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在 #22 (Docker 镜像构建工作流) 基础上的三点优化: 1. CI 关闭国内镜像源(USE_CN_MIRROR=0): GitHub runner 在海外, 让构建直连官方 npm/PyPI 反而更快更稳; 本地/国内手动 docker build 仍走 Dockerfile 默认的 CN 镜像。 2. 新增 .dockerignore: 排除 .git/data/node_modules/docs/screenshots 等 非构建必需文件, 减小上下文体积、加速传输。 3. 叠加 tag 触发 + build-push-action v5→v6: 打 v* tag 时额外产出 带版本号镜像(如 :v0.1.62), 便于固定回溯。 清理: - 删除 scripts/bump_version.py (prepare-commit-msg hook 从未实际安装, 属于死代码; 发版版本号改为手动维护, 与方案 B 一致)。 - 同步修正 backend/app/api/data.py 中对该脚本的过时引用注释。
📈 A股智能量化工作台
自托管、零运维的 A 股「选股 + 监控 + 回测」量化工作台
面向个人散户与量化爱好者而生
- 🆓 开箱即用 — 留空 Key 即进 None 模式,历史日 K 免费体验,无需付费
- 🏠 自托管零运维 — Docker 单容器部署,数据完全掌握在自己手里
- 🔍 三位一体 — 选股(20 内置策略)+ 实时监控 + 向量化回测,Polars 毫秒级扫描全 A 股
- 🤖 AI 加持 — 一句话生成策略代码,任意 OpenAI 兼容接口均可接入(留空即关闭)
- 🔌 自由扩展 — 接入 Tushare（开发中） / 自有量化项目数据,与内置数据同台分析
- 🇨🇳 A 股专用 — 连板梯队、涨停动量、内置ths 概念 / 行业
基于 TickFlow 数据源。明确不做:不对标同花顺 / 通达信,不内置「AI 荐股 / 涨停预测」。
觉得有用可以点个 Star，蟹蟹 🌹
🎯 项目定位
面向个人散户与量化爱好者的 A 股分析工作台,聚焦「选股 + 监控 + 回测」三大场景,LLM能力驱动进行市场分析，掌控市场节奏；让普通投资者也能拥有一套可自定义策略的量化工具。
📸 界面预览
| 看板 Dashboard | 策略 Screener |
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| 回测 Backtest | 监控中心 Monitor |
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| 连板梯队 Limit Ladder | 概念分析 Concept |
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🚀 快速开始
前置依赖
| 工具 | 版本 | 安装 |
|---|---|---|
| Python | ≥ 3.11 | python.org |
| Node | ≥ 20 | nodejs.org |
uv |
latest | curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh |
pnpm |
9 | npm i -g pnpm |
方式 A:Dev 模式(二次开发推荐)
cp .env.example .env # 按需填 TICKFLOW_API_KEY(留空 = None 模式)
./dev.sh # Windows: .\dev.ps1
自动检查 / 下载依赖、释放端口、同时起前后端,Ctrl-C 一并关闭。默认:
- 后端 → http://localhost:3018 · 前端 → http://localhost:3011
- 自定义端口:
BACKEND_PORT=8000 FRONTEND_PORT=5173 ./dev.sh
方式 B:Docker(部署最省心)
cp .env.example .env
docker compose up --build
# 打开 http://localhost:3018
环境适配与高级选项(老 CPU · 手动启动 · 回测依赖)
老 CPU 兼容(avx2/fma 缺失报错或 exit 132):在 .env 打开 BACKEND_EXTRAS=legacy-cpu 后重建,会给 Polars 切到 rtcompat 运行时;需回测则 BACKEND_EXTRAS=legacy-cpu backtest。
手动分别启动:
# 后端
cd backend && uv sync --extra backtest # 含回测依赖
uv run uvicorn app.main:app --reload --port 3018
# 前端
cd frontend && pnpm install && pnpm dev # http://localhost:3011
回测依赖:vectorbt → numba 体积较大,作为可选 extras(uv sync --extra backtest)。macOS / Intel 无预构建 wheel 时需 brew install cmake 现场编译。
🔄 更新代码(已部署用户必读)
拉取新版本只需一条命令:
git pull
整个 data/ 目录都不纳入 git——行情 K线、财务、自选、回测、监控记录,乃至概念/行业扩展数据,全部是程序运行时生成/拉取的用户数据,git pull 物理上无法影响它们。新用户首次启动时,概念/行业两份扩展数据会自动从远程接口拉取,无需任何手动操作。
⚠️ 切勿使用以下命令"解决冲突"或"清理",它们会一次性删光
data/下所有未被 git 跟踪的数据:
git clean -fdx(最危险,会删掉所有.gitignore忽略的文件)git reset --hard- 直接删除整个项目文件夹重新
git clone若
git pull报冲突,通常是本地误改了被跟踪的文件,请先git stash暂存再 pull,或单独联系作者,不要直接执行上面的命令。
🧭 跑起来后的第一次使用
- 设置 → 凭据与能力 → 点 重新检测,确认档位标签
- 设置 → 立即跑盘后管道:拉日 K + 计算 enriched 表(None / Free 走 free-api,当日数据盘后 1-2 小时可用)
- 自选页加标的 → 选股页点策略卡片扫描 / 配自定义信号
- 回测页选策略 + 区间 → 看净值 / 夏普 / 交易明细(SSE 实时进度)
- 监控中心配规则(策略 / 个股信号 / 价格 / 异动),盘中实时弹窗 + 持久化记录
✨ 核心功能
🔍 选股引擎(Screener)
20 个内置策略,每个策略一个独立 Python 文件,基于 Polars 表达式向量化实现(backend/app/strategy/builtin/):
| 类型 | 代表策略 |
|---|---|
| 趋势 / 形态 | 趋势突破 · 均线多头 · MA 金叉 · MACD 金叉放量 · 布林突破 |
| 量价 / 涨停 | 量价齐升 · 高换手强势 · 连板股 · 断板反包 · 涨停动量 |
| 反转 / 波动 | 超跌反弹 · 超卖反转 · 新低反转 · 低波动龙头 · 回踩 MA20 |
扩展策略的三种方式:
| 方式 | 说明 |
|---|---|
| 🎛️ 自定义信号 | 不写代码,UI 上 字段 + 操作符 + 阈值 组合编译成 Polars 表达式热加载 |
| 🤖 AI 生成 | 一句话描述思路,LLM 读 strategy-guide.md 生成完整策略文件(经 ast 校验)→ 落入 data/strategies/ai/ |
| 📝 代码迁移 | 参照开发指南把已有策略改写为 Polars 文件放入 data/strategies/custom/,引擎自动发现 |
📊 指标流水线(Indicators)
原生 Polars 向量化,全 A 股一次扫表落盘 enriched Parquet:
- 均线 / 趋势:MA(5-60)· EMA · MACD · 动量 · 布林带
- 震荡 / 波动:RSI · KDJ · ATR · 年化波动率 · 振幅
- 量能 / 涨跌停:量比 · 量均线 · 涨停信号 · 连板数
- 原子信号:MA / MACD 金叉死叉 · N 日新高新低 · 布林突破
- 复权:基于除权因子自动前复权,回测与指标口径一致
🧪 回测引擎(Backtest)
基于 vectorbt:三种模式(个股 / 策略组合 / 自由信号组合),真实约束(T+1 · 手续费 · 滑点 · 止损 · 最大持仓天数),组合管理(最大持仓 · 敞口 · 等权 / 自定义仓位)。SSE 流式进度支持切页重连,输出净值曲线 · 夏普 · 最大回撤 · 胜率 · 交易明细。
📡 监控中心(Monitor)
统一规则引擎,一个页面管理四类监控(策略 · 个股信号 · 价格涨跌 · 全市场异动):
- 多条件 AND/OR + 冷却期去重 + 严重级别(info/warn/critical)
- 多入口配置:监控中心新建 / 个股详情页「加监控」/ 策略卡片一键开启
- 命中后右下角弹窗(可配声效)+ 持久化到
alerts.jsonl,菜单未读徽标
📈 个股分析(Beta)
以「行情 + 关键价位」为主体的单标的决策页:
- 专用日 K 图表:主图 + 成交量 + 滑块,默认近 6 个月
- 9 类关键价位(纯函数实时计算,毫秒级):压力支撑 · 成交密集区 · 枢轴点 · 前高前低 · Keltner 通道 · ATR 止损 · 缺口位 · 斐波那契 · 整数关口
- AI 四维分析:技术 / 基本面 / 财务 / 消息面流式生成,实战派交易员视角
🧰 数据与扩展
- TickFlow 多源数据:日 K / 分钟 K / 指数 / 财务 / 实时行情
- 🔌 第三方接入(重点):Tushare 等 HTTP 定时拉取 · CSV / Excel 上传 · JSON 写入,自动 schema 发现 + 符号归一,页面可视化配置,可与自有量化项目数据并入 DuckDB 同台分析
- 盘后定时管道:APScheduler 15:30 CST 自动拉日 K + 重算 enriched + 跑监控
- 令牌桶限流:适配各档位 rpm / batch,批量合并 + 增量拉取
⚙️ 配置
所有配置从根目录 .env 读取(复制 .env.example 开始),也可在面板 设置 页修改。
数据源:TickFlow
TICKFLOW_API_KEY= # 留空 = None 模式(历史日K免费);填 Key = 按订阅档位解锁
留空即 None 模式,通过 free-api 使用历史日 K(当日数据盘后 1-2 小时可用);免费注册 Key 后进 Free 模式,开启自选股实时监控。实时行情按档位:
| 档位 | 实时能力 |
|---|---|
| Free | 自选页前 5 个标的实时监控(最低 6 秒刷新) |
| Starter+ | 全市场实时行情 |
| Pro | 分钟 K + 盘口 |
| Expert | WebSocket + 财务数据 |
完整能力矩阵见 tickflow.org/pricing,高等档位含较低档全部权益。
AI(可选)
用于自然语言生成策略。所有配置留空即跳过,不影响核心功能。支持任意 OpenAI 兼容接口:
AI_PROVIDER=openai_compat # openai_compat | ollama
AI_BASE_URL=https://api.deepseek.com/v1
AI_API_KEY= # 留空 = 关闭 AI
AI_MODEL=deepseek-chat
AI_DAILY_TOKEN_BUDGET=500000 # 每日 token 预算上限
服务与数据
HOST=0.0.0.0 # 监听地址
PORT=3018 # 服务端口
LOG_LEVEL=INFO # DEBUG | INFO | WARNING | ERROR
DATA_DIR=./data # Parquet / DuckDB 数据存储目录
🏗️ 技术栈
| 层 | 选型 |
|---|---|
| 后端 | FastAPI · Pydantic v2 · APScheduler · sse-starlette |
| 数据 | Polars(计算)· DuckDB(查询)· Parquet(存储) |
| 回测 | vectorbt(全项目唯一 pandas 边界) |
| 数据源 | TickFlow 官方 SDK 、其他数据源后续迭代实装 |
| AI(可选) | OpenAI 兼容接口(DeepSeek / 通义 / Ollama 等) |
| 前端 | React 18 · Vite · TypeScript · Tailwind · Tanstack Query · Lightweight Charts · ECharts · dnd-kit |
| 部署 | Docker 两阶段构建,前端 dist 拷进后端镜像,单容器 |
🗺️ 路线图
| Phase | 内容 | 状态 |
|---|---|---|
| 0-1 | 仓库骨架 · FastAPI 壳 · 能力探测 · K 线同步与分析页 | ✅ |
| 2-3 | Polars enriched 流水线 · Screener · vectorbt 回测(T+1/手续费/止损) | ✅ |
| 4-5 | 监控引擎 · 四类监控规则 · 实时 SSE 推送 · 持久化记录 | ✅ |
| 6 | 个股分析(专用日 K + 9 类关键价位 + AI 四维分析) | ✅ |
| v2 | Webhook 推送(QMT/掘金下单)· 板块异动 · 早晚报 · 更多扩展 | 🚧 |
📚 文档与贡献
- docs/strategy-guide.md —— 策略开发指南(AI 生成与手写规范)
- docs/ —— 策略构建步骤、示例
欢迎 Issue 和 PR。新增内置策略:在 backend/app/strategy/builtin/ 参照现有文件实现 StrategyDef,引擎自动发现。
⚠️ 免责声明
本项目仅供学习与量化研究,不构成任何投资建议。回测结果不代表未来收益。A 股有风险,入市需谨慎。数据准确性以数据源 TickFlow 官方为准。
📄 License
MIT © tickflow-stock-panel contributors · 本项目依赖 TickFlow 提供数据服务,使用前请遵守其服务条款。
社区
本开源项目已链接并认可 LINUX DO 社区。