Qbot AI量化交易平台从零部署到策略回测的完整指南【免费下载链接】Qbot[updating ...] AI 自动量化交易机器人(完全本地部署) AI-powered Quantitative Investment Research Platform. online docs: https://ufund-me.github.io/Qbot ✨ :news: qbot-mini: https://github.com/Charmve/iQuant项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/qbot/Qbot想验证一个选股思路传统做法是自己写代码取数、手动跑回测再导出Excel逐行分析。Qbot是一个完全本地部署的AI量化投研平台把数据获取、策略回测、模拟交易、实盘交易装进了一个桌面应用里。如果你会一点Python、想系统性地练习量化策略可以直接把它当作第一套本地量化交易环境。 项目是什么Qbot AI量化投研平台Qbot是一个免费开源的量化投研平台采用事件驱动架构把数据、策略、交易引擎分为三层各自独立又相互衔接。你在策略层写规则回测引擎负责验证历史表现交易层再对接真实或模拟的券商通道。交易对象覆盖股票、基金、期货和加密货币数据全部保存在本地不依赖云端服务。底层集成了backtrader、vnpy、quantstats等成熟开源组件研究到交易的链路是打通的。 核心功能拆解散户最常用的四个模块可视化回测一眼看懂策略表现回测基于backtrader引擎支持日线与分钟级数据。跑完策略后资金曲线、年度收益柱状图、夏普比率、最大回撤等指标直接在页面展示并配套quantstats生成完整绩效报告图表还支持局部放大查看。你不再需要靠打印日志来判断策略好坏。丰富的策略模型库拿来就能跑内置策略从布林线、MACD、RSI等传统指标模型到XGBoost、LightGBM、LSTM、Transformer等机器学习模型再到强化学习示例都有现成模板。策略模板目录里按策略类型组织了数十个实现适合先复现结果再改成自己的逻辑。多交易渠道配置模拟与实盘分得清交易侧通过easytrader对接国内券商通道也支持期货与加密货币渠道。接入实盘前可以在模拟环境里做全链路验证时延和滑点仿真接近真实交易。面板提供可视化配置入口账户、交易品种、渠道参数都可以通过界面切换不用改代码。数据与因子分析省去手动取数环节支持Tushare等主流金融数据接口也支持直接导入本地CSV文件数据源在配置里就能切换。平台还提供因子分析、指标分析和相关性分析模块可以先在研究阶段确认因子有效性再落地为可交易的策略。 快速上手指南三步安装与启动准备环境安装Python 3.8或3.9建议使用Anaconda管理版本。下载项目代码git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/qbot/Qbot --depth 1 cd Qbot安装依赖wxPython、Ta-Lib等包在dev/目录下有对应平台的离线wheel用下面一条命令即可装齐pip install -r dev/requirements.txt设置环境变量并启动export PYTHONPATH$PYTHONPATH:$(pwd) python main.pyMac用户把最后一条命令换成pythonw main.py即可Windows用户的环境搭建步骤略有差异建议按安装指南逐项操作。⚠️ 实用注意事项五个容易踩的坑版本限制项目仅在Python 3.8和3.9下测试过用3.10及以上版本容易在wxPython依赖上装不上。原生依赖wxPython、Ta-Lib属于C扩展包请先从dev/目录挑选与系统、Python版本匹配的wheel安装不要盲目直接pip在线安装。数据源配置使用Tushare等接口前需要在配置里填写token否则取数为空回测无从谈起。回测偏差回测虽已计入交易成本与滑点但历史收益不代表未来表现实盘前务必先在模拟环境验证一段时间。磁盘空间行情数据会以二进制形式缓存在本地全市场数据占用不小预留足够的磁盘空间。写在最后Qbot适合希望在本地跑通数据—策略—回测—交易完整闭环的个人投资者与量化新手。更多细节可参考安装指南和docs/tutorials_code/下的教程代码也可以加入项目社区交流使用经验。【免费下载链接】Qbot[updating ...] AI 自动量化交易机器人(完全本地部署) AI-powered Quantitative Investment Research Platform. online docs: https://ufund-me.github.io/Qbot ✨ :news: qbot-mini: https://github.com/Charmve/iQuant项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/qbot/Qbot创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 Qbot AI量化交易平台：从零部署到策略回测的完整指南
Qbot AI量化交易平台从零部署到策略回测的完整指南【免费下载链接】Qbot[updating ...] AI 自动量化交易机器人(完全本地部署) AI-powered Quantitative Investment Research Platform. online docs: https://ufund-me.github.io/Qbot ✨ :news: qbot-mini: https://github.com/Charmve/iQuant项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/qbot/Qbot想验证一个选股思路传统做法是自己写代码取数、手动跑回测再导出Excel逐行分析。Qbot是一个完全本地部署的AI量化投研平台把数据获取、策略回测、模拟交易、实盘交易装进了一个桌面应用里。如果你会一点Python、想系统性地练习量化策略可以直接把它当作第一套本地量化交易环境。 项目是什么Qbot AI量化投研平台Qbot是一个免费开源的量化投研平台采用事件驱动架构把数据、策略、交易引擎分为三层各自独立又相互衔接。你在策略层写规则回测引擎负责验证历史表现交易层再对接真实或模拟的券商通道。交易对象覆盖股票、基金、期货和加密货币数据全部保存在本地不依赖云端服务。底层集成了backtrader、vnpy、quantstats等成熟开源组件研究到交易的链路是打通的。 核心功能拆解散户最常用的四个模块可视化回测一眼看懂策略表现回测基于backtrader引擎支持日线与分钟级数据。跑完策略后资金曲线、年度收益柱状图、夏普比率、最大回撤等指标直接在页面展示并配套quantstats生成完整绩效报告图表还支持局部放大查看。你不再需要靠打印日志来判断策略好坏。丰富的策略模型库拿来就能跑内置策略从布林线、MACD、RSI等传统指标模型到XGBoost、LightGBM、LSTM、Transformer等机器学习模型再到强化学习示例都有现成模板。策略模板目录里按策略类型组织了数十个实现适合先复现结果再改成自己的逻辑。多交易渠道配置模拟与实盘分得清交易侧通过easytrader对接国内券商通道也支持期货与加密货币渠道。接入实盘前可以在模拟环境里做全链路验证时延和滑点仿真接近真实交易。面板提供可视化配置入口账户、交易品种、渠道参数都可以通过界面切换不用改代码。数据与因子分析省去手动取数环节支持Tushare等主流金融数据接口也支持直接导入本地CSV文件数据源在配置里就能切换。平台还提供因子分析、指标分析和相关性分析模块可以先在研究阶段确认因子有效性再落地为可交易的策略。 快速上手指南三步安装与启动准备环境安装Python 3.8或3.9建议使用Anaconda管理版本。下载项目代码git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/qbot/Qbot --depth 1 cd Qbot安装依赖wxPython、Ta-Lib等包在dev/目录下有对应平台的离线wheel用下面一条命令即可装齐pip install -r dev/requirements.txt设置环境变量并启动export PYTHONPATH$PYTHONPATH:$(pwd) python main.pyMac用户把最后一条命令换成pythonw main.py即可Windows用户的环境搭建步骤略有差异建议按安装指南逐项操作。⚠️ 实用注意事项五个容易踩的坑版本限制项目仅在Python 3.8和3.9下测试过用3.10及以上版本容易在wxPython依赖上装不上。原生依赖wxPython、Ta-Lib属于C扩展包请先从dev/目录挑选与系统、Python版本匹配的wheel安装不要盲目直接pip在线安装。数据源配置使用Tushare等接口前需要在配置里填写token否则取数为空回测无从谈起。回测偏差回测虽已计入交易成本与滑点但历史收益不代表未来表现实盘前务必先在模拟环境验证一段时间。磁盘空间行情数据会以二进制形式缓存在本地全市场数据占用不小预留足够的磁盘空间。写在最后Qbot适合希望在本地跑通数据—策略—回测—交易完整闭环的个人投资者与量化新手。更多细节可参考安装指南和docs/tutorials_code/下的教程代码也可以加入项目社区交流使用经验。【免费下载链接】Qbot[updating ...] AI 自动量化交易机器人(完全本地部署) AI-powered Quantitative Investment Research Platform. online docs: https://ufund-me.github.io/Qbot ✨ :news: qbot-mini: https://github.com/Charmve/iQuant项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/qbot/Qbot创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 RELATED READING
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