QuantitativeTrading

一个可扩展的量化交易框架（Python），主要面向：

• 美股（默认，支持 Alpaca 实盘/模拟盘接口）
• 港股（支持 sim 模拟券商，futu 可选接入）

当前提供：

• 配置驱动（环境变量）
• 5种可选策略（均线/RSI/布林/突破/MACD）
• 历史数据回测（Yahoo Finance）
• 实盘执行模块骨架（可继续扩展为完整交易系统）

1. 安装

python -m venv .venv
.venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt

GUI 界面

启动图形界面（Web GUI）：

streamlit run app_gui.py

GUI 支持：

• 参数配置并一键保存到 .env
• 一键执行回测（展示收益/回撤/交易次数与净值曲线）
• 回测结果一键导出 CSV
• 回测买卖点标注图（BUY/SELL）
• 一键执行实盘单次周期（建议先 DRY_RUN=true）
• 一键启动/停止定时实盘（live_loop）
• 查看 logs/live_trades.csv 最近日志

2. 配置

复制配置模板：

copy .env.example .env

关键字段：

• APP_MODE=backtest / live / live_loop
• MARKET=US 或 HK
• SYMBOLS=AAPL,MSFT（港股可写 0700 / 0700.HK）
• DRY_RUN=true 可开启模拟下单（仅记录计划交易，不真实发单）
• HK_BROKER=sim 或 futu
• STRATEGY_NAME=ma_cross（可选：ma_cross / rsi_reversion / bollinger_reversion / breakout / macd_cross）

市场-标的校验规则：

• US 只允许美股代码（如 AAPL），不允许纯数字或 .HK
• HK 只允许港股数字代码（如 0700 / 9988 / 0700.HK）

3. 运行回测

python src/main.py

示例输出：

• [BACKTEST] AAPL return=xx.xx% max_dd=-xx.xx% trades=xx

4. 实盘（可选）

美股（Alpaca）

1. 填入 .env 的 ALPACA_API_KEY / ALPACA_SECRET_KEY
2. 设置 APP_MODE=live
3. 可设置风控参数：
   • LIVE_QTY_PER_TRADE：每个标的目标持仓股数
   • MAX_NOTIONAL_PER_TRADE：单次调仓最大名义金额
   • ALLOW_SHORT：是否允许做空（默认 false）
4. 运行：

python src/main.py

如需先验证行为不下真实单，可设置：

DRY_RUN=true

实盘周期会：

• 拉取近 1 年日线，按双均线生成目标仓位（1=持有，0=空仓）
• 读取当前 Alpaca 持仓并自动补齐仓位差
• 支持持仓级止损/止盈（按持仓均价与最新价计算）
• 超过风控阈值时阻止下单
• 买入前检查账户购买力（Buying Power）
• 支持日内最大亏损熔断（触发后仅允许清仓）
• 写入日志到 logs/live_trades.csv
• 默认仅在交易时段运行（美股通过 Alpaca 市场时钟判断，覆盖节假日）
• 失败自动重试，并支持 webhook 告警

可选增强参数：

• ENABLE_MARKET_HOURS_CHECK=true：仅在交易时段执行
• LIVE_MAX_RETRIES=3：单次执行失败重试次数
• ALERT_WEBHOOK_URL=：告警 webhook（如企业微信/飞书/Slack 机器人）
• MIN_BUYING_POWER_BUFFER=100：购买力安全缓冲（美元）
• STOP_LOSS_PCT=0.03：单标的止损阈值（3%）
• TAKE_PROFIT_PCT=0.08：单标的止盈阈值（8%）
• MAX_DAILY_LOSS_PCT=0.02：日内亏损熔断阈值（2%）
• DRY_RUN=false：是否仅模拟下单（true 时只记录日志，不提交订单）

自动定时执行（推荐）

设置：

APP_MODE=live_loop
LIVE_INTERVAL_MINUTES=15

启动后程序会持续每隔指定分钟运行一次实盘周期。

港股

• 默认 HK_BROKER=sim：可直接运行港股实盘流程（本地模拟券商，便于测试）
• 如需接入富途，设置 HK_BROKER=futu，并在 broker/futu_broker.py 中接入 futu-api 与 OpenD。

5. 下一步建议

• 增加风控（单笔风险、最大回撤熔断、交易时段检查）
• 增加交易成本模型（手续费、滑点）
• 增加多策略与组合管理
• 接入数据库记录订单、成交、净值与日志
• 用任务调度器（Windows 任务计划或 cron）定时执行 live 周期