QuantDemo — AI 量化交易入门项目

环境： QMT (国金证券模拟版) + xtquant + Python AI 栈

快速开始

# 1. 下载并提取通达信历史数据
python scripts/extract_tdx.py

# 2. 运行测试
python scripts/run_tests.py

项目结构

quantdemo/
├── SKILL.md                   # Claude Code skill 定义
├── CLAUDE.md
├── README.md
├── requirements.txt
├── scripts/
│   ├── extract_tdx.py         # 通达信 zip → CSV
│   ├── tdx_reader.py          # .day 解析器
│   ├── data_fetcher.py        # QMT 数据获取
│   ├── ai_strategy.py         # AI 策略（ML）
│   ├── qmt_env.py             # QMT 环境检测
│   └── run_tests.py           # 测试入口
├── data/
│   ├── sh/                    # 沪市，如 600000.csv
│   ├── sz/                    # 深市，如 000001.csv
│   └── bj/                    # 北交所，如 430017.csv
└── tmp/                       # zip + 解压文件

数据获取

通达信历史日线数据

# 下载 + 转换（一步到位）
python scripts/extract_tdx.py

# 仅下载
python scripts/extract_tdx.py --download

# 仅转换已有 zip
python scripts/extract_tdx.py --convert

# 仅转换沪市，显示详细进度
python scripts/extract_tdx.py --convert --market sh -v

输出结构：data/{market}/{code}.csv，每个 CSV 包含 date, open, high, low, close, volume, amount。

测试清单

测试	需要QMT运行	说明
环境检测	✗	检查 xtquant、Python、依赖
数据接口	✓	获取行情、K线、股票列表
AI 策略(离线)	✗	用历史数据做 ML 预测回测
AI 策略(实盘)	✓	接入 QMT 分钟级数据做预测