[dev] reconstruct

.gitignore

@@ -139,8 +139,8 @@ jqdata.json
 pytrader.db
 account.json
 *.log
-gui/__pycache__/
-gui/csv/
+qbot/gui/__pycache__/
+qbot/gui/csv/
 
 pytrader/user_config.sh
 *.parquet

README.md

@@ -81,17 +81,19 @@ Qbot是一个免费的量化投研平台，提供从数据获取、交易策略
 
 ```bash
 cd ~ # $HOME as workspace
-git clone https://github.com/UFund-Me/Qbot.git
+git clone https://github.com/UFund-Me/Qbot --depth 1
 
-cd qbot_pro
-pip install -r dev/requirements.txt
+cd Qbot
+pip install -r requirements.txt
 
 export PYTHONPATH=${PYTHONPATH}:$(pwd):$(pwd)/backend/multi-fact/mfm_learner
 python main.py  #if run on Mac, please use 'pythonw main.py'
 
-# start backend --> #后端服务端
 ```
 
+> [!NOTE]
+> wxPython、Ta-Lib 需要手动安装，pip wheel 在 dev/ 路径下。https://github.com/UFund-Me/Qbot/issues/76
+
 详细文档 https://github.com/UFund-Me/Qbot/blob/main/quick_start.md
 
 <p id="demo">
@@ -252,95 +254,6 @@ export BLOSC_DIR=/opt/homebrew/opt/c-blosc
     </tbody>
 </table>
 
-## USAGE ʕ •ᴥ•ʔ
-
-### Installation
-
-[Install Guide](./docs/01-新手指引/Install_guide.md) | [Online documents](https://ufund-me.github.io/Qbot/#/)
-
-```
- ____________________________________
-< Run ``./env_setup.sh`` to say hello >
- ------------------------------------
-            \   ^__^
-             \  (oo)\_______
-                (__)\       )\/\
-                    ||----w |
-                    ||     ||
-```
-
-### Get Started
-
-本项目分为前端（客户端）和后端两部分，前端由wxPython编写的轻量化GUI客户端，后端分为策略开发、策略回测 ``qbot/strategies``、股票基金评测、模拟交易、在线回测几个部分，对应于客户端从左到右的三个菜单。
-
-#### 前端/客户端
-
-➕ 请注意：本项目建议使用python 3.8、3.9版本，推荐使用conda搭建环境，参考 [Install Guide](./docs/01-新手指引/Install_guide.md)。
-
-<sub>* 如果是 Win 系统使用``set``命令.</sub>
-
-```shell
-export USER_ID="admin"                   # replace your info
-export PASSWORD="admin1234."             # replace your info
-
-pip install -r dev/requirements.txt
-
-# if run on Mac, please use 'pythonw main.py'
-python main.py
-```
-
-主要包含四个窗口，如果启动界面未显示或有问题可以参考下图中对应的启动方式。👉 点击[这里](gui/mainframe.py)查看源码，下文也有文字介绍。
-
-![image](https://github.com/UFund-Me/Qbot/assets/29084184/9f1dcc07-ca76-4600-a02c-76104fb28c51)
-
-#### 后端/服务端
-
-1. 选基、选股助手（对应前端/客户端第二个菜单：AI选股/选基）
-
-运行命令
-
-```
-cd investool
-go build
-./investool webserver
-```
-
-2. 基金策略在线分析（对应于前端/客户端第四个菜单：基金投资策略分析）
-
-需要 node 开发环境: `npm`、`node`，点击[查看](pyfunds/fund-strategies/README.md)详细操作文档
-
-<details><summary>版本信息（作为参考）</summary>
-
-```
-▶ go version
-go version go1.20.4 darwin/amd64
-~
-▶ node --version
-v19.7.0
-~
-▶ npm --version
-9.5.0
-```
-
-</details>
-
-使用docker运行项目，在项目路径 `pyfunds/fund-strategies/` 下运行以下命令构建项目的docker镜像
-```
-docker build -t fund_strategy .
-```
-
-镜像构建完毕后运行
-```
-docker run -dp 8000:8000 fund_strategy --name="fund_strategy_instance"
-```
-
-等待项目启动过程中，可通过以下命令查看启动日志：
-```
-docker logs -f fund_strategy_instance
-```
-
-启动后，可通过`http://locahost:8000`访问网页。
-
 ## Strategy pool
 
 通过Qbot 可以积木式完成策略编写、多因子挖掘，实现数据开发、因子开发、组合优化、交易执行的[量化交易全流程](docs/01-新手指引/量化策略的分类和原理.md#1量化选股策略)。
@@ -801,6 +714,7 @@ A股回测 KDJ+MACD 策略:
 体验下来，dagster是很适合金融数据采集、处理，还有机器学习的场景。当然这里的场景更偏向于“批处理”，“定时任务”的处理与编排。
 
 ```
+cd plugins/dagster
 dagster-daemon run &
 dagit -h 0.0.0.0 -p 3000
 ```

auto_monitor.py

@@ -132,7 +132,7 @@ def check(code, low, high):
                 f'{"中国平安"}当前价格为{priceNow}',
                 title=f'Qbot - {"中国平安"}股票已低于设定值{49}',
                 open="https://ufund-me.github.io/",
-                appIcon="./gui/imgs/logo.ico",
+                appIcon="./qbot/gui/imgs/logo.ico",
             )
         # pync.notify(
         #     "Reminder - Drink Water, Sir",
@@ -141,7 +141,7 @@ def check(code, low, high):
         #     # appIcon='https://raw.githubusercontent.com/UFund-Me/Qbot/main/gui/imgs/UFund.png',
         #     # appIcon='https://ufund-me.github.io/img/UFund.png',
         #     # appIcon='https://ufund-me.github.io/img/logo.ico',
-        #     appIcon="./gui/imgs/logo.ico",
+        #     appIcon="./qbot/gui/imgs/logo.ico",
         # )
         # show_notification("Title", "notification")
         # pync.notify(

docs/README.md

@@ -78,14 +78,22 @@ Qbot是一个免费的量化投研平台，提供从数据获取、交易策略
 
 ```bash
 cd ~ # $HOME as workspace
-git clone https://github.com/UFund-Me/Qbot.git
+git clone https://github.com/UFund-Me/Qbot --depth 1
 
 cd Qbot
-pip install -r dev/requirements.txt
+pip install -r requirements.txt
 
+export PYTHONPATH=${PYTHONPATH}:$(pwd):$(pwd)/backend/multi-fact/mfm_learner
 python main.py  #if run on Mac, please use 'pythonw main.py'
+
 ```
 
+> [!NOTE]
+> wxPython、Ta-Lib 需要手动安装，pip wheel 在 dev/ 路径下。https://github.com/UFund-Me/Qbot/issues/76
+
+详细文档 https://github.com/UFund-Me/Qbot/blob/main/quick_start.md
+
+
 <p id="demo">
   <!-- <img width="" alt="demo" src="https://user-images.githubusercontent.com/29084184/221901048-bb1615fe-674f-40e8-b1e7-ba5db30a82a6.png"> -->
   <img width="" alt="demo" src="https://user-images.githubusercontent.com/29084184/223608757-5808e23c-86e4-4b1b-8b03-e04c8f368f5c.gif">
@@ -173,98 +181,30 @@ export BLOSC_DIR=/opt/homebrew/opt/c-blosc
 
 [Install Guide](https://github.com/UFund-Me/Qbot/blob/main/docs/01-新手指引/Install_guide) | [Online documents](https://ufund-me.github.io/Qbot/#/)
 
-```
- ____________________________________
-< Run ``./env_setup.sh`` to say hello >
- ------------------------------------
-            \   ^__^
-             \  (oo)\_______
-                (__)\       )\/\
-                    ||----w |
-                    ||     ||
-```
-
 ### Get Started
 
 本项目分为前端（客户端）和后端两部分，前端由wxPython编写的轻量化GUI客户端，后端分为策略开发、策略回测 ``qbot/strategies``、股票基金评测、模拟交易、在线回测几个部分，对应于客户端从左到右的三个菜单。
 
-#### 前端/客户端
-
 ➕ 请注意：本项目建议使用python 3.8、3.9版本，推荐使用conda搭建环境，参考 [Install Guide](https://github.com/UFund-Me/Qbot/blob/main/docs/01-新手指引/Install_guide)。
 
 <sub>* 如果是 Win 系统使用``set``命令.</sub>
 
 ```shell
-export USER_ID="admin"                   # replace your info
-export PASSWORD="admin1234."             # replace your info
-
-pip install -r dev/requirements.txt
+git clone https://github.com/UFund-Me/Qbot --depth 1
+cd Qbot
+pip install -r requirements.txt
 
 # if run on Mac, please use 'pythonw main.py'
 python main.py
 ```
-主要包含四个窗口，如果启动界面未显示或有问题可以参考下图中对应的启动方式。👉 点击[这里](https://github.com/UFund-Me/Qbot/blob/main/gui/mainframe.py#L122-L141)查看源码，下文也有文字介绍。
-
-![image](https://github.com/UFund-Me/Qbot/assets/29084184/9f1dcc07-ca76-4600-a02c-76104fb28c51)
-
-#### 后端/服务端
-
-1. 选基、选股助手（对应前端/客户端第二个菜单：AI选股/选基）
-
-运行命令
-
-```
-cd investool
-go build
-./investool webserver
-```
-
-2. 基金策略在线分析（对应于前端/客户端第四个菜单：基金投资策略分析）
-
-需要 node 开发环境: `npm`、`node`，点击[查看](https://github.com/UFund-Me/Qbot/blob/main/pyfunds/fund-strategies/README.md)详细操作文档。
-
-<details><summary>版本信息（作为参考）</summary>
-
-```
-▶ go version
-go version go1.20.4 darwin/amd64
-~
-▶ node --version
-v19.7.0
-~
-▶ npm --version
-9.5.0
-```
-
-</details>
-
-使用docker运行项目，在项目路径下运行以下命令构建项目的docker镜像
-```
-docker build -t fund_strategy .
-```
-
-镜像构建完毕后运行
-```
-docker run -dp 8000:8000 fund_strategy --name="fund_strategy_instance"
-```
 
-等待项目启动过程中，可通过以下命令查看启动日志：
-```
-docker logs -f fund_strategy_instance
-```
+> [!NOTE]
+> wxPython、Ta-Lib 需要手动安装，pip wheel 在 dev/ 路径下。https://github.com/UFund-Me/Qbot/issues/76
 
-启动后，可通过`http://locahost:8000`访问网页。
-
-## No-code operation (TODO)
-
-<img width="" alt="dagster" src="https://user-images.githubusercontent.com/29084184/221900050-2275a6e2-5c9b-4b81-84e5-0087e8fb58ec.png">
+主要包含四个窗口，如果启动界面未显示或有问题可以参考下图中对应的启动方式。👉 点击[这里](https://github.com/UFund-Me/Qbot/blob/main/gui/mainframe.py#L122-L141)查看源码，下文也有文字介绍。
 
-体验下来，dagster是很适合金融数据采集、处理，还有机器学习的场景。当然这里的场景更偏向于“批处理”，“定时任务”的处理与编排。
+![image](https://github.com/UFund-Me/Qbot/assets/29084184/9f1dcc07-ca76-4600-a02c-76104fb28c51)
 
-```
-dagster-daemon run &
-dagit -h 0.0.0.0 -p 3000
-```
 ## Strategy Lib
 
 部分未整理。。。
@@ -495,6 +435,7 @@ A股回测 KDJ+MACD 策略:
 ![image](https://github.com/UFund-Me/Qbot/assets/29084184/67338ec5-a6b1-4aa7-9792-1a2c61f353da)
 
 👉 点击[查看](https://github.com/UFund-Me/Qbot/blob/main/pytrader/doc/04.kdj_with_macd/kdj_macd.py)源码
+
 ## TODO
 
 - [x] 把策略回测整合在一个上位机中，包括：选基、选股策略、交易策略，模拟交易，实盘交易
@@ -505,6 +446,18 @@ A股回测 KDJ+MACD 策略:
 - [ ] 在线文档的完善，目前主要几个部分：新手使用指引、经典策略原理和源码、智能策略原理和源码、常见问题等；
 - [ ] 新的feature开发，欢迎在[issues](https://github.com/UFund-Me/Qbot/issues/)交流；
 
+## No-code operation (TODO)
+
+<img width="" alt="dagster" src="https://user-images.githubusercontent.com/29084184/221900050-2275a6e2-5c9b-4b81-84e5-0087e8fb58ec.png">
+
+体验下来，dagster是很适合金融数据采集、处理，还有机器学习的场景。当然这里的场景更偏向于“批处理”，“定时任务”的处理与编排。
+
+```
+cd plugins/dagster
+dagster-daemon run &
+dagit -h 0.0.0.0 -p 3000
+```
+
 ## Contributing
 
 We appreciate all contributions to improve Qbot. Please refer to [CONTRIBUTING](.github/CONTRIBUTING) for the contributing guideline.

docs/index.html

@@ -7,7 +7,7 @@
   <meta name="description" content="Description">
   <meta name="viewport" content="width=device-width, user-scalable=no, initial-scale=1.0, maximum-scale=1.0, minimum-scale=1.0">
 
-  <link rel="shortcut icon" type="image/x-icon" href="https://raw.githubusercontent.com/UFund-Me/Qbot/main/gui/imgs/logo.ico" media="screen" />
+  <link rel="shortcut icon" type="image/x-icon" href="https://raw.githubusercontent.com/UFund-Me/Qbot/main/qbot/gui/imgs/logo.ico" media="screen" />
   <link rel="stylesheet" href="//unpkg.com/docsify/lib/themes/vue.css">
   <link rel="stylesheet" href="//unpkg.com/gitalk/dist/gitalk.css">
 

main.py

@@ -5,7 +5,7 @@
 
 import wx
 
-from gui.mainframe import MainFrame
+from qbot.gui.mainframe import MainFrame
 
 if __name__ == "__main__":
     app = wx.App()

gui/mainframe.py → qbot/gui/mainframe.py

@@ -6,10 +6,10 @@
 import subprocess
 import threading
 
-from gui.panels.panel_backtest import PanelBacktest
+from qbot.gui.panels.panel_backtest import PanelBacktest
 
-# from gui.widgets.widget_matplotlib import MatplotlibPanel
-from gui.widgets.widget_web import WebPanel
+# from qbot.gui.widgets.widget_matplotlib import MatplotlibPanel
+from qbot.gui.widgets.widget_web import WebPanel
 
 TOP_DIR = Path(__file__).parent.parent.parent.joinpath("Qbot")
 APP_NAME = "Qbot - Quant AI Robot"
@@ -89,7 +89,7 @@ def __init__(self, *args, **kw):
 
         # 设置程序图标
         icon_file = os.path.join(
-            os.path.abspath(TOP_DIR.joinpath("gui/imgs")), "logo.ico"
+            os.path.abspath(TOP_DIR.joinpath("qbot/gui/imgs")), "logo.ico"
         )
         icon = wx.Icon(icon_file, wx.BITMAP_TYPE_ICO)
         self.SetIcon(icon)
@@ -122,8 +122,7 @@ def __init__(self, *args, **kw):
         web = WebPanel(self.m_notebook)
         self.m_notebook.AddPage(web, "AI 选股/选基", True)
         # run_invest_tool()
-        web.show_url("http://localhost:4868/")
-        # web.show_url("https://investool.axiaoxin.com/?from=github")
+        web.show_url("http://111.229.117.200:4868")
 
         web = WebPanel(self.m_notebook)
         self.m_notebook.AddPage(web, "交易策略在线交易", True)
@@ -136,6 +135,7 @@ def __init__(self, *args, **kw):
         self.m_notebook.AddPage(web, "基金投资策略分析", True)
         # run_fund_tool()
         # web.show_url("http://locahost:8000")
-        web.show_url("http://sunshowerc.github.io/fund/#/")
+        # web.show_url("https://ufund-me.github.io/funds-web/#/")
+        web.show_url("http://111.229.117.200:9090/#/")
 
         self.m_notebook.AddPage(PanelBacktest(self.m_notebook), "可视化股票回测系统", True)

gui/panels/panel_backtest.py → qbot/gui/panels/panel_backtest.py

@@ -14,8 +14,8 @@
 '''
 import wx
 
-from gui.config import DATA_DIR_BKT_RESULT
-from gui.widgets.widget_web import WebPanel
+from qbot.gui.config import DATA_DIR_BKT_RESULT
+from qbot.gui.widgets.widget_web import WebPanel
 
 
 # https://zhuanlan.zhihu.com/p/376248349

qbot_main.py

@@ -57,7 +57,7 @@ def send_signal_message_screen(symbol, price, type=default):
             f'{symbol}当前价格为{price}',
             title=f'Qbot - {symbol}{type}',
             open="https://ufund-me.github.io/",
-            appIcon="./gui/imgs/logo.ico",
+            appIcon="./qbot/gui/imgs/logo.ico",
         )