把聚宽策略直接搬到本地跑，不需要会员、不需要上传代码、完全私有。
| 特点 | 说明 |
|---|---|
| 零门槛迁移 | 聚宽策略只需改 3 处就能跑 |
| 本地运行 | 数据存在本地，不需要每次联网 |
| 完全兼容 | 90%+ 聚宽 API 已支持 |
| 免费数据 | 支持 Tushare Pro 免费额度 |
| 小白友好 | 提供自动迁移工具，一键转换 |
pip install backtrader pandas numpy tushare python-dotenv- 去 tushare.pro 注册账号
- 创建
.env文件（和jq_trader同目录）：
TUSHARE_TOKEN=你的token
没有 Tushare token？去 tushare.pro 注册，免费账号有基础额度
创建一个文件 my_strategy.py：
# 聚宽策略（原始）
def initialize(context):
context.stock = "000001.SZ"
def handle_data(context, data):
order(context.stock, 100)python jq_trader/migrate.py my_strategy.py -o my_strategy_migrated.py -r自动转换后生成：
from jq_trader import JQStrategy, Backtester
class MaCrossStrategy(JQStrategy):
def initialize(self, context):
context.stock = "000001.SZ"
def handle_data(self, context, data):
self.order(context.stock, 100)
if __name__ == "__main__":
bt = Backtester(
strategy=MaCrossStrategy,
stock="000001.SZ",
start_date="20200101",
end_date="20231231",
initial_cash=1000000,
)
bt.run()python my_strategy_migrated.py输出：
============================================================
回测区间: 20200101 ~ 20231231
股票代码: 000001.SZ
初始资金: 1,000,000.00
最终资金: 1,125,000.00
净收益: 125,000.00
收益率: 12.50%
============================================================
DeepTrader/
├── jq_trader/ # 核心库（直接 import 使用）
│ ├── __init__.py
│ ├── env.py # 策略基类 JQStrategy
│ ├── data.py # 数据获取函数
│ ├── trade.py # 交易函数
│ ├── objects.py # 数据对象
│ ├── backtester.py # 回测运行器
│ ├── adapter.py # Backtrader 适配器
│ ├── utils.py # 工具函数（含 .env 自动加载）
│ ├── migrate.py # 聚宽策略迁移工具 ⭐推荐使用
│ └── docs/ # 文档
│
├── examples/ # 示例策略
│ └── demo.py
│
├── .env # Token 配置（不要提交到 GitHub）
├── .env.example # Token 模板
└── .gitignore
from jq_trader import data
# 获取历史行情
df = data.get_price("000001.SZ", count=100)
# 交易日列表
days = data.get_trade_days(start_date="20200101", end_date="20201231")
# 指数成分股
stocks = data.get_index_stocks("000300.XSHG") # 沪深300
# 行业成分股
stocks = data.get_industry_stocks("银行")
# 概念成分股（开盘啦）
stocks = data.get_concept_stocks("AI低代码概念")class MyStrategy(JQStrategy):
def handle_data(self, context, data):
# 市价单：买100股
self.order("000001.SZ", 100)
# 目标持仓：持有200股
self.order_target("000001.SZ", 200)
# 按金额：买入5000元
self.order_value("000001.SZ", 5000)from jq_trader.env import run_daily, run_weekly, run_monthly
class MyStrategy(JQStrategy):
@run_daily(time_str="14:30")
def rebalance(self, context):
# 每天14:30执行
pass
@run_weekly(weekday=0, time_str="09:30")
def weekly_review(self, context):
# 每周一9:30执行
pass把聚宽策略代码粘贴到文件，直接运行迁移工具：
# 基本迁移
python jq_trader/migrate.py 原始策略.py -o 迁移后策略.py
# 同时添加运行代码
python jq_trader/migrate.py 原始策略.py -o 迁移后策略.py -r会自动转换：
def initialize(context):→class X(JQStrategy): def initialize(self, context):g.xxx→self.g.xxxcontext.portfolio.positions[stock]→self.get_position()attribute_history(...)→self.history(...)- 添加
Backtester运行代码
from jq_trader import JQStrategy, Backtester
class MaCrossStrategy(JQStrategy):
def initialize(self, context):
context.stock = "000001.SZ"
self.g.short_ma = 5
self.g.long_ma = 20
def handle_data(self, context, data):
closes = self.history(self.g.long_ma, fields="close")
if len(closes) < self.g.long_ma:
return
ma5 = sum(closes[-self.g.short_ma:]) / self.g.short_ma
ma20 = sum(closes[-self.g.long_ma:]) / self.g.long_ma
pos = self.get_position()
if ma5 > ma20 and pos["amount"] == 0:
self.order(context.stock, 100)
elif ma5 < ma20 and pos["amount"] > 0:
self.order(context.stock, -pos["amount"])
bt = Backtester(
strategy=MaCrossStrategy,
stock="000001.SZ",
start_date="20200101",
end_date="20231231",
)
bt.run()更多示例在 examples/ 目录。
Q: 需要多少积分？ A: Tushare 免费账号基础额度够日常使用。部分高级接口（如分笔数据）需要付费积分。
Q: 本地需要存数据吗？ A: 不需要。本地有 Parquet 数据时会优先使用，没有则自动用 Tushare API。
Q: 策略保密吗？ A: 完全本地运行，代码不外传。
Q: 支持实时交易吗？ A: 目前仅支持回测。实时交易是第三阶段计划。
详细文档在 jq_trader/docs/ 目录：
| 文档 | 内容 |
|---|---|
| USER_GUIDE.md | 快速入门 |
| MIGRATION_GUIDE.md | 迁移指南 |
| MIGRATION_EXAMPLE.md | 并排对比示例 |
| API_REFERENCE.md | API 对照表 |
| ARCHITECTURE.md | 架构设计 |
| MIGRATION_STATUS.md | 开发进度 |
MIT License