股票
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easy-tdx screen scan --strategy strategies/rsi_reversal.py --output signals.json
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# 缩小范围
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easy-tdx screen scan --strategy strategies/macd_cross.py --universe sz --output signals.json
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|
# 从自定义股票列表扫描
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easy-tdx screen scan --strategy strategies/bollinger_breakout.py --universe my_stocks.txt --output signals.json
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|
# 并发扫描（推荐 4-8 进程，速度提升 4-8 倍）
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easy-tdx screen scan --strategy strategies/rsi_reversal.py --workers 4 --output signals.json
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|
# 增量扫描（缓存未修改的 .day 文件，跳过重复计算）
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|
easy-tdx screen scan --strategy strategies/rsi_reversal.py --cache scan_cache.json --output signals.json
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```
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输出示例（JSON）：
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```json
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|
{
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|
"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}
|
||||||
|
]
|
||||||
|
}
|
||||||
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```
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**第二步：回测排名（rank）**
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```bash
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# 按夏普比率排名（默认）
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easy-tdx screen rank --from signals.json --sort sharpe --top 20 --table
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# 按最大回撤排名（越小越好，用 --sort-reverse）
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easy-tdx screen rank --from signals.json --sort max_drawdown --sort-reverse --table
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||||||
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# 管道模式：一步到位
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easy-tdx screen scan --strategy strategies/rsi_reversal.py | easy-tdx screen rank --from - --table
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# 补齐股票名称（需要网络）
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|
easy-tdx screen rank --from signals.json --sort sharpe --top 10 --table --names
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```
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输出示例（`--table`）：
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```
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[*] 信号排名 (按 sharpe 降序, 共 37 只)
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══════════════════════════════════════════════════════════════════════════
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排名 代码 名称 总收益率 年化收益 最大回撤 夏普 胜率 交易
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*1 SZ300308 中际旭创 45.23% 18.72% 12.35% 1.85 62.5% 16
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*2 SH600519 贵州茅台 38.10% 15.90% 8.21% 1.62 58.3% 12
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```
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| 参数 | 说明 |
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|------|------|
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| `--universe` | `all`（默认，沪深全 A）/ `sh` / `sz` / 文件路径（每行 "市场 代码"） |
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| `--vipdoc` | 离线数据目录（默认自动检测通达信安装路径） |
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| `--workers` | 并发进程数：`0` 串行（默认）/ `2+` ProcessPoolExecutor 并发（推荐 4-8） |
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| `--cache` | 增量扫描缓存文件路径（JSON，mtime 未变的文件自动跳过） |
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| `--sort` | 排序指标：`sharpe`（默认）/ `total_return` / `max_drawdown` / `win_rate` 等 |
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| `--sort-reverse` | 升序（用于回撤等越小越好的指标） |
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| `--names` | 在线补齐股票名称（默认关闭，只查排名中的几十只） |
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| `--count` | rank 使用最近 N 条 K 线（0=全部，默认 0） |
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### 强势股排名（strength）
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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）。
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**三种预设模式：**
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| 模式 | 性格 | 权重 (w5/w20/w60) | 波动率惩罚 | 适合 |
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| `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 |
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| `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 |
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| `balanced` | 三周期均衡 | 等权 + vol 调整 | ✅ 除以 vol_20 | 不确定时的安全默认 |
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> 💡 **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）。
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|
```bash
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# 中长期稳健强势 Top 50（默认 steady 模式）
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easy-tdx screen strength --preset steady --top 50 --table
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# 近期妖股爆发 Top 20（补齐股票名称）
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|
easy-tdx screen strength --preset breakout --top 20 --names --table
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# 三周期均衡
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easy-tdx screen strength --preset balanced --top 30 --table
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# 自定义权重（自动归一化，5:3:2 = 0.5:0.3:0.2）
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easy-tdx screen strength --w5 0.5 --w20 0.3 --w60 0.2 --top 30 --table
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# 并发扫描（推荐 4-8 进程）
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easy-tdx screen strength --preset steady --top 100 --workers 4 --table
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|
# 过滤低流动性（最近 5 日日均成交额 ≥ 5000 万）
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easy-tdx screen strength --preset breakout --top 30 --min-amount 50000000 --table
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# 缩小范围 + 输出到文件
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|
easy-tdx screen strength --universe sz --top 30 --output sz_strength.json
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```
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输出示例（`--table`）：
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```
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[*] 强势股排名 [steady] 共 50 只
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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
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════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
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排名 代码 名称 现价 5日 20日 60日 波动率 强势分
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*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
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```
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输出示例（JSON）：
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```json
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{
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"scan_time": "2026-06-25T10:30:00",
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|
"preset": "steady",
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|
"preset_desc": "中长期稳健强势：权重偏 60 日，波动率惩罚...",
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||||||
|
"data_date": 20260624,
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||||||
|
"total_ranked": 50,
|
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|
"ranking": [
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|
{"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,
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||||||
|
"vol_20": 0.0180, "strength": 9.52}
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|
]
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}
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```
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|
| 参数 | 说明 |
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|------|------|
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| `--preset` | 预设模式：`steady`（默认）/ `breakout` / `balanced` |
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| `--w5` `--w20` `--w60` | 自定义三周期权重（覆盖预设，自动归一化） |
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| `--vol-adjusted` / `--no-vol-adjusted` | 波动率惩罚开关（覆盖预设） |
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| `--top` | 返回前 N 名（默认 50） |
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| `--universe` | `all`（默认）/ `sh` / `sz` / 文件路径 |
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| `--min-listed-days` | 最小上市天数（默认 65，保证能算 60 日涨幅） |
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| `--min-amount` | 最近 5 日日均成交额下限（元，默认 0 不过滤） |
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| `--workers` | 并发进程数：`0` 串行 / `4+` 并发（推荐 4-8） |
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| `--names` | 在线补齐股票名称（默认关闭） |
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| `--output` | 输出 JSON 文件（默认 stdout） |
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|
> ⚠️ **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。
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+83
@@ -0,0 +1,83 @@
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# CLI 命令总览
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`easy-tdx` 全部命令速查表。按域的详细用法与示例见分域文档：
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| 域 | 文档 |
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| 行情 / 分时 / 板块 / 资金 / 中金所 / 扩展市场 | [cli-market.md](./cli-market.md) |
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|
| 公告 / 财务 / F10 | [cli-finance.md](./cli-finance.md) |
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||||||
|
| 技术指标 / 通达信公式 | [cli-indicators.md](./cli-indicators.md) |
|
||||||
|
| 缠论分析 | [chanlun.md](./chanlun.md) |
|
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|
| 回测 / 寻优 / 组合 / run-all | [cli-backtest.md](./cli-backtest.md) |
|
||||||
|
| 选股扫描 / 强势股排名 | [cli-screen.md](./cli-screen.md) |
|
||||||
|
| K 线仓库 / 离线数据 | [data-local.md](./data-local.md) |
|
||||||
|
| Web 服务（serve） | [web-api.md](./web-api.md) |
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|
## 命令汇总
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| 命令 | 说明 |
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| `ping` | 服务器延迟测速 |
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| `version` | 版本号 |
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| `kline` | K 线（日/周/月/分钟，支持复权） |
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| `quote` | 实时报价（单只/批量） |
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|
| `quote-list` | 市场分类排序报价（A/SH/SZ/KCB/CYB） |
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| `tick` | 分时图（单日/多日/历史） |
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|
| `transaction` | 逐笔成交 |
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|
| `board-list` | 板块列表（行业/概念/风格） |
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| `board-members` | 板块成分股报价 |
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||||||
|
| `board-summary` | 板块汇总（成交额、主力净流入、涨跌家数） |
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||||||
|
| `board-ranking` | 板块涨跌幅排行榜（行业/概念排行） |
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|
| `board-change-ranking` | 板块 N 日涨跌幅排行（支持指定截止日期） |
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|
| `belong-board` | 个股所属板块 |
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|
| `capital-flow` | 资金流向 |
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|
| `auction` | 集合竞价 |
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|
| `unusual` | 市场异动 |
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|
| `market-stat` | 全市场涨跌统计 |
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| `server-info` | 服务器交易时段 |
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|
| `symbol-info` | 个股特征快照 |
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| `indicator` | 技术指标计算（34 个：MACD/KDJ/RSI/BOLL/DMI/ATR...） |
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|
| `indicator-list` | 列出可用技术指标 |
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| `chanlun` | 缠论分析（笔/中枢/线段/买卖点/背驰，支持多级别联立） |
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| `indicator ZHUOYAO` | 捉妖大师信号（多周期 ROC 共振），详解见 [indicator-zhuoyao.md](./indicator-zhuoyao.md) |
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|
| `indicator BIAS_SIGNAL` | 30 日乖离率信号，详解见 [indicator-bias-signal.md](./indicator-bias-signal.md) |
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||||||
|
| `backtest` | 回测引擎（加载策略文件，输出绩效报告） |
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|
| `portfolio` | 多标的组合回测（共享资金池，均等分配，汇总绩效） |
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|
| `factor list` | 列出所有内置因子 |
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|
| `factor analyze` | 因子分析（IC/分层/衰减） |
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|
| `pfactor backtest` | 组合因子选股回测 |
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||||||
|
| `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） |
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|
| `optimize` | 参数网格寻优（单策略网格搜索，或 `--all` 一键寻优所有内置策略并排名） |
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||||||
|
| `strategies` | 列出内置策略注册表（名称/中文标签/参数默认值/预设寻优网格） |
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||||||
|
| `formula compute` | 通达信公式计算（命名布尔输出即买卖信号） |
|
||||||
|
| `formula screen` | 公式批量选股（信号在最后一根 = 1 的标的） |
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||||||
|
| `formula backtest` | 公式回测（买/卖列自动挑选，输出绩效 + 评级 + 评分） |
|
||||||
|
| `warehouse sync` | 本地 K 线仓库增量同步（DuckDB，需 `easy-tdx[warehouse]`） |
|
||||||
|
| `warehouse query` | 仓库查询（默认忽略未收盘的临时 bar） |
|
||||||
|
| `warehouse stats` | 仓库统计（各标的行数/数据范围） |
|
||||||
|
| `warehouse check` | 仓库健康自检（缺口/除权跳变/新鲜度） |
|
||||||
|
| `ccpm` | 中金所成交持仓排名（官网每日发布，按日落盘缓存） |
|
||||||
|
| `announcement` | 公告检索（巨潮资讯网，独立数据源，支持下载 PDF） |
|
||||||
|
| `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） |
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||||||
|
| `screen strength` | 强势股排名（5/20/60 日涨幅加权，steady/breakout/balanced 三预设） |
|
||||||
|
| `serve` | 启动 Web API 服务器（REST + WebSocket，需 `easy-tdx[web]`） |
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||||||
|
| `f10` | 财报三表（新浪：利润表/资产负债表/现金流量表） |
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||||||
|
| `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） |
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||||||
|
| `fund-flow` | 历史资金流向（CLI 暂未实现，Web API `/fund-flow/history` 可用） |
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||||||
|
| `ex kline` | 扩展市场 K 线 |
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||||||
|
| `ex quote` | 扩展市场报价 |
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||||||
|
| `ex quote-list` | 扩展市场商品列表 |
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||||||
|
| `ex tick` | 扩展市场分时 |
|
||||||
|
| `ex markets` | 列出可用扩展市场 |
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|
| `offline home` | 检测通达信安装目录 |
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|
| `offline daily` | A 股日线（本地 .day 文件） |
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|
| `offline sync-daily` | 从服务端同步单只股票日线到本地 .day 文件 |
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||||||
|
| `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） |
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||||||
|
| `offline gbbq` | 股本变迁数据 |
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|
| `offline financial` | 历史财务数据 |
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|
| `offline blocks` | 自定义板块数据 |
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@@ -0,0 +1,88 @@
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|
# 本地数据：K 线仓库与离线文件
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|
## 本地 K 线仓库（v1.26）
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行情沉淀为 DuckDB 单文件列存（可选依赖：`pip install easy-tdx[warehouse]`），增量同步 + 临时收盘价状态机 + 健康自检：
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|
```bash
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|
easy-tdx warehouse sync --symbols SH:600519,SZ:000001 # 首次全量，此后只补尾部
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|
easy-tdx warehouse query SH 600519 --count 30 # 默认忽略未收盘的临时 bar
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||||||
|
easy-tdx warehouse stats # 各标的行数 / 数据范围
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|
easy-tdx warehouse check # 缺口 / 除权跳变 / 新鲜度体检
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```
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## 离线数据 CLI
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|
从本地通达信安装目录直接读取数据文件，无需网络连接：
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```bash
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easy-tdx offline home # 检测通达信安装目录
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easy-tdx offline daily SH 600000 --count 10 --table # A 股日线
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easy-tdx offline min SZ 000001 --type lc5 --table # 分钟线（5min/lc1/lc5）
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||||||
|
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）
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|
easy-tdx offline gbbq C:\new_jyplug\T0002\hq_cache\gbbq --table # 股本变迁
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|
easy-tdx offline financial C:\new_jyplug\vipdoc\fin\gpcw20260331.dat # 历史财务
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|
easy-tdx offline blocks C:\new_jyplug\T0002\blocknew --table # 自定义板块
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```
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|
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：
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|
```bash
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|
# 同步单只股票日线（自动增量/全量）
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easy-tdx offline sync-daily SZ 000001
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|
easy-tdx offline sync-daily SH 600519 --vipdoc C:\new_jyplug\vipdoc
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|
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||||||
|
# 一键同步沪深全市场（每天一条命令）
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|
easy-tdx offline sync-all
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|
```
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|
> 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。
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## 离线数据读取（Python）
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无需网络，从本地通达信安装目录直接读取：
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|
```python
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from easy_tdx.offline import detect_tdx_home, read_daily_bars, find_daily_bar_file
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from easy_tdx import Market
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home = detect_tdx_home()
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filepath = find_daily_bar_file(Market.SH, "600000")
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bars = read_daily_bars(filepath)
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```
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|
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。
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## 离线数据写入同步（Python）
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从服务端获取最新数据并追加写入本地通达信数据文件：
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|
```python
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|
from easy_tdx.offline import (
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|
encode_daily_bar, append_daily_bars, get_last_bar_date,
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|
encode_5min_bar, append_5min_bars,
|
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|
encode_lc_min_bar, append_lc_min_bars,
|
||||||
|
)
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|
from easy_tdx import Market
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|
from easy_tdx.client import TdxClient
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|
# 追加日线到 .day 文件（自动跳过重复日期）
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from easy_tdx.offline import sync_daily_bars_from_security_bars
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|
# 手动编码单条记录
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bar_bytes = encode_daily_bar(bar, price_coeff=0.01, vol_coeff=0.01)
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|
# 获取文件末尾日期
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|
last_date = get_last_bar_date("C:/new_jyplug/vipdoc/sh/lday/sh600000.day")
|
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|
```
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|
|
||||||
|
v1.5.0 起可通过 CLI 直接使用：
|
||||||
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|
```bash
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|
easy-tdx offline daily SH 600000 --count 10 --table
|
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easy-tdx offline ex-files --table
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|
easy-tdx offline ex-daily 29#A1801 --table
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```
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@@ -0,0 +1,87 @@
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|
# 开发环境与流程
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|
本文档是开发者的完整工作流参考。命令速查亦见 [CLAUDE.md](../CLAUDE.md)。
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|
## 环境初始化
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|
```bash
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|
git clone git@github.com:awayings/easy_tdx.git && cd easy_tdx
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|
uv sync --all-extras # 建 .venv 并装全部 extras（普通 uv sync 只装基础依赖）
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```
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|
CI 不用 uv，走 `pip install -e ".[dev]"` + `pip install -r requirements-dev.txt`。改依赖时两套流程都要考虑：pyproject.toml 只写下界+上界，`uv.lock` 与 `requirements-dev.txt` 才是可复现锁（dev 工具链锁定版本必须兼容 Python 3.10，CI 矩阵跑 3.10/3.12/3.13）。
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前端：`cd web-ui && npm ci && npm run build`（`build` = vue-tsc 类型检查 + vite build）。**`pip install -e .` 要求 `web-ui/dist` 存在**（hatchling `force-include` 把它打进 wheel 的 `easy_tdx/web/dist/`），所以改前端后、跑 Python 测试/安装前必须先构建。
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## 测试
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```bash
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python -m pytest tests/unit/ -v # 单元测试（无需网络，全部 mock）
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XMTDX_LIVE=1 python -m pytest tests/integration/ -v # 集成测试（连真实通达信服务器，默认 skip）
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python -m pytest tests/unit/ --cov src/easy_tdx --cov-fail-under=60 # 覆盖率门槛 60
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```
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三层测试分布：
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| 层 | 位置 | 跑在哪 | 说明 |
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|---|---|---|---|
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| 单元 | `tests/unit/` | CI（6 格矩阵）+ 本地 | 全 mock：`tests/fixtures/` 真实协议 hex dump + JSON 对照，`tests/golden/` 期望输出 |
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| 集成 | `tests/integration/` | **仅本地** | `XMTDX_LIVE=1` 才执行，连真实 TDX 服务器 smoke test |
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| 前端 E2E | `web-ui/e2e/*.spec.ts` | CI frontend job + 本地 | Playwright，`EASY_TDX_E2E_MOCK=1` 后端合成行情，不连真实服务器 |
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- `tests/conftest.py` 默认设 `EASY_TDX_NO_TASK_DB=1`，防单测污染 `~/.easy_tdx/tasks.db`；需要测试存储的用例用 `EASY_TDX_CONFIG_DIR` 指向 `tmp_path` 显式重开。
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- `tests/unit/test_ai_llm.py` 依赖 LLM API key 轮询，CI 用 `--ignore` 跳过，本地有 mock 可跑。
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- `asyncio_mode = "auto"`：async 测试无需 `@pytest.mark.asyncio`。
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## 静态检查
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```bash
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mypy src/ # strict 模式（pyproject 配置）
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ruff check src/ tests/ # E/F/I/UP 规则
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ruff format --check src/ tests/
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```
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mypy/ruff 均排除 `src/easy_tdx/exchange_margin.py`；`MyTT.py` 有手写 `MyTT.pyi` stub 保持 strict 检查。
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本地一键门禁（等价 CI 三 job 的本地版）：
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```bash
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bash scripts/verify_ci.sh # ruff → format → mypy → pytest（排除 integration）→ 前端 build + E2E
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bash scripts/verify_ci.sh --fast # 只跑静态检查
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# 可选：ln -s ../../scripts/verify_ci.sh .git/hooks/pre-push
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```
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## 开发流程
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### a. 需求（Issue）
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- 功能/缺陷先在 GitHub Issues 提出；代码注释与提交说明中引用编号（如 `#58`、`审计 #9`）。
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- 复杂功能先写设计文档再动手（历史范本：`docs/board-overview-design.md`、`docs/hotspot-rolling-design.md`，以及 `docs/superpowers/` 下的 specs）。
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- 功能变更时同步评估文档更新（见「文档规范」）。
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### b. 开发与测试
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- 新功能/修复按 TDD 习惯先写红测试再实现；单元测试必须零网络、零真实服务器依赖。
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- 命令形态变更时 `easy-tdx --help` 自检；Web 路由变更时 `/docs` Swagger 自检。
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### c. 提交与 CI
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- 提交信息带前缀（`feat:` / `fix:` / `test:` / `docs:` / `refactor:`，可带作用域如 `feat(web):`），中文描述。push/PR 到 `main` 触发 `ci.yml`：
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- test job：ubuntu/windows × py3.10/3.12/3.13 六格矩阵跑单测（覆盖率 ≥60）+ ruff + format
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- mypy job：strict 模式（py3.13）
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- frontend job：vue-tsc + Playwright mock E2E
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- **集成测试不进 CI**（依赖真实 TDX 服务器），发布前本地 `XMTDX_LIVE=1` 手动跑一遍。
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### d. 发布版本
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1. 收敛时打一个聚合提交 `release: vX.Y.Z — 中文一句话摘要`，同一提交内包含：代码与测试改动 + `pyproject.toml` 版本号 bump + `CHANGELOG.md` 新增版本小节。
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2. CHANGELOG 遵循 Keep a Changelog（zh-CN）：`## [X.Y.Z] — 日期` 倒序最新在前，先一段加粗导语再按主题分 `###` 小节，条目带文件链接，测试小节报数字验收（如「全量 1820 通过，ruff / mypy / vue-tsc 全绿」）。**无 Unreleased 区，CHANGELOG 在 release 提交时写入**。
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3. 打 tag 推送即自动发布：`git tag vX.Y.Z && git push origin vX.Y.Z`，触发两个独立 workflow——`publish.yml`（PyPI trusted publishing，OIDC 无 token）与 `release.yml`（Windows EXE via PyInstaller + GitHub Release，正文含 SHA256/SmartScreen 说明；GitHub release notes 自动生成，**不读取 CHANGELOG.md**）。
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4. 版本单一来源是 `pyproject.toml`（前端品牌区版本来自后端 `GET /api/v1/meta`）；文档一律不写死版本号。
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## 文档规范
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- **大小限制**：每份文档约 500 行为上限，超限必须拆分，通过 [index.md](./index.md) 与 README 文档导航串联。过大文件不可新增。
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- **类型两分**：教程（how-to，代码示例）与参考（速查/字段/命令表）原则上分开成文。
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- **可达性标准**：任何文档变更必须以「[README.md](../README.md) + [docs/index.md](./index.md) 可达的文件」为标准——新文件必须同时进 README 文档导航与 index.md；删除/改名必须同步修复全部链接。
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|
- **禁止硬编码版本横幅**：版本信息以 `pyproject.toml` 与 `CHANGELOG.md` 为准；功能引入说明里的版本标注（如「v1.29.1」）除外。
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+74
-1
@@ -1,6 +1,6 @@
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# easy_tdx 字段映射表
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# easy_tdx 字段映射表
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> 模型字段名 ↔ 中文含义 ↔ 数据类型对照
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> 模型字段名 ↔ 中文含义 ↔ 数据类型对照。方法速查见 [api_reference.md](./api_reference.md)，上手教程见 [python-api.md](./python-api.md)。
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@@ -313,3 +313,76 @@
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| 9 | YEAR | 年线 |
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| 9 | YEAR | 年线 |
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| 10 | SEASON | 季线 |
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| 10 | SEASON | 季线 |
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| 11 | YEAR_ALT | 年线（备用） |
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| 11 | YEAR_ALT | 年线（备用） |
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## 枚举参考
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### Period（K 线周期）
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| 值 | 名称 | 说明 |
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|----|------|------|
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| 7 | `MIN_1` | 1 分钟 |
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| 0 | `MIN_5` | 5 分钟 |
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| 1 | `MIN_15` | 15 分钟 |
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| 2 | `MIN_30` | 30 分钟 |
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|
| 3 | `MIN_60` | 60 分钟 |
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||||||
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| 4 | `DAILY` | 日线 |
|
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|
| 5 | `WEEKLY` | 周线 |
|
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|
| 6 | `MONTHLY` | 月线 |
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| 10 | `QUARTERLY` | 季线 |
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| 11 | `YEARLY` | 年线 |
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### Adjust（复权类型）
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| 值 | 名称 | 说明 |
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|----|------|------|
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|
| 0 | `NONE` | 不复权 |
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| 1 | `QFQ` | 前复权 |
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| 2 | `HFQ` | 后复权 |
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### Category（市场分类）
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| 值 | 名称 | 说明 |
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|----|------|------|
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| 0 | `SH` | 上证 A 股 |
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| 2 | `SZ` | 深证 A 股 |
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| 6 | `A` | 全部 A 股 |
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|
| 7 | `B` | B 股 |
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|
| 8 | `KCB` | 科创板 |
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| 12 | `BJ` | 北证 A 股 |
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| 14 | `CYB` | 创业板 |
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|
### BoardType（板块类型）
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| 值 | 名称 | 说明 |
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|----|------|------|
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| 0 | `HY` | 行业一级 |
|
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|
| 1 | `HY2` | 行业二级 |
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|
| 3 | `GN` | 概念 |
|
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|
| 4 | `FG` | 风格 |
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||||||
|
| 5 | `DQ` | 地区 |
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|
| 255 | `ALL` | 全部 |
|
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|
|
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|
### SortType（排序字段）
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|
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||||||
|
| 名称 | 说明 |
|
||||||
|
|------|------|
|
||||||
|
| `CODE` | 代码 |
|
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|
| `PRICE` | 现价 |
|
||||||
|
| `CHANGE_PCT` | 涨幅% |
|
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|
| `VOLUME` | 成交量 |
|
||||||
|
| `TOTAL_AMOUNT` | 成交额 |
|
||||||
|
| `TURNOVER_RATE` | 换手% |
|
||||||
|
| `MAIN_NET_AMOUNT` | 主力净额 |
|
||||||
|
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||||||
|
### ExMarket（扩展市场）
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||||||
|
|
||||||
|
| 值 | 名称 | 说明 |
|
||||||
|
|----|------|------|
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| 28 | `ZZ_FUTURES` | 郑州商品 |
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|
| 29 | `DL_FUTURES` | 大连商品 |
|
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|
| 30 | `SH_FUTURES` | 上海期货 |
|
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|
| 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 |
|
||||||
|
|
||||||
|
|||||||
Binary file not shown.
|
After Width: | Height: | Size: 165 KiB |
Binary file not shown.
|
After Width: | Height: | Size: 144 KiB |
Binary file not shown.
|
After Width: | Height: | Size: 174 KiB |
Binary file not shown.
|
After Width: | Height: | Size: 185 KiB |
+103
-5
@@ -1,16 +1,114 @@
|
|||||||
# easy-tdx 文档
|
# easy-tdx 文档索引
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|
本索引是文档的目录目录：**新增或删除文档必须同步更新本文件与 README 文档导航**（见 [development.md](./development.md) 的文档规范）。每份文档 ≤500 行，超限拆分；教程（how-to）与参考（速查）分开成文。
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|
## 开始
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|
- [README](../README.md) — 项目门面：功能总览、30 秒上手、安装、文档导航（ReadTheDocs 落地页即其包含）
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|
## CLI 参考
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- [cli.md](./cli.md) — 全部命令速查表 + 按域导航
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|
- [cli-market.md](./cli-market.md) — 行情数据：报价 / K线 / 分时 / 板块 / 资金 / 中金所 / 扩展市场
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|
- [cli-finance.md](./cli-finance.md) — 财务与公告：巨潮公告检索 / 财报三表 / 通达信 F10
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|
- [cli-indicators.md](./cli-indicators.md) — 技术指标与公式：34 指标 / 通达信公式 / 捉妖 / 乖离率
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|
- [cli-backtest.md](./cli-backtest.md) — 回测与寻优：backtest / optimize / portfolio / run-all（含参数表）
|
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|
- [cli-screen.md](./cli-screen.md) — 选股扫描：全市场信号扫描 / 强势股排名
|
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|
- [chanlun.md](./chanlun.md) — 缠论分析（CLI + Python，含完整输出示例）
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|
## 本地数据
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|
- [data-local.md](./data-local.md) — K 线仓库（DuckDB）与 vipdoc 离线读写（CLI + Python 合一操作手册）
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|
## Web
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|
- [web-api.md](./web-api.md) — REST + WebSocket + SSE 端点与示例、帧规范
|
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|
- [web-ui.md](./web-ui.md) — 行情终端与回测工作台零代码操作手册
|
||||||
|
- [packaging.md](./packaging.md) — Windows EXE 打包（PyInstaller）与分发
|
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|
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|
## Python API
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|
- [python-api.md](./python-api.md) — 教程：连接管理 / MAC 协议 / 统一客户端 / 离线 / 缠论 / 公告 / 财报 / 实时轮询
|
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|
- [api_reference.md](./api_reference.md) — 参考：TdxClient 标准协议方法速查 + MAC 客户端方法表
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|
- [field_mapping.md](./field_mapping.md) — 参考：数据模型字段 ↔ 中文含义 ↔ 类型 + 枚举（标准 + MAC）
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|
## 回测与量化
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|
- [backtest_usage.md](./backtest_usage.md) — 回测引擎使用手册（策略 / 配置 / 结果）
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|
- [backtest-examples.md](./backtest-examples.md) — 完整示例集 + 注意事项
|
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|
- [quantitative-guide.md](./quantitative-guide.md) — 因子引擎与组合管理（基础）
|
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|
- [quantitative-advanced.md](./quantitative-advanced.md) — 滑点模型 / 执行仿真 / 归因分析 / 完整工作流
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|
## 指标深度
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|
- [indicator-zhuoyao.md](./indicator-zhuoyao.md) — 捉妖大师（ZHUOYAO）多周期 ROC 共振详解
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|
- [indicator-bias-signal.md](./indicator-bias-signal.md) — 30 日乖离率信号（BIAS_SIGNAL）详解
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## 开发者
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|
- [architecture.md](./architecture.md) — 七层架构图 / 源码树 / 分层要点
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- [development.md](./development.md) — 环境初始化 / 测试 / CI / 发布流程 / 文档规范
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|
## 协议与逆向
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|
- [protocol-reverse-engineering.md](./protocol-reverse-engineering.md) — 通达信二进制协议逆向过程
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|
- [protocol-unknown-fields.md](./protocol-unknown-fields.md) — 未知字段研究日志（活文档）
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|
## 历史归档（已实施 / 规划完成，供追溯）
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|
- [board-overview-design.md](./board-overview-design.md) — 行业/概念总览页设计稿（已上线）
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|
- [hotspot-rolling-design.md](./hotspot-rolling-design.md) — 市场热点滚动页设计稿（已上线）
|
||||||
|
- [market-insights-roadmap.md](./market-insights-roadmap.md) — 盘面洞察功能路线图（已收尾）
|
||||||
|
- [upgrade-plan-2026H2.md](./upgrade-plan-2026H2.md) — 2026 H2 升级计划（全部阶段完成）
|
||||||
|
- [superpowers/](superpowers/) — 回测/因子/组合引擎的计划与设计存档（v1.11–v1.15 时代，非现行文档）
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||||||
|
## HTML 资产（仅 GitHub 可交互，ReadTheDocs 不发布）
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|
- [architecture.html](./architecture.html) — 38 模块交互式架构图（可缩放平移、导出 PNG）
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|
- [回测系统完全上手手册.html](./回测系统完全上手手册.html) — 零基础图文回测手册（13 章）
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---
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||||||
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|
||||||
```{toctree}
|
```{toctree}
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:maxdepth: 2
|
:maxdepth: 1
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:caption: 目录
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:caption: 文档目录
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readme
|
readme
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|
cli
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||||||
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cli-market
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|
cli-finance
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|
cli-indicators
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||||||
|
cli-backtest
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||||||
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cli-screen
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||||||
|
chanlun
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|
data-local
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web-api
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||||||
|
web-ui
|
||||||
|
python-api
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||||||
api_reference
|
api_reference
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field_mapping
|
field_mapping
|
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backtest_usage
|
backtest_usage
|
||||||
|
backtest-examples
|
||||||
quantitative-guide
|
quantitative-guide
|
||||||
protocol-reverse-engineering
|
quantitative-advanced
|
||||||
protocol-unknown-fields
|
|
||||||
indicator-zhuoyao
|
indicator-zhuoyao
|
||||||
indicator-bias-signal
|
indicator-bias-signal
|
||||||
|
architecture
|
||||||
|
development
|
||||||
|
packaging
|
||||||
|
protocol-reverse-engineering
|
||||||
|
protocol-unknown-fields
|
||||||
|
board-overview-design
|
||||||
|
hotspot-rolling-design
|
||||||
|
market-insights-roadmap
|
||||||
|
upgrade-plan-2026H2
|
||||||
|
superpowers/plans/2026-06-09-backtest-engine
|
||||||
|
superpowers/plans/2026-06-12-v1.11.0-factor-engine
|
||||||
|
superpowers/plans/2026-06-12-v1.12.0-factor-analysis
|
||||||
|
superpowers/plans/2026-06-12-v1.13.0-portfolio
|
||||||
|
superpowers/plans/2026-06-12-v1.14.0-slippage-execution
|
||||||
|
superpowers/plans/2026-06-12-v1.15.0-attribution
|
||||||
|
superpowers/specs/2026-06-09-backtest-engine-design
|
||||||
|
superpowers/specs/2026-06-12-advanced-backtest-design
|
||||||
|
superpowers/specs/2026-06-12-quantitative-factor-engine-design
|
||||||
```
|
```
|
||||||
|
|||||||
@@ -0,0 +1,421 @@
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|
# Python API 使用指南
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|
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|
## 连接管理
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|
所有客户端支持 `from_best_host()` 自动选最低延迟服务器：
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```python
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|
from easy_tdx import MacClient
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||||||
|
|
||||||
|
with MacClient.from_best_host() as c:
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||||||
|
df = c.get_stock_kline(...)
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||||||
|
```
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||||||
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|
||||||
|
| 客户端 | 端口 | 覆盖范围 |
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||||||
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|--------|------|----------|
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||||||
|
| `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）
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||||||
|
|
||||||
|
### 报价
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|
```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")])
|
||||||
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||||||
|
# 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
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with MacClient.from_best_host() as c:
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# 日K前复权
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df = c.get_stock_kline(Market.SH, "600519", Period.DAILY, count=10, adjust=Adjust.QFQ)
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||||||
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# 5分钟线
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df = c.get_stock_kline(Market.SZ, "000001", Period.MIN_5, count=100)
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```
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返回列：`datetime, open, close, high, low, vol, amount`。
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### 技术指标
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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：
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```python
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from easy_tdx import MacClient, Market, Period, Adjust
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from easy_tdx.indicator import compute_indicators, list_indicators
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with MacClient.from_best_host() as c:
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# 便捷方法：获取 K 线 + 计算指标一步完成（默认前复权）
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df = c.get_stock_kline_with_indicators(
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Market.SH, "600519",
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indicators=["MACD", "KDJ", "RSI", "BOLL"],
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count=30,
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)
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# df 包含: datetime, open, close, high, low, vol, amount
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# + MACD_DIF, MACD_DEA, MACD_HIST, KDJ_K, KDJ_D, KDJ_J, RSI,
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# BOLL_UPPER, BOLL_MID, BOLL_LOWER
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# 自定义指标参数
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df = c.get_stock_kline_with_indicators(
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Market.SH, "600519",
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indicators=["MACD"],
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params={"MACD": {"SHORT": 10, "LONG": 22}},
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)
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# 独立使用：对已有 DataFrame 计算指标
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raw = c.get_stock_kline(Market.SH, "600519", Period.DAILY, count=200, adjust=Adjust.QFQ)
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result = compute_indicators(raw, ["ATR", "CCI", "WR"], tail=30)
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# 查看所有可用指标
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for info in list_indicators():
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print(info["name"], info["description"], info["outputs"])
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```
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支持 34 个技术指标：
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| 指标 | 输入 | 输出列 |
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|------|------|--------|
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| MACD | close | MACD_DIF, MACD_DEA, MACD_HIST |
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| KDJ | close, high, low | KDJ_K, KDJ_D, KDJ_J |
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|
| RSI | close | RSI |
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| BOLL | close | BOLL_UPPER, BOLL_MID, BOLL_LOWER |
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||||||
|
| DMI | close, high, low | DMI_PDI, DMI_MDI, DMI_ADX, DMI_ADXR |
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||||||
|
| ATR | close, high, low | ATR |
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|
| WR | close, high, low | WR1, WR2 |
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||||||
|
| CCI | close, high, low | CCI |
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| BIAS | close | BIAS1, BIAS2, BIAS3 |
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|
| OBV | close, vol | OBV |
|
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|
| VR | close, vol | VR |
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|
| EMV | high, low, vol | EMV, EMV_MA |
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||||||
|
| MFI | close, high, low, vol | MFI |
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|
| BRAR | open, close, high, low | AR, BR |
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|
| ASI | open, close, high, low | ASI, ASI_MA |
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||||||
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| TRIX | close | TRIX, TRIX_MA |
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||||||
|
| DPO | close | DPO, DPO_MA |
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||||||
|
| MTM | close | MTM, MTM_MA |
|
||||||
|
| ROC | close | ROC, ROC_MA |
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||||||
|
| EXPMA | close | EXPMA_12, EXPMA_50 |
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|
| BBI | close | BBI |
|
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|
| PSY | close | PSY, PSY_MA |
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| DFMA | close | DFMA_DIF, DFMA_DMA |
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||||||
|
| 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 |
|
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|
| ZHUOYAO | close | ZY_LONG, ZY_MID, ZY_SHORT, ZY_TREND |
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||||||
|
| BIAS_SIGNAL | close | BS_X, BS_SMA, BS_LMA |
|
||||||
|
| SAR | high, low | SAR（抛物线转向/动态止损位） |
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||||||
|
| VWAP | close, high, low, vol | VWAP（N日滚动成交量加权均价） |
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||||||
|
| AROON | high, low | AROON_UP, AROON_DOWN, AROON_OSC |
|
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|
| FK | close | FK（EMA(2) 突破斜率外推 EMA(42)） |
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### 分时
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```python
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|
with MacClient.from_best_host() as c:
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|
df = c.get_tick_chart(Market.SH, "600519") # 单日分时
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||||||
|
df = c.get_tick_charts(Market.SH, "600519", days=3) # 多日分时（最多5天）
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||||||
|
df = c.get_chart_sampling(Market.SH, "600519") # 240点缩略采样
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```
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|
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### 逐笔成交
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```python
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with MacClient.from_best_host() as c:
|
||||||
|
df = c.get_transactions(Market.SH, "600519", count=100)
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||||||
|
df = c.get_transactions(Market.SH, "600519", count=100, date=20250115)
|
||||||
|
```
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||||||
|
|
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|
### 板块
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|
```python
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|
from easy_tdx import BoardSortColumn, BoardType
|
||||||
|
|
||||||
|
with MacClient.from_best_host() as c:
|
||||||
|
df = c.get_board_list(BoardType.GN) # 概念板块
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||||||
|
df = c.get_board_list(sort_column=BoardSortColumn.SPEED) # 按涨速排序取涨速%
|
||||||
|
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
|
||||||
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|
# 板块汇总：成交额、主力净流入、涨跌家数
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summary = c.get_board_summary("881001")
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# summary = {
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# "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,
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||||||
|
# "members": DataFrame(...), # 成分股明细
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|
# }
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|
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|
# 板块涨跌幅排行榜
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|
df = c.get_board_ranking(BoardType.HY, top_n=10, sort_by="change_pct")
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||||||
|
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
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|
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|
# 板块 N 日涨跌幅排行（支持指定截止日期，默认全部）
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||||||
|
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
|
||||||
|
```
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||||||
|
|
||||||
|
### 资金流向
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|
```python
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||||||
|
with MacClient.from_best_host() as c:
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||||||
|
df = c.get_capital_flow(Market.SH, "600519")
|
||||||
|
```
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||||||
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|
返回列：`date, main_in, main_out, main_net, small_in/out/net, mid_in/out/net, large_in/out/net`。
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|
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|
### 监控
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|
```python
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|
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
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||||||
|
df = c.get_symbol_info(Market.SZ, "000001") # 个股特征快照
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||||||
|
df = c.get_server_info() # 服务器交易时段
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||||||
|
```
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|
`get_unusual` 返回列含 `unusual_type`（类型码）与 `desc`（中文描述），共 19 种类型
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|
（主力买卖/加速拉升/急速拉升/盘中强弱/竞价异动/涨跌停/大单盘口等）。类型码→名称
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可用顶层常量映射：
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|
```python
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|
from easy_tdx import UNUSUAL_TYPE_NAMES
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|
df["type_name"] = df["unusual_type"].map(UNUSUAL_TYPE_NAMES)
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||||||
|
```
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|
## 扩展市场
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|
```python
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|
from datetime import date
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|
from easy_tdx import MacExClient, ExMarket, Period
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||||||
|
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|
with MacExClient.from_best_host() as c:
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|
count = c.goods_count(ExMarket.HK_MAIN_BOARD)
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||||||
|
df = c.goods_list(ExMarket.HK_MAIN_BOARD, start=0, count=50)
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||||||
|
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)
|
||||||
|
df = c.goods_transaction_all(ExMarket.HK_MAIN_BOARD, "00700", date(2026, 7, 3)) # 港股当日全部逐笔
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```
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|
> **逐笔成交排序**：通达信协议为**倒序**——`start=0` 指向最新一笔（收盘方向），`count=2000` 默认只取最近 2000 笔。港股单日成交常达数万笔（如 02715 约 1.3 万笔/日），若需当日全部成交，用 `goods_transaction_all`（仅港股股票类市场，自动按 1800/页翻页取全天，安全上限 9 万条；返回协议原生倒序，需正序展示自行 `df.iloc[::-1]`）。
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## 统一客户端
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```python
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|
from easy_tdx import UnifiedTdxClient, ExMarket, Market, Period
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||||||
|
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|
with UnifiedTdxClient() as client:
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|
# A 股 -- 自动路由到 MacClient
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df = client.get_stock_kline(Market.SH, "600519", Period.DAILY, count=5)
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||||||
|
df = client.get_stock_quotes([(Market.SH, "600519")])
|
||||||
|
df = client.get_board_list()
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|
||||||
|
# 扩展市场 -- 自动路由到 MacExClient
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|
df = client.goods_kline(ExMarket.HK_MAIN_BOARD, "00700", Period.DAILY, count=5)
|
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|
```
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|
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|
## 标准协议
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|
```python
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|
from easy_tdx import TdxClient, Market, KlineCategory
|
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|
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with TdxClient.from_best_host() as c:
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|
count = c.get_security_count(Market.SH)
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stocks = c.get_security_list(Market.SH, start=0)
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|
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")
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||||||
|
xdxr = c.get_xdxr_info(Market.SH, "600519")
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||||||
|
stat = c.get_market_stat()
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```
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|
> **资金流口径注意**（Issue #55）：`get_fund_flow` / `get_history_fund_flow` 按 0x0fb5 逐笔接口的"单笔成交额"分档，而该接口返回的记录是交易所真实逐笔**聚合**后的（实测 000001.SZ 单日约 17:1），分档看的也不是挂单额。结果：高价股小单档可不足成交额 1%、主力档常占 95%+，`main_net_inflow` 实质更接近"当日主动买卖总失衡"。东财/同花顺的"主力净流入"基于 L2 逐笔委托、按挂单额分档——两套口径**不可比**（实证同规则选股信号重合度仅约 14%），勿混用于同一张表或同一个因子。
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`AsyncTdxClient` 提供对应的 `async def` 方法，接口一一对应。
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## SecurityQuote 字段说明
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`get_security_quotes()` 返回的 DataFrame 包含以下特殊字段：
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| 字段 | 类型 | 说明 |
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|------|------|------|
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| `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 |
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| `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 |
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| `server_time` | str | 服务器时间，格式 `HH:MM:SS.mmm` |
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| `unknown_2` | int | 指数: 集合竞价成交金额/100；个股: 舍入残差≈0 |
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| `unknown_3` | int | 个股: 集合竞价成交金额/100；指数: 负值/无意义 |
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| `unknown_5-8` | int | 保留字段，恒为 0 |
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|
检测停牌：
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```python
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|
df = c.get_security_quotes([(Market.SH, "600000")])
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|
is_suspended = df.iloc[0]["trading_status"] == 0x8020
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```
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## 公告检索（巨潮资讯网）
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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。
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|
标准库 urllib 实现，零额外依赖。
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|
```python
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|
from easy_tdx.cninfo import CninfoClient
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client = CninfoClient()
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|
# 检索公告（默认 30 条，最新在前）
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|
df = client.get_announcements("688017")
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|
# → DataFrame[title, type, date, url, code, org_id, announcement_id, announcement_time, pdf_url]
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# 翻页 + 自定义数量
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|
df = client.get_announcements("601088", count=10, page=2)
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# 返回示例（url 含 4 参数可直点打开，pdf_url 为 PDF 直链）：
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# title type date url pdf_url
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|
# 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
|
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|
```
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|
> - ``type`` 优先取 cninfo 的 ``announcementTypeName``；该字段对很多公告为 null
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> （数据源限制），此时回退到 ``adjunctType``（如 "PDF"），再为空给空字符串。
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|
> - ``url`` 必须含 4 参数（``stockCode``/``announcementId``/``orgId``/``announcementTime``）
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|
> 才能打开，少参数会 404。
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||||||
|
> - 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，
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> 保证 601xxx 等非标 orgId 段也能正常查询。
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### 下载公告 PDF
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```python
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|
# 下载最新一条公告的 PDF 到当前目录
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df = client.get_announcements("601088", count=5)
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|
path = client.download_pdf(df.iloc[0]) # 接受 Announcement 或 DataFrame 的一行
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|
print(path) # /abs/path/20260605_1225351400.PDF
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|
# 批量下载
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|
for _, row in df.iterrows():
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try:
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path = client.download_pdf(row, dest_dir="./pdfs")
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||||||
|
except Exception as e:
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|
print(f"跳过（无附件或失败）: {e}")
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|
```
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|
## 财报三表（新浪财经）
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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。
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|
标准库 urllib 实现，零额外依赖。
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|
```python
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|
from easy_tdx.sina import SinaClient
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client = SinaClient()
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|
# 利润表（默认 8 期，最新在前）
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df = client.get_financial_report("600519", report_type="lrb")
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|
# → DataFrame，每行一期，列 = [报告期, 营业总收入, 营业总收入_同比, ...]
|
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|
# 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）
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df = client.get_financial_report("600519", report_type="fzb", num=4)
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||||||
|
df = client.get_financial_report("600519", report_type="llb", num=4)
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|
# 返回示例（item_value 已转 float，可直接数值计算）：
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# 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
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# 0 2026-03-31 54702912385.23 0.06336 53909252220.51 0.06538
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|
# 1 2025-12-31 174000000000.00 0.10000 NaN NaN
|
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```
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|
> - ``item_value`` 是字符串（新浪原始格式），本实现转 float；空/非数值转 None
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> - 有同比的科目附加 ``{科目}_同比`` 列（float 比例，如 0.06336 = +6.3%）
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|
> - 大类标题行（如 ``流动资产``，原 ``item_value=""``）保留为 None，反映报表结构
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## 实时行情轮询（RealtimeDataFeed）
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> ⚠️ 通达信协议**没有服务端推送**，只有请求/响应。本模块的「实时」是 **轮询五档快照近似**
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> （默认约 3 秒延迟），适合盘中信号提醒、轻量监控；**不适合高频 / 逐笔撮合**。
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`EventBus` 自身是纯发布/订阅管道，不会产生数据。要让 `RealtimeStrategy` 跑起来，
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需要配合 `RealtimeDataFeed`：它自动完成 `get_stock_quotes → MarketEvent → bus.publish`。
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```python
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import asyncio
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from easy_tdx.mac.client import AsyncMacClient
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from easy_tdx.realtime import (
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EventBus,
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RealtimeStrategy,
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MarketEvent,
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RealtimeDataFeed,
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)
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class MyStrategy(RealtimeStrategy):
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def on_tick(self, event: MarketEvent) -> None:
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print(f"{event.market}{event.code} price={event.price} vol={event.volume}")
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async def main():
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bus = EventBus()
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strategy = MyStrategy()
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bus.subscribe("SZ000001", strategy.on_tick) # 注意：key 必须带市场前缀
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feed = RealtimeDataFeed(
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|
bus=bus,
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symbols=[(0, "000001"), (1, "600519")], # [(Market.SZ, code), ...]，单批 ≤80 只
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interval=3.0, # 轮询间隔（秒），下限 0.1
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|
dedup=True, # (price, volume) 未变的标的跳过发布
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# sessions=(), # 传空 tuple 表示全天轮询；默认仅 9:15-11:30 / 13:00-15:00
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)
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async with AsyncMacClient.from_best_host() as client:
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await feed.run_async(client) # Ctrl+C 或 feed.stop() 退出
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asyncio.run(main())
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```
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同步客户端（`MacClient`）用 `run_sync`，feed 会把阻塞调用丢到线程池，不卡事件循环：
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```python
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|
from easy_tdx.mac.client import MacClient
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with MacClient.from_best_host() as client:
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feed.run_sync(client)
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```
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> **关键坑（issue #34）**：
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> - 订阅 key 必须与 `publish` 内部拼的 `f"{market}{code}"` 一致，即 `"SZ000001"`
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> 而不是 `"000001"`；否则事件分发匹配不到。
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> - 传给 `subscribe` 的必须是**实例的绑定方法** `strategy.on_tick`，
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> 不是未绑定的类方法 `MyStrategy.on_tick`。
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> - 整个流程跑在 `asyncio.run()` 里，否则协程不会被调度。
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@@ -0,0 +1,308 @@
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# 量化进阶：执行仿真与归因
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滑点建模、执行仿真（TWAP/VWAP/限价单）、归因分析与完整工作流。因子/组合基础见 [quantitative-guide.md](./quantitative-guide.md)。
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## 1. 高级回测
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### 1.1 滑点模型
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4 种可插拔滑点模型，替代原有固定滑点：
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```python
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from easy_tdx.backtest import BacktestEngine
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|
from easy_tdx.backtest.slippage import (
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|
FixedSlippage,
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PercentSlippage,
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|
SquareRootSlippage,
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|
VolumeSlippage,
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)
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# 1. 固定每股滑点（与旧行为一致）
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model1 = FixedSlippage(per_share=0.01)
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# 2. 按金额百分比
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model2 = PercentSlippage(rate=0.001)
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# 3. 方根市场冲击模型（Almgren-Chriss 简化版）
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# impact = sigma * sqrt(participation_rate) * price * size * coeff
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# A 股量化主流：参与率 >5% 时冲击显著
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model3 = SquareRootSlippage(impact_coeff=0.1)
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# 4. 成交量比例滑点
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model4 = VolumeSlippage(base_bps=10.0)
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# 在 BacktestEngine 中使用
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engine = BacktestEngine(
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||||||
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MyStrategy,
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cash=1_000_000,
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||||||
|
slippage_model=SquareRootSlippage(impact_coeff=0.1),
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||||||
|
)
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|
result = engine.run(df)
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```
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**模型选择建议**：
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| 场景 | 推荐模型 | 参数 |
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|------|---------|------|
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| 快速原型 | `FixedSlippage` | `per_share=0.01` |
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| 中频策略 | `PercentSlippage` | `rate=0.001` |
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| 大额订单 | `SquareRootSlippage` | `impact_coeff=0.1` |
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| 低流动性股票 | `VolumeSlippage` | `base_bps=10.0` |
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### 1.2 执行仿真
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4 种执行模型，将单笔信号拆分为多笔子交易：
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```python
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from easy_tdx.backtest.execution import (
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|
ImmediateExecution,
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TWAPExecution,
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|
VWAPExecution,
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|
LimitExecution,
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)
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# 1. 即时成交（默认，与旧行为一致）
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exec1 = ImmediateExecution()
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# 2. TWAP：时间加权平均价格，N 根 K 线均匀拆单
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exec2 = TWAPExecution(n_bars=5)
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# 3. VWAP：成交量加权平均价格，按历史量分布拆单
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exec3 = VWAPExecution(n_bars=5, volume_lookback=20)
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||||||
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|
# 4. 限价单：目标价挂单，TTL 内未触发则放弃
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|
exec4 = LimitExecution(ttl_bars=5)
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||||||
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|
||||||
|
# 在 BacktestEngine 中使用
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||||||
|
engine = BacktestEngine(
|
||||||
|
MyStrategy,
|
||||||
|
cash=1_000_000,
|
||||||
|
execution_model=TWAPExecution(n_bars=3),
|
||||||
|
slippage_model=SquareRootSlippage(),
|
||||||
|
)
|
||||||
|
result = engine.run(df)
|
||||||
|
```
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||||||
|
|
||||||
|
**执行模型选择**：
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|
| 场景 | 推荐模型 | 参数 |
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|------|---------|------|
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|
| 小额/快速验证 | `ImmediateExecution` | 默认 |
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|
| 大额建仓/平仓 | `TWAPExecution` | `n_bars=3~5` |
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||||||
|
| 追踪 VWAP 基准 | `VWAPExecution` | `n_bars=5` |
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||||||
|
| 精确入场价位 | `LimitExecution` | `ttl_bars=5` |
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||||||
|
|
||||||
|
**TWAP vs VWAP 示例**：
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||||||
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|
```python
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|
# TWAP: 300 股拆成 3 笔 100 股，在 bar 1/2/3 以 close 执行
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||||||
|
engine = BacktestEngine(
|
||||||
|
MyStrategy, cash=100_000,
|
||||||
|
execution_model=TWAPExecution(n_bars=3),
|
||||||
|
)
|
||||||
|
|
||||||
|
# VWAP: 按成交量分布拆 300 股 — 成交量大的 bar 分配更多
|
||||||
|
engine = BacktestEngine(
|
||||||
|
MyStrategy, cash=100_000,
|
||||||
|
execution_model=VWAPExecution(n_bars=3, volume_lookback=20),
|
||||||
|
)
|
||||||
|
|
||||||
|
# 限价单：在 50 元挂买入，5 根 K 线内 low <= 50 才成交
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|
class LimitBuyStrategy(Strategy):
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||||||
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def init(self): pass
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||||||
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def next(self):
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|
if self._bar_index == 0:
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||||||
|
self.buy(size=100, price=50.0) # 指定限价
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||||||
|
|
||||||
|
engine = BacktestEngine(
|
||||||
|
LimitBuyStrategy, cash=100_000,
|
||||||
|
execution_model=LimitExecution(ttl_bars=5),
|
||||||
|
)
|
||||||
|
```
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||||||
|
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||||||
|
### 1.3 归因分析
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从回测结果生成归因报告：
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```python
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from easy_tdx.backtest import BacktestEngine
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||||||
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from easy_tdx.backtest.attribution import AttributionAnalyzer
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||||||
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||||||
|
# 运行回测
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||||||
|
engine = BacktestEngine(MyStrategy, cash=1_000_000)
|
||||||
|
result = engine.run(df)
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||||||
|
|
||||||
|
# --- 成本归因 ---
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||||||
|
analyzer = AttributionAnalyzer(result.trades, result.equity_curve)
|
||||||
|
cost_report = analyzer.cost_attribution()
|
||||||
|
print(f"总收益: {cost_report.total_return:.2%}")
|
||||||
|
print(f"总交易成本: {cost_report.total_trade_cost:.0f} 元")
|
||||||
|
print(f" 佣金: {cost_report.commission_cost:.0f}")
|
||||||
|
print(f" 滑点: {cost_report.slippage_cost:.0f}")
|
||||||
|
print(f" 印花税: {cost_report.stamp_tax_cost:.0f}")
|
||||||
|
|
||||||
|
# --- Brinson 归因（需要基准）---
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||||||
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import numpy as np
|
||||||
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import pandas as pd
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||||||
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# 构造基准曲线（如沪深300）
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||||||
|
benchmark = pd.DataFrame({
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||||||
|
"datetime": result.equity_curve["datetime"],
|
||||||
|
"total": np.linspace(100000, 108000, len(result.equity_curve)),
|
||||||
|
})
|
||||||
|
analyzer = AttributionAnalyzer(result.trades, result.equity_curve, benchmark=benchmark)
|
||||||
|
brinson_report = analyzer.brinson_attribution()
|
||||||
|
print(f"配置贡献: {brinson_report.allocation_return:.2%}")
|
||||||
|
print(f"选股贡献: {brinson_report.selection_return:.2%}")
|
||||||
|
print(f"交叉效应: {brinson_report.interaction_return:.2%}")
|
||||||
|
|
||||||
|
# --- 因子归因（需要因子数据）---
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||||||
|
exposures = pd.DataFrame({"momentum": [0.5, 0.3, 0.2], "quality": [0.1, -0.1, 0.0]})
|
||||||
|
returns = pd.DataFrame({"momentum": [0.05, 0.03, 0.02], "quality": [0.01, -0.02, 0.0]})
|
||||||
|
analyzer = AttributionAnalyzer(
|
||||||
|
result.trades, result.equity_curve,
|
||||||
|
factor_exposures=exposures, factor_returns=returns,
|
||||||
|
)
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||||||
|
factor_report = analyzer.factor_attribution()
|
||||||
|
for name, ret in factor_report.factor_returns.items():
|
||||||
|
print(f" {name}: {ret:.4f}")
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||||||
|
print(f"特质收益: {factor_report.specific_return:.4f}")
|
||||||
|
|
||||||
|
# --- 完整报告（自动选择最佳归因模式）---
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||||||
|
full_report = analyzer.full_report()
|
||||||
|
```
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||||||
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||||||
|
**归因模式优先级**：因子归因 > Brinson 归因 > 成本归因。`full_report()` 自动选择数据最完整的模式。
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||||||
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||||||
|
---
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||||||
|
|
||||||
|
## 2. CLI 命令
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||||||
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```bash
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||||||
|
# 列出所有内置因子
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|
easy-tdx factor list --table
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||||||
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||||||
|
# 因子分析（需要数据，输出示例代码）
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||||||
|
easy-tdx factor analyze momentum_20d
|
||||||
|
|
||||||
|
# 组合因子回测（需要数据，输出示例代码）
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||||||
|
easy-tdx pfactor backtest momentum_20d --n-stocks 10 --optimizer factor_weighted
|
||||||
|
```
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||||||
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|
||||||
|
CLI 命令输出 Python API 示例代码，方便复制使用。完整的因子计算和组合回测建议通过 Python API 完成。
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||||||
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||||||
|
---
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||||||
|
|
||||||
|
## 3. 完整工作流示例
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||||||
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|
从数据获取到组合回测再到归因分析的完整管道：
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||||||
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|
```python
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||||||
|
"""
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||||||
|
easy-tdx 量化研究完整工作流示例。
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||||||
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||||||
|
依赖: pip install easy-tdx
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|
"""
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||||||
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||||||
|
from easy_tdx import TdxClient, Market, KlineCategory
|
||||||
|
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
|
||||||
|
from easy_tdx.backtest.attribution import AttributionAnalyzer
|
||||||
|
|
||||||
|
# ── 1. 数据获取 ──────────────────────────────────────
|
||||||
|
client = TdxClient()
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||||||
|
stock_pool = ["000001", "000858", "600519", "600036", "601318",
|
||||||
|
"000333", "002415", "601012", "600276", "000568"]
|
||||||
|
|
||||||
|
data = {}
|
||||||
|
for code in stock_pool:
|
||||||
|
market = Market.SH if code.startswith("6") else Market.SZ
|
||||||
|
data[code] = client.get_security_bars(
|
||||||
|
market, code, KlineCategory.DAY, 0, 500
|
||||||
|
)
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||||||
|
print(f"获取 {len(data)} 只股票数据")
|
||||||
|
|
||||||
|
# ── 2. 因子计算 ──────────────────────────────────────
|
||||||
|
engine = FactorEngine()
|
||||||
|
factor_data = engine.compute_cross_section(
|
||||||
|
data, ["momentum_20d", "volatility_20d", "rsi_14"]
|
||||||
|
)
|
||||||
|
print(f"截面因子数据: {len(factor_data)} 行")
|
||||||
|
|
||||||
|
# ── 3. 因子预处理 ─────────────────────────────────────
|
||||||
|
clean = preprocess(
|
||||||
|
factor_data,
|
||||||
|
factor_names=["momentum_20d", "volatility_20d", "rsi_14"],
|
||||||
|
steps=["winsorize", "zscore", "fill_missing"],
|
||||||
|
)
|
||||||
|
|
||||||
|
# ── 4. 因子分析 ──────────────────────────────────────
|
||||||
|
forward_returns = engine.compute_forward_returns(data, period=5)
|
||||||
|
|
||||||
|
for factor_name in ["momentum_20d", "volatility_20d", "rsi_14"]:
|
||||||
|
analyzer = FactorAnalyzer(clean, forward_returns)
|
||||||
|
report = analyzer.full_report(factor_name)
|
||||||
|
print(f"\n── {factor_name} ──")
|
||||||
|
print(f" IC均值: {report.mean_ic:.4f} ICIR: {report.icir:.4f}")
|
||||||
|
print(f" 多头年化: {report.long_only_annual:.2%}")
|
||||||
|
print(f" 多空夏普: {report.long_short_sharpe:.4f}")
|
||||||
|
|
||||||
|
# ── 5. 组合回测 ──────────────────────────────────────
|
||||||
|
rebalancer = RebalanceEngine(
|
||||||
|
optimizer=FactorWeightedOptimizer(),
|
||||||
|
factor_name="momentum_20d",
|
||||||
|
n_stocks=5,
|
||||||
|
rebalance_freq="M",
|
||||||
|
cash=1_000_000,
|
||||||
|
)
|
||||||
|
result = rebalancer.run(data, start_date=20230101, end_date=20240101)
|
||||||
|
print(f"\n── 组合回测 ──")
|
||||||
|
print(f" 总收益: {result.performance['total_return']:.2%}")
|
||||||
|
print(f" 年化: {result.performance['annual_return']:.2%}")
|
||||||
|
print(f" 最大回撤: {result.performance['max_drawdown']:.2%}")
|
||||||
|
print(f" 夏普: {result.performance['sharpe']:.4f}")
|
||||||
|
|
||||||
|
# ── 6. 高级单策略回测（滑点 + 执行仿真）──────
|
||||||
|
from easy_tdx.backtest import Strategy
|
||||||
|
|
||||||
|
class MomentumStrategy(Strategy):
|
||||||
|
def init(self):
|
||||||
|
pass
|
||||||
|
def next(self):
|
||||||
|
if self._bar_index < 20:
|
||||||
|
return
|
||||||
|
ret = (self.data.close[0] - self.data.close[-20]) / self.data.close[-20]
|
||||||
|
if ret > 0.05 and self.position["size"] == 0:
|
||||||
|
self.buy(size=0)
|
||||||
|
elif ret < -0.03 and self.position["size"] > 0:
|
||||||
|
self.sell(size=0)
|
||||||
|
|
||||||
|
bt_engine = BacktestEngine(
|
||||||
|
MomentumStrategy,
|
||||||
|
cash=500_000,
|
||||||
|
slippage_model=SquareRootSlippage(impact_coeff=0.1),
|
||||||
|
execution_model=TWAPExecution(n_bars=3),
|
||||||
|
)
|
||||||
|
# 选一只股票做回测
|
||||||
|
bt_result = bt_engine.run(data["600519"])
|
||||||
|
print(f"\n── 高级回测（600519）──")
|
||||||
|
print(f" 总收益: {bt_result.performance['total_return']:.2%}")
|
||||||
|
print(f" 夏普: {bt_result.performance['sharpe']:.4f}")
|
||||||
|
|
||||||
|
# ── 7. 归因分析 ──────────────────────────────────────
|
||||||
|
att_analyzer = AttributionAnalyzer(bt_result.trades, bt_result.equity_curve)
|
||||||
|
cost_report = att_analyzer.cost_attribution()
|
||||||
|
print(f"\n── 成本归因 ──")
|
||||||
|
print(f" 总交易成本: {cost_report.total_trade_cost:.0f} 元")
|
||||||
|
print(f" 佣金: {cost_report.commission_cost:.0f}")
|
||||||
|
print(f" 滑点: {cost_report.slippage_cost:.0f}")
|
||||||
|
print(f" 印花税: {cost_report.stamp_tax_cost:.0f}")
|
||||||
|
|
||||||
|
print("\n完成。")
|
||||||
|
client.close()
|
||||||
|
```
|
||||||
|
|
||||||
|
---
|
||||||
|
|
||||||
+1
-309
@@ -18,12 +18,7 @@
|
|||||||
- [4.1 权重优化器](#41-权重优化器)
|
- [4.1 权重优化器](#41-权重优化器)
|
||||||
- [4.2 风险模型](#42-风险模型)
|
- [4.2 风险模型](#42-风险模型)
|
||||||
- [4.3 再平衡引擎](#43-再平衡引擎)
|
- [4.3 再平衡引擎](#43-再平衡引擎)
|
||||||
- [5. 高级回测](#5-高级回测)
|
- [高级回测（滑点/执行仿真/归因）、CLI 与完整工作流](#高级回测滑点执行仿真归因cli-与完整工作流) → 见 [quantitative-advanced.md](./quantitative-advanced.md)
|
||||||
- [5.1 滑点模型](#51-滑点模型)
|
|
||||||
- [5.2 执行仿真](#52-执行仿真)
|
|
||||||
- [5.3 归因分析](#53-归因分析)
|
|
||||||
- [6. CLI 命令](#6-cli-命令)
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- [7. 完整工作流示例](#7-完整工作流示例)
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---
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---
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@@ -309,309 +304,6 @@ for state in result.states[-5:]:
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---
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---
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## 5. 高级回测
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### 5.1 滑点模型
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4 种可插拔滑点模型，替代原有固定滑点：
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```python
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from easy_tdx.backtest import BacktestEngine
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from easy_tdx.backtest.slippage import (
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FixedSlippage,
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||||||
PercentSlippage,
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||||||
SquareRootSlippage,
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||||||
VolumeSlippage,
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||||||
)
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# 1. 固定每股滑点（与旧行为一致）
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model1 = FixedSlippage(per_share=0.01)
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# 2. 按金额百分比
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model2 = PercentSlippage(rate=0.001)
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# 3. 方根市场冲击模型（Almgren-Chriss 简化版）
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# impact = sigma * sqrt(participation_rate) * price * size * coeff
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# A 股量化主流：参与率 >5% 时冲击显著
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model3 = SquareRootSlippage(impact_coeff=0.1)
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||||||
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||||||
# 4. 成交量比例滑点
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model4 = VolumeSlippage(base_bps=10.0)
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# 在 BacktestEngine 中使用
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engine = BacktestEngine(
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||||||
MyStrategy,
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||||||
cash=1_000_000,
|
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||||||
slippage_model=SquareRootSlippage(impact_coeff=0.1),
|
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||||||
)
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||||||
result = engine.run(df)
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```
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**模型选择建议**：
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| 场景 | 推荐模型 | 参数 |
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|------|---------|------|
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| 快速原型 | `FixedSlippage` | `per_share=0.01` |
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||||||
| 中频策略 | `PercentSlippage` | `rate=0.001` |
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||||||
| 大额订单 | `SquareRootSlippage` | `impact_coeff=0.1` |
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|
||||||
| 低流动性股票 | `VolumeSlippage` | `base_bps=10.0` |
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||||||
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### 5.2 执行仿真
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4 种执行模型，将单笔信号拆分为多笔子交易：
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```python
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||||||
from easy_tdx.backtest.execution import (
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||||||
ImmediateExecution,
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TWAPExecution,
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||||||
VWAPExecution,
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||||||
LimitExecution,
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||||||
)
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||||||
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# 1. 即时成交（默认，与旧行为一致）
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exec1 = ImmediateExecution()
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||||||
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# 2. TWAP：时间加权平均价格，N 根 K 线均匀拆单
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exec2 = TWAPExecution(n_bars=5)
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||||||
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||||||
# 3. VWAP：成交量加权平均价格，按历史量分布拆单
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||||||
exec3 = VWAPExecution(n_bars=5, volume_lookback=20)
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|
||||||
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||||||
# 4. 限价单：目标价挂单，TTL 内未触发则放弃
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||||||
exec4 = LimitExecution(ttl_bars=5)
|
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||||||
|
|
||||||
# 在 BacktestEngine 中使用
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||||||
engine = BacktestEngine(
|
|
||||||
MyStrategy,
|
|
||||||
cash=1_000_000,
|
|
||||||
execution_model=TWAPExecution(n_bars=3),
|
|
||||||
slippage_model=SquareRootSlippage(),
|
|
||||||
)
|
|
||||||
result = engine.run(df)
|
|
||||||
```
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||||||
|
|
||||||
**执行模型选择**：
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||||||
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||||||
| 场景 | 推荐模型 | 参数 |
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||||||
|------|---------|------|
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||||||
| 小额/快速验证 | `ImmediateExecution` | 默认 |
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||||||
| 大额建仓/平仓 | `TWAPExecution` | `n_bars=3~5` |
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||||||
| 追踪 VWAP 基准 | `VWAPExecution` | `n_bars=5` |
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||||||
| 精确入场价位 | `LimitExecution` | `ttl_bars=5` |
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||||||
|
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||||||
**TWAP vs VWAP 示例**：
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||||||
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||||||
```python
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||||||
# TWAP: 300 股拆成 3 笔 100 股，在 bar 1/2/3 以 close 执行
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|
||||||
engine = BacktestEngine(
|
|
||||||
MyStrategy, cash=100_000,
|
|
||||||
execution_model=TWAPExecution(n_bars=3),
|
|
||||||
)
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|
||||||
|
|
||||||
# VWAP: 按成交量分布拆 300 股 — 成交量大的 bar 分配更多
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|
||||||
engine = BacktestEngine(
|
|
||||||
MyStrategy, cash=100_000,
|
|
||||||
execution_model=VWAPExecution(n_bars=3, volume_lookback=20),
|
|
||||||
)
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|
||||||
|
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||||||
# 限价单：在 50 元挂买入，5 根 K 线内 low <= 50 才成交
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||||||
class LimitBuyStrategy(Strategy):
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|
||||||
def init(self): pass
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||||||
def next(self):
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||||||
if self._bar_index == 0:
|
|
||||||
self.buy(size=100, price=50.0) # 指定限价
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|
||||||
|
|
||||||
engine = BacktestEngine(
|
|
||||||
LimitBuyStrategy, cash=100_000,
|
|
||||||
execution_model=LimitExecution(ttl_bars=5),
|
|
||||||
)
|
|
||||||
```
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||||||
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||||||
### 5.3 归因分析
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||||||
从回测结果生成归因报告：
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||||||
```python
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||||||
from easy_tdx.backtest import BacktestEngine
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||||||
from easy_tdx.backtest.attribution import AttributionAnalyzer
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|
||||||
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||||||
# 运行回测
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||||||
engine = BacktestEngine(MyStrategy, cash=1_000_000)
|
|
||||||
result = engine.run(df)
|
|
||||||
|
|
||||||
# --- 成本归因 ---
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|
||||||
analyzer = AttributionAnalyzer(result.trades, result.equity_curve)
|
|
||||||
cost_report = analyzer.cost_attribution()
|
|
||||||
print(f"总收益: {cost_report.total_return:.2%}")
|
|
||||||
print(f"总交易成本: {cost_report.total_trade_cost:.0f} 元")
|
|
||||||
print(f" 佣金: {cost_report.commission_cost:.0f}")
|
|
||||||
print(f" 滑点: {cost_report.slippage_cost:.0f}")
|
|
||||||
print(f" 印花税: {cost_report.stamp_tax_cost:.0f}")
|
|
||||||
|
|
||||||
# --- Brinson 归因（需要基准）---
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|
||||||
import numpy as np
|
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||||||
import pandas as pd
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||||||
# 构造基准曲线（如沪深300）
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||||||
benchmark = pd.DataFrame({
|
|
||||||
"datetime": result.equity_curve["datetime"],
|
|
||||||
"total": np.linspace(100000, 108000, len(result.equity_curve)),
|
|
||||||
})
|
|
||||||
analyzer = AttributionAnalyzer(result.trades, result.equity_curve, benchmark=benchmark)
|
|
||||||
brinson_report = analyzer.brinson_attribution()
|
|
||||||
print(f"配置贡献: {brinson_report.allocation_return:.2%}")
|
|
||||||
print(f"选股贡献: {brinson_report.selection_return:.2%}")
|
|
||||||
print(f"交叉效应: {brinson_report.interaction_return:.2%}")
|
|
||||||
|
|
||||||
# --- 因子归因（需要因子数据）---
|
|
||||||
exposures = pd.DataFrame({"momentum": [0.5, 0.3, 0.2], "quality": [0.1, -0.1, 0.0]})
|
|
||||||
returns = pd.DataFrame({"momentum": [0.05, 0.03, 0.02], "quality": [0.01, -0.02, 0.0]})
|
|
||||||
analyzer = AttributionAnalyzer(
|
|
||||||
result.trades, result.equity_curve,
|
|
||||||
factor_exposures=exposures, factor_returns=returns,
|
|
||||||
)
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|
||||||
factor_report = analyzer.factor_attribution()
|
|
||||||
for name, ret in factor_report.factor_returns.items():
|
|
||||||
print(f" {name}: {ret:.4f}")
|
|
||||||
print(f"特质收益: {factor_report.specific_return:.4f}")
|
|
||||||
|
|
||||||
# --- 完整报告（自动选择最佳归因模式）---
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|
||||||
full_report = analyzer.full_report()
|
|
||||||
```
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||||||
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|
||||||
**归因模式优先级**：因子归因 > Brinson 归因 > 成本归因。`full_report()` 自动选择数据最完整的模式。
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||||||
|
|
||||||
---
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|
||||||
|
|
||||||
## 6. CLI 命令
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||||||
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||||||
```bash
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||||||
# 列出所有内置因子
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||||||
easy-tdx factor list --table
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||||||
|
|
||||||
# 因子分析（需要数据，输出示例代码）
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|
||||||
easy-tdx factor analyze momentum_20d
|
|
||||||
|
|
||||||
# 组合因子回测（需要数据，输出示例代码）
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|
||||||
easy-tdx pfactor backtest momentum_20d --n-stocks 10 --optimizer factor_weighted
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|
||||||
```
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||||||
|
|
||||||
CLI 命令输出 Python API 示例代码，方便复制使用。完整的因子计算和组合回测建议通过 Python API 完成。
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||||||
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||||||
---
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|
||||||
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|
||||||
## 7. 完整工作流示例
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||||||
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||||||
从数据获取到组合回测再到归因分析的完整管道：
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||||||
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||||||
```python
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|
||||||
"""
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|
||||||
easy-tdx 量化研究完整工作流示例。
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||||||
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||||||
依赖: pip install easy-tdx
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||||||
"""
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||||||
|
|
||||||
from easy_tdx import TdxClient, Market, KlineCategory
|
|
||||||
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
|
|
||||||
from easy_tdx.backtest.attribution import AttributionAnalyzer
|
|
||||||
|
|
||||||
# ── 1. 数据获取 ──────────────────────────────────────
|
|
||||||
client = TdxClient()
|
|
||||||
stock_pool = ["000001", "000858", "600519", "600036", "601318",
|
|
||||||
"000333", "002415", "601012", "600276", "000568"]
|
|
||||||
|
|
||||||
data = {}
|
|
||||||
for code in stock_pool:
|
|
||||||
market = Market.SH if code.startswith("6") else Market.SZ
|
|
||||||
data[code] = client.get_security_bars(
|
|
||||||
market, code, KlineCategory.DAY, 0, 500
|
|
||||||
)
|
|
||||||
print(f"获取 {len(data)} 只股票数据")
|
|
||||||
|
|
||||||
# ── 2. 因子计算 ──────────────────────────────────────
|
|
||||||
engine = FactorEngine()
|
|
||||||
factor_data = engine.compute_cross_section(
|
|
||||||
data, ["momentum_20d", "volatility_20d", "rsi_14"]
|
|
||||||
)
|
|
||||||
print(f"截面因子数据: {len(factor_data)} 行")
|
|
||||||
|
|
||||||
# ── 3. 因子预处理 ─────────────────────────────────────
|
|
||||||
clean = preprocess(
|
|
||||||
factor_data,
|
|
||||||
factor_names=["momentum_20d", "volatility_20d", "rsi_14"],
|
|
||||||
steps=["winsorize", "zscore", "fill_missing"],
|
|
||||||
)
|
|
||||||
|
|
||||||
# ── 4. 因子分析 ──────────────────────────────────────
|
|
||||||
forward_returns = engine.compute_forward_returns(data, period=5)
|
|
||||||
|
|
||||||
for factor_name in ["momentum_20d", "volatility_20d", "rsi_14"]:
|
|
||||||
analyzer = FactorAnalyzer(clean, forward_returns)
|
|
||||||
report = analyzer.full_report(factor_name)
|
|
||||||
print(f"\n── {factor_name} ──")
|
|
||||||
print(f" IC均值: {report.mean_ic:.4f} ICIR: {report.icir:.4f}")
|
|
||||||
print(f" 多头年化: {report.long_only_annual:.2%}")
|
|
||||||
print(f" 多空夏普: {report.long_short_sharpe:.4f}")
|
|
||||||
|
|
||||||
# ── 5. 组合回测 ──────────────────────────────────────
|
|
||||||
rebalancer = RebalanceEngine(
|
|
||||||
optimizer=FactorWeightedOptimizer(),
|
|
||||||
factor_name="momentum_20d",
|
|
||||||
n_stocks=5,
|
|
||||||
rebalance_freq="M",
|
|
||||||
cash=1_000_000,
|
|
||||||
)
|
|
||||||
result = rebalancer.run(data, start_date=20230101, end_date=20240101)
|
|
||||||
print(f"\n── 组合回测 ──")
|
|
||||||
print(f" 总收益: {result.performance['total_return']:.2%}")
|
|
||||||
print(f" 年化: {result.performance['annual_return']:.2%}")
|
|
||||||
print(f" 最大回撤: {result.performance['max_drawdown']:.2%}")
|
|
||||||
print(f" 夏普: {result.performance['sharpe']:.4f}")
|
|
||||||
|
|
||||||
# ── 6. 高级单策略回测（滑点 + 执行仿真）──────
|
|
||||||
from easy_tdx.backtest import Strategy
|
|
||||||
|
|
||||||
class MomentumStrategy(Strategy):
|
|
||||||
def init(self):
|
|
||||||
pass
|
|
||||||
def next(self):
|
|
||||||
if self._bar_index < 20:
|
|
||||||
return
|
|
||||||
ret = (self.data.close[0] - self.data.close[-20]) / self.data.close[-20]
|
|
||||||
if ret > 0.05 and self.position["size"] == 0:
|
|
||||||
self.buy(size=0)
|
|
||||||
elif ret < -0.03 and self.position["size"] > 0:
|
|
||||||
self.sell(size=0)
|
|
||||||
|
|
||||||
bt_engine = BacktestEngine(
|
|
||||||
MomentumStrategy,
|
|
||||||
cash=500_000,
|
|
||||||
slippage_model=SquareRootSlippage(impact_coeff=0.1),
|
|
||||||
execution_model=TWAPExecution(n_bars=3),
|
|
||||||
)
|
|
||||||
# 选一只股票做回测
|
|
||||||
bt_result = bt_engine.run(data["600519"])
|
|
||||||
print(f"\n── 高级回测（600519）──")
|
|
||||||
print(f" 总收益: {bt_result.performance['total_return']:.2%}")
|
|
||||||
print(f" 夏普: {bt_result.performance['sharpe']:.4f}")
|
|
||||||
|
|
||||||
# ── 7. 归因分析 ──────────────────────────────────────
|
|
||||||
att_analyzer = AttributionAnalyzer(bt_result.trades, bt_result.equity_curve)
|
|
||||||
cost_report = att_analyzer.cost_attribution()
|
|
||||||
print(f"\n── 成本归因 ──")
|
|
||||||
print(f" 总交易成本: {cost_report.total_trade_cost:.0f} 元")
|
|
||||||
print(f" 佣金: {cost_report.commission_cost:.0f}")
|
|
||||||
print(f" 滑点: {cost_report.slippage_cost:.0f}")
|
|
||||||
print(f" 印花税: {cost_report.stamp_tax_cost:.0f}")
|
|
||||||
|
|
||||||
print("\n完成。")
|
|
||||||
client.close()
|
|
||||||
```
|
|
||||||
|
|
||||||
---
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||||||
|
|
||||||
## 向后兼容
|
## 向后兼容
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||||||
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|||||||
+269
@@ -0,0 +1,269 @@
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|||||||
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# Web API（REST + WebSocket）
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||||||
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||||||
|
## 概述
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||||||
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||||||
|
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。
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||||||
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||||||
|
## 安装
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||||||
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||||||
|
```bash
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||||||
|
# 标准安装
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|
pip install easy-tdx[web]
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||||||
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||||||
|
# 开发模式（从源码安装，支持热重载）
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||||||
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pip install -e ".[web]"
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||||||
|
```
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||||||
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||||||
|
## 快速启动
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||||||
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|
||||||
|
```bash
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||||||
|
# 启动 Web API 服务器（自动连接最优 TDX 服务器）
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||||||
|
easy-tdx serve
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||||||
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||||||
|
# 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
|
||||||
|
```
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||||||
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|
> 💡 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。
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||||||
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|
||||||
|
## REST API 示例
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||||||
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||||||
|
```bash
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||||||
|
# ── 基础行情 ──
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# 获取深圳市场证券数量
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curl "http://localhost:8000/api/v1/security/count?market=SZ"
|
||||||
|
|
||||||
|
# 获取股票K线
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||||||
|
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
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||||||
|
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"
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# 板块信息（标准协议）
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curl "http://localhost:8000/api/v1/block?filename=block_gn.dat"
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# ── 板块分析（MAC 协议）──
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# 行业板块列表
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curl "http://localhost:8000/api/v1/board-mac/list?board_type=HY&count=50"
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# 板块成分股（按涨幅排序）
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curl "http://localhost:8000/api/v1/board-mac/members?board_symbol=881001&count=20"
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# 个股所属板块
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curl "http://localhost:8000/api/v1/board-mac/belong?market=SZ&code=000001"
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# 板块摘要（含主力净流入、涨跌家数）
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curl "http://localhost:8000/api/v1/board-mac/summary?board_symbol=881001"
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# 行业板块涨幅排名 Top 10
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curl "http://localhost:8000/api/v1/board-mac/ranking?board_type=HY&top_n=10"
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# 板块 20 日涨幅排行
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curl "http://localhost:8000/api/v1/board-mac/change-ranking?board_type=HY&days=20&top_n=10"
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# ── 资金 / 信息 ──
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# 个股资金流向（主力/散户净流入）
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curl "http://localhost:8000/api/v1/mac/capital-flow?market=SH&code=600519"
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# 个股基本信息快照
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curl "http://localhost:8000/api/v1/mac/symbol-info?market=SZ&code=000001"
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# 服务器交易时段信息
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curl "http://localhost:8000/api/v1/mac/server-info"
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# ── 公告检索（巨潮资讯网，独立数据源）──
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# 检索公司公告（无需 TDX 行情服务器）
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curl "http://localhost:8000/api/v1/announcements?code=688017&count=30&page=1"
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# 返回每条含 url（4 参数可直点打开）和 pdf_url（PDF 直链）：
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# {"data": [{"title":"...","type":"...","date":"...","url":".../detail?stockCode=...","pdf_url":"http://static.cninfo.com.cn/.../xxx.PDF",...}], "count": 30}
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# ── 财报三表（新浪财经，独立数据源）──
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# 利润表（type: lrb/fzb/llb）
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curl "http://localhost:8000/api/v1/sina/financial-report?code=600519&type=lrb&num=8"
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# 返回每行一期（最新在前），列为科目名（float）+ {科目}_同比（如有）：
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# ── 排行 / 竞价 / 异动 ──
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# 全 A 涨幅排行前 20
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curl "http://localhost:8000/api/v1/mac/quote-list?category=A&count=20&sort_type=CHANGE_PCT"
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# 集合竞价数据
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curl "http://localhost:8000/api/v1/mac/auction?market=SZ&code=000001"
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# 市场异动行情
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curl "http://localhost:8000/api/v1/mac/unusual?market=SH&count=50"
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# ── 扩展市场（期货/港股/美股）──
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# 港股 K 线
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curl "http://localhost:8000/api/v1/ex/bars?market=HK_MAIN_BOARD&code=00700&category=DAY&count=30"
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# 美股实时报价
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curl "http://localhost:8000/api/v1/ex/quote?market=US_STOCK&code=AAPL"
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# ── 技术指标 ──
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# 列出所有可用指标
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curl "http://localhost:8000/api/v1/indicator/list"
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# 计算 MACD + KDJ 指标
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curl -X POST "http://localhost:8000/api/v1/indicator/compute" \
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-H "Content-Type: application/json" \
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-d '{"data": [{"open":10,"close":10.5,"high":11,"low":9.5,"vol":1000}], "indicators": ["MACD", "KDJ"]}'
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# ── 缠论分析 ──
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curl -X POST "http://localhost:8000/api/v1/chanlun/analyze" \
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-H "Content-Type: application/json" \
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-d '{"market": "SZ", "code": "000001", "category": "DAY", "count": 200}'
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# ── 板块总览（一次取全部板块：当日涨跌幅 + 涨速 + 3/5/20日/YTD 涨幅 + 领涨股，服务端 15s 缓存）──
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# board_type: HY 行业一级 / HY2 行业二级 / GN 概念 / FG 风格 / DQ 地区
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curl "http://localhost:8000/api/v1/board-mac/overview?board_type=HY"
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curl "http://localhost:8000/api/v1/board-mac/overview?board_type=GN"
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# ── 回测任务（WebUI 回测工作台同款后端）──
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# 列出内置策略及参数 schema
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curl "http://localhost:8000/api/v1/backtest/strategies"
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# 提交异步回测（strategy 见 /backtest/strategies；完整字段与 portfolio/multi/optimize/wf/evaluate
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# 各端点的请求体以 /docs 的 Swagger 为准），返回 task_id
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curl -X POST "http://localhost:8000/api/v1/backtest/run/async" \
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-H "Content-Type: application/json" \
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-d '{"strategy": "ma_cross", "symbol": "SZ:000001", "category": "DAY", "count": 2000}'
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# 轮询任务结果（对比页/导出亦走 /backtest/tasks）
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curl "http://localhost:8000/api/v1/backtest/tasks/<task_id>"
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# ── 策略库（保存的策略持久化 SQLite）──
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curl "http://localhost:8000/api/v1/strategies"
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# ── 自选股 ──
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curl "http://localhost:8000/api/v1/watchlist"
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curl -X POST "http://localhost:8000/api/v1/watchlist" \
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-H "Content-Type: application/json" -d '{"market": "SH", "code": "600519", "name": "贵州茅台"}'
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# ── AI 解读（模型 Key 只存本地 ~/.easy_tdx/llm.json）──
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curl "http://localhost:8000/api/v1/llm/config" # 当前配置 + Provider 预设
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curl -X POST "http://localhost:8000/api/v1/llm/chat/async" \
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-H "Content-Type: application/json" \
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-d '{"prompt": "解读这份回测报告：..."}' # 后台任务，GET /llm/chat/tasks/{id} 轮询
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# ── 交易时段（自动刷新门控用）──
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curl "http://localhost:8000/api/v1/market/session"
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```
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## WebSocket 实时行情
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`/api/v1/ws/realtime/{symbol}`（v1.28 起接通数据源）：连接即订阅指定标的，服务端
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经 `RealtimeDataFeed`（按 `interval` 秒轮询五档快照 → `EventBus`）推送 tick 帧；
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连接断开自动退订，无人订阅时完全停止轮询。盘外时段默认只睡不拉（交易时段过滤），
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本地冒烟/演示可配合 `EASY_TDX_E2E_MOCK=1` 的合成行情随时验证（见
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`scripts/ws_smoke.py`）。
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```javascript
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const ws = new WebSocket("ws://localhost:8000/api/v1/ws/realtime/SZ000001");
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ws.onmessage = (event) => {
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const frame = JSON.parse(event.data);
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|
if (frame.type === "tick") {
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// {type:"tick", symbol:"SZ000001", market:"SZ", code:"000001",
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// price:10.5, volume:12345, ts:1760000000.0,
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// open, high, low, pre_close, amount, name}
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|
console.log(frame.symbol, frame.price, frame.ts);
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} else if (frame.type === "ping") {
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// 服务端 30s 空闲心跳，忽略即可（客户端无须回包）
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}
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};
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// 动态订阅更多标的（服务端回 {"type":"status","msg":"subscribed SH600000"}）
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ws.send(JSON.stringify({action: "subscribe", symbol: "SH600000"}));
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// 退订
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ws.send(JSON.stringify({action: "unsubscribe", symbol: "SH600000"}));
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```
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### 服务端推送帧（JSON）
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| type | 触发 | 字段 |
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|------|------|------|
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| `tick` | 轮询到标的的最新快照（价格/量变化才推，约 `interval` 秒一拍） | `symbol`、`market`、`code`、`price`、`volume`、`ts`（epoch 秒）、`open`、`high`、`low`、`pre_close`、`amount`、`name` |
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| `ping` | 连续 30s 未收到客户端消息的心跳 | —（客户端忽略即可，无须回包） |
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| `status` | 客户端 subscribe/unsubscribe 的确认 | `msg`（如 `subscribed SH600000`） |
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| `error` | 非法 JSON / 未知 action / 超出订阅上限 | `msg` |
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### 客户端控制消息（JSON 文本帧）
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```json
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{"action": "subscribe", "symbol": "SH600000"}
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|
{"action": "unsubscribe", "symbol": "SH600000"}
|
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|
```
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### 行为约定
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- **连接即订阅** path 上的 symbol；断开自动退订全部标的。
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- **按需轮询**：订阅集合为空时服务端不产生任何行情请求；去重后标的总数上限
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80（`get_stock_quotes` 协议约束）。
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- **交易时段**：默认 A 股时段外只睡不拉（无 tick 帧，心跳照发）；mock 模式
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（`EASY_TDX_E2E_MOCK=1`）不受限制。
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|
- **背压**：消费过慢时丢最旧快照保最新，不积压。
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- 环境变量：`EASY_TDX_WS_INTERVAL`（轮询间隔秒数，默认 3.0）。
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浏览器接入建议（自动重连 + 心跳容忍）：`onclose` 后指数退避重连（参考
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`web-ui/src/stores/quotes.ts` 对 SSE 的同类处理）；`{"type":"ping"}` 心跳帧直接
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忽略、不回包；连续 N 秒无任何帧（含 ping）再视为僵死连接主动重连。
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### 前端接入方式（自动重连 + 心跳容忍）
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```typescript
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function connectRealtime(symbol: string, onTick: (f: TickFrame) => void) {
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let retry = 0
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let ws: WebSocket | null = null
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const open = () => {
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ws = new WebSocket(`ws://${location.host}/api/v1/ws/realtime/${symbol}`)
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|
ws.onmessage = (e) => {
|
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|
const frame = JSON.parse(e.data)
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||||||
|
if (frame.type === 'tick') { retry = 0; onTick(frame) } // ping/status 忽略
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|
}
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|
ws.onclose = () => {
|
||||||
|
retry += 1
|
||||||
|
setTimeout(open, Math.min(1000 * 2 ** (retry - 1), 30_000)) // 指数退避
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|
}
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|
}
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|
open()
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return () => ws?.close()
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}
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```
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> 说明：看板/自选页的实时刷新已由 SSE `/stream/quotes`（全量快照、单连接共享）
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> 承担；WS 通道定位是**按需订阅单标的 tick 事件**（后续实时策略信号的接入点），
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> 两条链路按场景选用，不要求同时连接。手动冒烟见 `scripts/ws_smoke.py`。
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## API 文档
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启动服务后访问：
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- Swagger UI: http://localhost:8000/docs
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- ReDoc: http://localhost:8000/redoc
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## 编程 API
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```python
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from easy_tdx.web import create_app
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import uvicorn
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app = create_app(host="119.147.212.81", port=7709)
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uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)
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```
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+101
@@ -0,0 +1,101 @@
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# Web UI 使用手册
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## 概述
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行情终端 + 回测可视化 Web UI（v1.17 新增，v1.23 升级为行情终端）。不想写命令行？用浏览器。`easy-tdx serve` 一条命令启动，浏览器自动打开 `http://localhost:8000`。
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<img src="./web-ui-page-1.png" alt="Web UI 截图 1" />
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<img src="./web-ui-page-2.png" alt="Web UI 截图 2" />
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<img src="./web-ui-page-3.png" alt="Web UI 截图 3" />
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Web UI 包含两大模块：
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- **行情终端**——侧边栏专业终端布局（行情：市场看板 / 行业总览 / 概念总览 / 自选行情 / 龙头池 / 期货持仓排名）：
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- **市场看板**：五大指数实时行情（SSE 推送）、全市场涨跌统计（涨/跌/平/涨停/跌停 + 堆叠条）、行业/概念板块热度榜、涨幅榜/跌幅榜、两市异动雷达（加速拉升/封涨停板/大单托盘等），点击个股打开五档盘口 + 分时/日K 对话框；
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|
- **行业总览 / 概念总览**（v1.32.1）：全部行业（一级/二级可切）/概念板块一屏尽览——板块广度统计条、涨跌幅分布直方图、热力图与表格双视图、搜索过滤、涨幅/跌幅/涨速异动三榜、翻红/翻绿轮动时间线，30s 自动刷新（休市暂停）；点击板块复用详情弹窗（分时/日K + 成分股涨跌榜直达个股）；
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- **自选行情**：输入 6 位代码一键加自选（SQLite 持久化），全表实时刷新（SSE），行内迷你分时图，点击行看个股详情；
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- **龙头池**：159 只核心龙头名单一键只扫龙头（名单仅为扫描范围，不构成任何推荐）；
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- **期货持仓排名**（v1.29.1）：中金所每日成交/持仓前 20 名会员一键采集（品种下拉 + 日期选择 + 自动回溯最近交易日开关），合约页签自动标注主力，前 20 名合计多单/空单/净持仓概览，三组排名并排表格；附「品种一览」「多单空单加减仓怎么看」新手科普（重点：排名看不出套保还是投机，空单多 ≠ 看空市场）；
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- **实时推送架构**：后端单条轮询循环 fan-out 到所有 SSE 连接（交易时段 ~8s 一拍，盘外降频 60s，无人订阅自动休眠），前端指数退避重连。
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- **回测工作台**——浏览器里选标的、挑策略、调参数，K 线买卖点、净值回撤、25 项绩效指标一目了然。支持组合回测、参数网格寻优、多策略结果对比、策略库（SQLite 持久化）与多策略资金分仓、信号雷达、Walk-Forward / 一条龙附加分析、**AI 解读与解读历史**（分析：单标的回测 / 组合回测 / 参数寻优 / 结果对比 / 策略库 / 信号雷达 / AI 解读历史），全程零代码。
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## 启动
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**前置条件：**
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```bash
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# 需安装 web 可选依赖（FastAPI + Uvicorn）
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pip install -e ".[web]"
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```
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**启动（一条命令）：**
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```bash
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# 启动后端 + 自动打开浏览器（默认 http://localhost:8000）
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easy-tdx serve
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# 自定义端口/不自动开浏览器
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easy-tdx serve --port 8080 --no-open-browser
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```
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> 后端启动后约 1-2 秒会自动弹出浏览器。前端界面已编译进 `web-ui/dist/`，由后端同源托管，无需单独跑前端开发服务器。后端行情连接失败时回测路由仍可用（用内联数据），但取行情功能需要后端连通通达信服务器。
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## 桌面版（EXE）
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不想装 Python？下载 EXE 直接用（面向零基础用户）：
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Windows 用户可以下载打包好的单一 EXE（约 80-150MB），双击即可使用，无需安装 Python/Node 或任何依赖：
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1. 到 [Releases 页面](../../releases) 下载最新的 `easy-tdx-<版本>-windows.exe`
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2. 双击运行（首次会被 SmartScreen 拦截，点"更多信息 → 仍要运行"）
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3. 等待 2-5 秒，浏览器自动打开回测界面
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4. 右下角任务栏出现小图标，右键 → "退出" 可关闭
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EXE 打包方法见 [`packaging.md`](./packaging.md)。
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## 回测工作台页面
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打开浏览器后，「分析」分组下是回测工作台的核心页面：
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### 1. 单标的回测（首页 `/`）
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左侧配置面板从上到下填写，右侧自动出图：
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- **取行情**：选市场（深/沪/北），填 6 位代码，选周期（日线/周线/分钟线），设日期范围（默认最近 3 年），点「取行情」。超过 800 根会自动翻页拼接
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- **选策略**：下拉选 18 个内置策略之一（双均线交叉、MACD、布林带、RSI、KDJ、唐安奇通道、CCI 等），选中后参数表单自动出现，按推荐范围调参
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- **资金与成本**：初始资金、佣金率、滑点、成交模式（默认 next_open 下一根开盘成交）
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- 点「开始回测」，右侧依次出：K 线主图（红三角=买入、绿钉=卖出）、净值曲线与回撤双轴图、25 项绩效指标表（总收益/夏普/最大回撤/胜率/盈亏比/Ulcer/VaR/SQN 等）、成交记录明细
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- 结果区右上角有「💾 保存策略」按钮，把当前策略 + 标的 + 成绩快照存进策略库，下次直接载入或参与组合回测
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### 2. 组合回测（`/portfolio`）
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- 添加多只标的（如 SZ:000001、SH:600519），选策略和日期范围
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- 点「开始组合回测」，右侧出：组合整体绩效（加权收益率）、组合净值曲线（各标的按日期对齐求和）、各标的净值归一化叠加对比图、各标的绩效横向对比表
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- 同样有「保存策略」按钮，可把整个组合配置存进策略库
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### 3. 参数寻优（`/optimize`）
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- 先取行情（同单标的），选策略
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- 勾选 1-2 个想寻优的参数，填入取值列表（逗号分隔，如 fast 填 `5,10,20,30`），页面实时显示网格点数（上限 200）
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- 点「开始寻优」，右侧出：最优结果摘要、参数热力图（2 参数时，颜色映射收益率）、所有网格点排名表
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- 排名表每行有「查看」按钮，点击跳转单标的回测页，自动填充该参数组合跑完整回测
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### 4. 结果对比（`/compare`）
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- 左侧列出最近 20 个已完成的回测任务（含单标的和组合）
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- 勾选 2-4 个，右侧出：归一化净值叠加图（初始=1，看相对走势）、8 项核心指标横向对比表（总收益/夏普/最大回撤/胜率/盈亏比/交易数/年化/波动率）
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### 5. 策略库（`/strategies`，v1.17.11 新增）
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- 保存你觉得不错的策略，下次直接载入或重跑。数据存在本地 SQLite 单文件（`~/.easy_tdx/strategies.db`，重启不丢）
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- 每张卡片展示策略名、标的、保存时的成绩快照（总收益/夏普/回撤）、标签、备注、创建时间
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- **载入**：点「载入」跳转对应回测页（单标的/组合），自动回填标的、日期、策略参数，可直接重跑
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- **多策略组合回测**：勾选多个单标的策略（卡片左上角复选框），点顶部「组合回测(N)」——每个策略各拿 1/N 资金、各跑在它保存时的原标的上（取最新行情），净值曲线按日期对齐求和，看综合表现。结果区展示：组合净值曲线、25 项完整绩效指标（与单标的同口径）、各策略绩效对比表、净值叠加图、各策略当前持仓表（回测结束时谁还套着票）
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## 注意事项
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> ⚠️ **任务不持久化**：回测结果存在后端进程内存，重启 `easy-tdx serve` 后清空。对比页只能选当前运行期间产生的任务。**策略库除外**——保存到策略库的策略持久存在 SQLite，重启不丢。
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技术栈：Vue 3 + Vite + TypeScript + Pinia + ECharts（按需引入，构建产物约 800KB）。前端代码在 `web-ui/` 目录，独立 `package.json`，不依赖 Python 环境。
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@@ -1,6 +1,6 @@
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# 06. 财务数据与 F10 公司信息
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# 06. 财务数据与 F10 公司信息
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通达信原生协议（TdxClient）提供两类财务/公司数据，独立于 [新浪三表 `f10`](../../README.md#财务)：
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通达信原生协议（TdxClient）提供两类财务/公司数据，独立于 [新浪三表 `f10`](../../docs/cli-finance.md#财务)：
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| 命令 / 接口 | 数据 | 说明 |
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| 命令 / 接口 | 数据 | 说明 |
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