多 Agent 因子挖掘 · Qlib 回测 · 量化择时 · 模拟盘 / 实盘 · Web 门户 · Telegram / 飞书 通讯
AlphaPilot 是一个面向股票的量化研究与交易平台，覆盖数据准备、因子生成、回测评估、策略沉淀、日频信号、模拟盘和实盘执行。项目使用 LLM 驱动多 Agent 因子研究流程，使用 Qlib 完成回测与信号验证，并通过统一的 Live Runtime 将研究信号接入风控、订单管理、券商网关和审计账本。Web 门户用于集中管理数据、任务、研究资产、通知和交易运行状态。
| 能力 | 关键入口 | 说明 |
|---|---|---|
| 因子挖掘 | alphapilot mine |
LLM 多 Agent 流程 + AlphaForge / GP / RL / AFF 公式化方法 |
| 回测评估 | alphapilot backtest |
组合回测、逐因子 IC 快筛、排行榜与收益曲线 |
| 新建策略 | alphapilot strategy_create |
从因子库挑选因子沉淀为策略资产（因子 + 模型 + 调仓/成本/日期） |
| 策略复测 | alphapilot strategy_backtest |
复用已沉淀的策略资产与模型继续验证 |
| 日频信号 | alphapilot daily_signals |
按交易日推进持仓、生成单日调仓信号 |
| 交易会话 | alphapilot trade_session_create |
将策略快照为可恢复的独立日频交易账户 |
| 量化择时 | alphapilot trading_instance_create / trading_backtest |
通过正式策略实例完成技术指标信号预览、统一回放和受控部署；0.2.0 已移除旧 timing_* 入口 |
| 模拟盘 / 实盘 | alphapilot live_* |
dry_run / paper / simulation / live 运行模式、统一风控与 OMS、守护进程、恢复对账和审计账本；XTP Pro / EMT 实盘与 OpenCTP TTS 柜台仿真通过可选插件接入 |
| 统一门户 | alphapilot portal |
数据、因子、回测、择时、任务、通知和实盘控制集中到同一界面 |
| 数据准备 | alphapilot prepare_data |
baostock / tushare → Qlib 数据链路 |
| 通知与远程 | alphapilot notify_commands |
任务完成推送（Telegram / 飞书 / 邮件）+ 聊天命令远程发起与查询任务 |
AlphaPilot 的主线能力是自动化因子研究。你可以用自然语言启动 LLM 驱动的多 Agent 挖掘流程，也可以在同一套项目里使用公式化方法生成候选因子，再统一进入校验、回测和资产沉淀。
- 统一管理 Idea Agent、Factor Agent、Eval Agent 三段研究流程
- 支持
alphapilot mine启动 LLM 驱动的因子挖掘 - 支持 GP、RL、AFF 等公式化挖掘方法
- 因子可落入因子库，并继续进入回测或策略资产管理
关键入口：alphapilot mine --direction "你的市场假说"
项目内置多种回测与评估模式，既能做正式组合回测，也能快速筛选大量候选因子。首页只保留常用入口，更多回测命令与参数见 CLI 命令参考。
multi_combined：多因子合并训练并完成组合回测single_ic：逐因子快速计算 IC、RankIC、ICIRmulti_sequential：逐因子分别跑完整组合回测- 门户「回测」页统一可视化：收益 / 超额 / 账户 / 换手率曲线、每日明细、因子排行榜与对比基准
关键入口：alphapilot backtest --factor_path /path/to/factors.csv
当你已经沉淀了策略资产后，可以直接复用已有因子和模型继续验证，而不必重新跑完整挖掘流程。对于按日推进的研究或模拟交易场景，还可以基于已有策略生成单日调仓信号。
strategy_backtest支持对已保存策略资产重新回测daily_signals支持按指定交易日推进持仓状态trade_session_create/trade_session_show/trade_session_history可管理独立的日频交易会话，持有自己的策略快照、持仓状态和历史记录- 适合做模型复用、策略复验和单日调仓演练
- 结果可回流到策略资产和门户页面中统一查看
关键入口：alphapilot strategy_backtest --strategy_name "<策略名>" --mode=retrain
实盘系统把研究侧生成的目标持仓或择时信号接入统一执行链路：LiveRuntime → LiveEngine → RiskGate → BrokerGateway。默认模式是不会路由订单的 dry_run，本地演练使用 paper，外部柜台仿真使用 simulation；只有显式选择 live 并再次确认后，命令才允许向真实券商路由。
- 支持
dry_run、paper、simulation、shadow、live运行模式，以及前台运行和长驻 daemon - 支持人工委托、撤单和目标组合提交；自动策略只能通过持久化实例与
trading_*部署控制启动 - 所有订单统一经过交易时段、整手、价格、资金、持仓、集中度、单笔和日累计限额检查
- 维护 OMS 状态、追加式审计账本、运行时快照和恢复对账；交易通道断线会触发 halt，恢复后仍需人工检查再继续
- XTP Pro、EMT 和 OpenCTP TTS 接入已从核心解耦为可安装、可卸载的 pip 插件，交易通道和行情源可分别配置
- Portal「实盘交易」页面提供预检、连接、daemon 运维、正式策略部署、风控状态、委托与 ledger 查询
最安全的体验路径是先从 paper daemon 开始：
alphapilot live_daemon_start --mode paper --symbols 600000,000001 --cash 100000
alphapilot live_daemon_status --mode paper
alphapilot live_daemon_stop --mode paper实盘风险提示： 该功能仍在持续开发和券商环境验证中。接入真实账户前，请先完成 paper 演练、插件与网络预检、小额柜台测试，并逐项确认风控限额和恢复结果。不要在未理解
--confirm_live、daemon 状态和 ledger 的情况下启用真实路由。
详细安装、环境变量和验收流程见 XTP Pro / EMT 实盘接入、OpenCTP TTS 柜台仿真接入 与 实盘插件开发和安装。
AlphaPilot 提供统一 Web 门户作为日常研究与运行入口，将数据、因子、回测、择时、任务、通知和实盘控制集中到同一个界面，避免在多个独立脚本和页面之间切换。
- 统一访问因子挖掘、回测、择时、策略库、市场数据、通知配置和实盘运行状态
- 支持后台任务、定时任务和结果查看
- 「回测」页内置完整可视化：累计收益 / 超额 / 账户 / 换手率图表、日期范围筛选、每日明细、因子排行榜与对比基准
- 「实盘交易」页区分实盘 / 柜台仿真 / 本地 Paper 工作区，并提供预检、daemon、策略、风险与审计控制面
- 适合本地研究环境和服务器部署场景
关键入口：alphapilot portal
项目内置 A 股数据准备流程，可从原始行情准备到 Qlib 数据；因子 h5 cache 由研究和回测任务按需自动生成。首页只保留最短路径，下载源、复权方式和高级参数见详细文档。
- 支持 baostock 和 tushare 数据源
- 支持行情下载、复权处理和 Qlib 转换
- 支持股票池管理与单股数据维护
- 与因子挖掘、回测和日频信号直接衔接
关键入口：alphapilot prepare_data download --stock_csv important_data/stock_lists/main_stock_2026_4_27.csv
研究任务往往耗时较长，AlphaPilot 内置任务通知与双向聊天命令系统：后台任务结束会主动推送结果，你也可以直接通过聊天工具远程发起、查询和管理任务，无需一直守在终端前。
- 支持 Telegram、飞书、邮件 三种通知渠道
- 任务完成（或全部任务）自动推送结果与状态
- Telegram / 飞书 命令接收器，支持
/mine、/backtest、/data、/status、/jobs、/cancel、/log、/result等命令 - 白名单用户鉴权，可远程发起任务并查看日志、产物与运行状态
- 凭证在门户「通知」页配置，或通过
ALPHAPILOT_NOTIFY_*环境变量注入
关键入口：alphapilot notify_commands --channel telegram
以下流程以本地安装为主，目标是尽快跑通一条最短闭环。Docker 一键部署请直接看 docs/DOCKER.md。
conda create -n alphapilot python=3.11
conda activate alphapilotgit clone https://github.com/ai-yang/AlphaPilot.git
cd AlphaPilot
pip install -e .如需使用 Web 门户前端，请额外准备 Node.js，并在 alphapilot/modules/portal/web 下构建前端资源：
cd alphapilot/modules/portal/web
npm install
npm run build
cd ../../../../cp .env.example .env至少补齐以下配置：
OPENAI_API_KEY=<your_api_key>
OPENAI_BASE_URL=<your_api_base_url>
CHAT_MODEL=<your_chat_model>
REASONING_MODEL=<your_reasoning_model>API key 填写说明：
OPENAI_API_KEY要填写你实际使用的模型服务商签发的 key。- 如果使用官方 OpenAI API，
OPENAI_BASE_URL一般填写https://api.openai.com/v1。 - 如果使用 Azure OpenAI 或其他 OpenAI 兼容网关，需要同时把
OPENAI_BASE_URL和OPENAI_API_KEY都替换成同一平台提供的值，不要把一个平台的 key 和另一个平台的 base URL 混用。 CHAT_MODEL和REASONING_MODEL也必须填写当前OPENAI_BASE_URL下真实可用的模型 ID。.env中直接填写原始字符串即可，不要把真实 key 提交到仓库。
alphapilot prepare_data download \
--stock_csv important_data/stock_lists/main_stock_2026_4_27.csv \
--adjust_mode backward
alphapilot prepare_data convert \
--stock_csv important_data/stock_lists/main_stock_2026_4_27.csv \
--adjust_mode backward \
--market main_stock_2026_4_27alphapilot portal默认访问地址：http://127.0.0.1:19901
时区默认 Asia/Shanghai（影响定时任务触发与时间戳显示）。可在门户「高级」页「门户设置」修改，或用
alphapilot timezone Asia/Shanghai设置。
启动一次因子挖掘：
alphapilot mine --direction "行为金融学假说" --step_n 5或对已有因子文件执行一次回测：
alphapilot backtest --factor_path /path/to/factors.csv或者先把策略快照成一个可恢复的交易会话，再生成下一交易日的调仓计划：
alphapilot trade_session_create --strategy_name "<策略名>" --name demo_session --init_cash 500000
alphapilot daily_signals --session demo_session或创建一个正式技术指标择时实例并运行统一回放：
alphapilot trading_instance_create \
--instance_id=ma_5_20 --strategy_id=dual_ma --universe=sh.600000 \
--params='{"short_window":5,"long_window":20}' --frequency=day \
--data_policy='{"feature_adjustment":"none","history_window":21,"data_version":"local-v1"}' \
--portfolio_policy='{"policy_id":"timing_fixed_exposure","params":{"target_percent":0.2}}'
alphapilot trading_instance_validate --instance_id=ma_5_20
alphapilot trading_backtest --instance_id=ma_5_20 \
--options='{"data_dir":"./data","adjust_mode":"none"}' --wait=True \
--output_dir=./results/ma_5_20先查看当前运行模式和已安装的券商 / 行情插件：
alphapilot live_modes
alphapilot live_plugins
alphapilot live_brokers
alphapilot live_quote_providers不安装任何真实券商插件也可以使用内置 paper broker。安装 XTP Pro / EMT 插件后，先做不登录、不下单的预检，再尝试连接：
alphapilot live_preflight --broker xtp --network=False
alphapilot live_connect --mode live --broker xtp --timeout 30券商 SDK 和适配器不随核心仓库同步，请从授权的私有索引或本地 wheelhouse 安装。真实连接所需凭证只应放在本地 .env 或部署环境中；完整步骤见 实盘接入文档。
- 先用
prepare_data准备行情和 Qlib 数据；因子 h5 cache 会由回测/挖掘任务按需自动生成。 - 用
mine或 AlphaForge 系列命令生成候选因子。 - 用
backtest做组合回测或 IC 快筛，并在门户中查看结果。 - 将有效策略沉淀到策略资产，再用
strategy_backtest、daily_signals或可恢复的trade_session持续验证。 - 如需走向交易，按
dry_run → paper → live顺序演练；通过预检、风控和恢复检查后，再把目标组合或择时策略接入 daemon。
- 中文文档中心：用户手册、开发文档与完整参考
- 完整 CLI 命令参考
- 项目目录与架构说明
- Docker 部署与服务化运行
- Docker 实际运行记录与排错
- XTP Pro / EMT 实盘接入
- OpenCTP TTS 柜台仿真接入
- 实盘券商/行情 pip 插件开发与安装
- important_data 目录、模板与资产说明
- AlphaForge 相关说明
AlphaPilot/
├── alphapilot/ # 核心、研究系统、Live Runtime 与 Portal
├── important_data/ # 因子库、策略资产、模板、股票池
├── docs/ # CLI、Docker、架构与实盘接入文档
├── scripts/ # 数据维护及实盘预检 / smoke 工具
├── tests/ # 离线、集成与实盘契约测试
├── Dockerfile.live # x86_64 券商 SDK 运行镜像
├── docker-compose.yml # Docker 服务编排
└── README_en.md # 英文项目首页
XTP Pro / EMT 的 SDK 绑定和 broker 插件属于可选、可能受许可约束的独立包，不是 AlphaPilot 核心源码的一部分；开发环境中出现的本地插件目录默认不参与 Git 同步。
AlphaPilot 仍在持续开发中：目前存在部分已知 bug 正在修复与优化，功能和接口可能调整，项目会保持更新。
计划中的方向：
- 加入美股的支持
- 继续扩展量化择时策略、分钟级研究能力和选股策略优化
- 优化交互界面，加入更多的可以调节的选项，包括调仓方法，LightGBM等模型参数设置
- 接入更多因子挖掘方法
- 持续修复已知问题、完善文档与稳定性
- 持续完善模拟盘/实盘交易系统、券商适配、恢复流程和安全控制
欢迎通过 Issue / PR 反馈问题与建议。
如果有疑问或者开发问题也可以发送邮件咨询：ruiwong@zju.edu.cn
| 日期 | 类型 | 功能/模块 | 目标 | 关键改动 | 影响入口 | 验证 | 状态/后续 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2026-07-15 | 实盘验收 | 全接口验收、Broker UAT v2 与旧入口删除门禁 | 以一次性完整等价验收和真实券商回报证明正式链路可替代旧入口，同时保持 LIVE 20/5 日门禁独立 | schema v8 保存 Git/核心代码/native SDK/插件哈希、两子订单累计金额和 callback 状态；增加只读预检、私有凭据包装器、泄漏扫描，并拆分 removal/live qualification | /api/trading/{compatibility,removal-check,broker-uat-runs}、alphapilot trading_broker_uat_preflight、scripts/broker_uat_local.py |
全量后端与 Portal、正式接口矩阵、OpenAPI/CLI、wheel、XTP/EMT 真实模拟 UAT | 只有 removal qualification 全绿才删除旧入口；自动 LIVE 仍需独立 20 PAPER 日、5 SHADOW 日、parity 与人工授权 |
| 2026-07-14 | 迁移与验收 | 新链路等价、Broker UAT 与旧入口删除门禁 | 在不提前删除兼容入口的前提下证明正式链路等价、确定且可恢复 | timing 兼容入口转接正式 REPLAY；增加精确历史窗口、决策 provenance、REPLAY/SHADOW parity、qualification、XTP/EMT 共用 UAT harness、多环境调用证据、schema v6/v7 和 commit 绑定的发布验证；固定 0.2.0 Sunset | /api/trading/{compatibility,parity-runs,broker-uat-runs}、alphapilot trading_{compatibility,removal_check,parity_*,qualification,broker_uat_*}、docs/strategy-trading-migration-0.2.md |
全量测试、Portal coverage/typecheck/build、OpenAPI/CLI、依赖边界、变更行覆盖率和 wheel smoke 必须由发布脚本在干净 commit 上生成报告 | 正式替代与兼容演练工具已落地；后续由 v8 验收门禁决定删除，20/5 日仅约束自动 LIVE |
| 2026-07-14 | 全链路重构 | 策略实例到交易执行 | 让规则择时和 Qlib 横截面选股分别共享可恢复的信号、组合、账户 sizing、回放和实盘执行链路 | 新增纯 trading contracts、v1/v2 provider 生命周期与隔离 worker、独立组合政策注册、不可变 Qlib 研究 artifact、D 日决策/D+1 sizing、统一 ReplayRuntime、卖出后买入执行状态机、账户边界、操作员 token/LIVE approval/审计、schema v5 起始迁移、正式 /api/trading/trading_* CLI 和 Portal 工作台；组合策略只预留接口 |
/api/trading/*、alphapilot trading_*、Portal「择时/实盘」页、docs/strategy-trading-full-chain.md |
后端与 Portal 回归、typecheck 和生产构建 | 代码闭环完成；自动 LIVE 默认关闭，仍需 20 日 PAPER、5 日 SHADOW 和 XTP/EMT UAT 后才可受限试运行 |
| 2026-07-14 | 安全重构 | 策略运行安全闭环 | 让自动策略只有在部署状态、daemon 实况、账户绑定和恢复对账一致时才可路由 | 新增 DeploymentCoordinator、daemon control port、全绑定自动路由授权、实例/账户/全局 kill switch、真实数据但不可路由的 SHADOW、按配置哈希绑定的 PAPER/SHADOW stage evidence、SQLite v3 顺序迁移与备份；预留并行选股/个股择时/市场择时公共契约但不实现组合算法 |
/api/trading/deployments/*、/api/trading/stage-runs/*、/api/trading/kill-switches/*、alphapilot live_daemon_start --strategy-instance-id、docs/strategy-runtime.md |
全量后端、Portal 前端和新增安全/迁移回归 | 完成首个安全闭环里程碑；仍需执行状态机、真实券商 UAT 和连续 PAPER/SHADOW 运行证据后才可小规模实盘 |
| 2026-07-10 | 重构 | 实盘券商/行情插件 | 将券商 SDK 与 AlphaPilot 核心解耦，支持可发现、可安装和可卸载的实盘接入 | 将 XTP Pro 和 EMT 重构为 alphapilot.live.plugins entry point 插件，交易/行情通道可分别配置；新增插件发现、可用性检查及 live_plugins 入口 |
alphapilot live_plugins / live_brokers / live_quote_providers；Portal「实盘」页；docs/live-xtp.md；docs/live-plugins.md |
新增插件安装与注册表测试，并覆盖 CLI、Portal 和 gateway 回归 | 仍在开发；需在目标券商环境持续验证连接、恢复和实盘安全控制 |
| 2026-07-07 | 新增 | 模拟盘/实盘交易系统 | 打通从研究信号到模拟盘/实盘执行的统一交易层，并通过显式风控与确认流程约束真实资金操作 | 新增 live system/module，支持 paper、dry-run、live 模式；新增券商注册表与实盘适配；新增运行时预检查、连接、状态查询、手动下单、目标组合提交、守护进程生命周期控制、策略启动/暂停/恢复/停止、风控状态、追加式账本事件、恢复辅助能力，以及 Portal 实盘 API/UI 集成 |
alphapilot live_* CLI；Portal「实盘」页；/api/live/*；docs/live-xtp.md；Dockerfile.live |
新增并扩展 live engine/runtime/risk/registry/strategy-runner/daemon/recovery/events 测试，以及 Portal live API/前端覆盖 | 仍在开发；后续继续验证券商侧行为、生产恢复、账户安全限制与实盘运行稳定性 |
| 2026-07-01 | 新增 | 量化择时系统 | 在现有选股/回测流程之外提供可复用的技术指标择时能力，并为后续模拟盘/实盘接入预留执行边界 | 新增 timing system/module 与 alphapilot timing_strategies / timing_signal / timing_backtest CLI；实现 BOLL、SMA、双均线、RSI、KDJ、Aroon、StochRSI、ARBR 等内置策略；新增 pandas 技术指标与信号工具、长仓/空仓回测引擎、下一根 bar 开盘成交、手续费/滑点/整手约束、signals/trades/equity_curve/positions/summary 产物；Portal 新增「择时」页、API、后台任务与结果预览；股票池创建/追加支持从已下载股票中勾选；修复前端 ignoreDeprecations 以恢复 TypeScript 5.x typecheck |
alphapilot timing_* CLI；Portal「择时」页；/api/timing/*；后台 job timing_backtest；Portal「市场数据」股票池管理 |
新增 tests/test_timing_indicators.py、tests/test_timing_engine.py、tests/test_timing_system.py；扩展 CLI、Portal API/job、前端页面与参数规格测试 |
已完成基础版；后续继续扩展分钟级择时、组合级资金分配与实盘适配 |
| 2026-06-30 | 新增 | 分钟级数据工作流 | 将 AlphaPilot 从日频扩展到分钟级别，支持盘中研究流程 | 已支持分钟级别的数据下载、展示、因子挖掘和回测功能 | 市场数据下载；Portal 数据展示；因子挖掘；因子回测 | 待完整回归 | 已完成 |
| 2026-06-29 | 新增 | 股票池管理 | 让用户可批量将股票组织成命名股票池，并在回测与因子挖掘中复用 | 新增 stock_pool CLI 模块及完整增删改查（pool_create / pool_list / pool_add / pool_remove / pool_rename / pool_delete 等）；股票池以 JSON 为真实来源并同步到 Qlib instruments；Portal「市场数据」页新增股票池管理区块，挖掘 / 回测 / 库管理 / 调度器表单的「市场 / 股票池」字段改为股票池下拉选择 |
alphapilot pool_* CLI；Portal「市场数据」页；挖掘 / 回测 / 库管理 / 调度器表单；/api/data/instrument-sets；/api/modules/run |
pytest tests/test_stock_pool.py tests/test_kernel_registry.py；npm run build；npm run test |
已完成 |
| 2026-06-26 | 新增 | Portal 参数帮助 | 让复杂任务/配置面板更易理解、更一致 | 新增可复用问号帮助面板，扩展挖掘、回测、库管理、市场数据、日频交易、调度器、通知与高级设置说明；补充 Daily Trade 左侧标题 | Portal 各任务/配置面板 | npm run build；npm run typecheck 因现有 tsconfig.json 中 ignoreDeprecations: "6.0" 与 TypeScript 5.9 不兼容而阻塞 |
已完成；修复 tsconfig 后再依赖 typecheck |
| 2026-06-24 | 优化 | Portal 市场数据 / K 线图 | 提升本地 K 线查看体验 | 主图 + 副图布局；副图支持成交额、成交量、换手率、涨跌幅切换；新增范围按钮、统一 hover、深浅主题适配 | Portal「市场数据」页 | npm run typecheck；npm run build |
已完成 |
| 2026-06-24 | 新增 | 因子库 / 重复检查 | 帮助清理重复或近似重复因子，降低因子库维护成本 | 新增重复因子检测、建议保留/删除、批量删除相关 API 与 Portal 入口 | Portal「因子/策略库」页；/api/factors/duplicates；/api/factors/bulk-delete |
前端 npm run typecheck；npm run build 覆盖 UI 编译 |
已完成 |
Warning
实盘方案仍在验证中，请勿随意登录自己的实盘账号。
本项目受到 RndmVariableQ/AlphaAgent 以及DulyHao/AlphaForge启发，进行开发与优化。感谢原作者与社区的工作。
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AlphaPilot · 股票量化研究平台 × ZJU Eagle Lab