Qbot是一个免费的量化投研平台，提供从数据获取、交易策略开发、策略回测、模拟交易到最终实盘交易的全闭环流程

Qbot是一个免费的量化投研平台，提供从数据获取、交易策略开发、策略回测、模拟交易到最终实盘交易的全闭环流程。在实盘接入前，有股票、基金评测和策略回测，在模拟环境下做交易验证，近乎实盘的时延、滑点仿真。故，本平台提供GUI前端/客户端（部分功能也支持网页），后端做数据处理、交易调度，实现事件驱动的交易流程。对于策略研究部分，尤其强调机器学习、强化学习的AI策略，结合多因子模型提高收益比。

但本项目可能需要一点点python基础知识，有一点点交易经验，会更容易体会作者的初衷，解决当下产品空缺和广大散户朋友的交易痛点，现在直接免费开源出来！

详细文档 https://github.com/UFund-Me/Qbot/blob/main/quick_start.md

1. 模块化分层设计：数据层、策略层、交易引擎抽象设计 – 数据、策略中间表达，方便多种数据接口、交易接口接入，用户自定义策略和因子挖掘 – 支持多种交易对象：股票、基金、期货、虚拟货币

2. 人工智能交易策略、自动化因子挖掘 机器学习、强化学习、深度学习策略开发，因子挖掘自动化workflow

3. 多种交易方式：在线回测 + 模拟交易 + 实盘自动化交易 以策略研究为目标，提供多种交易方式验证策略和提高收益。

4. 多种提示方式：邮件 + 飞书 + 弹窗 + 微信 这是qbot的消息提示模块，多种方式提示交易信息：交易买卖信息、每日交易收益结果、股票每日推荐等。

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。

如果说策略是量化的核心 ，那么因子就是策略的核心。通过Qbot量化投研平台研究员可实现自动化因子挖掘，提取出具备预测能力的单因子，利用历史数据进行回测，如果回测结果显示该因子的预测能力达标，就提交到因子库。然后，对因子库里的因子进行有机组合，以形成预测模型，预测模型是整个量化策略的目标。

以下即为，数据指标单因子或组合因子和通过深度学习、机器学习、强化学习挖掘到的交易因子，然后通过组合优化算法实现趋势交易、风险策略、alpha策略、动量轮动等等交易策略。

策略库源代码路径：qbot/strategy

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  • https://www.htx.com/invite/zh-cn/1f?invite_code=wr938223

首先，感谢自今年5月份开源以来收到广大用户的关注！我们在基础版本中开放了很多传统量化策略、深度学习、强化学习等人工智能策略和多因子库，为此，我们发起《Qbot人工智能量化交易社区共建计划》。采取以下两种方式共建共赢：

1. 内容共建：

• 在我们免费提供的人工智能交易策略基础上，提高SOTA指标，然后以个人所有权提交Qbot量化交易社区，作为一种策略服务提供给更多人，获取收益；
• 在我们免费提供的上千个交易因子基础上，应用交易因子完成策略回测、模拟交易，对交易结果好的可作为一种交易策略服务提供给更多人，获取收益；

2. 代码贡献：

• 参与本代码仓库程序设计与实现，多提交PR合并后可免费加入知识星球；
• 贡献榜单前10名可获得一年免费使用权，前3名可获得qbot进阶版终身免费使用权；

本项目编写了详细的策略原理说明和平台搭建到使用的详细文档，尤其适合量化小白。欢迎加群交流！

在线文档 | ❓ 常见问题 | Jupyter Notebook

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声明：别轻易用于实盘，市场有风险，投资需谨慎。

symbol：华正新材(603186)
Starting Portfolio Value: 10000.00
Startdate=datetime.datetime(2010, 1, 1),
Enddate=datetime.datetime(2020, 4, 21),
# 设置佣金为0.001, 除以100去掉%号
cerebro.broker.setcommission(commission=0.001)

A股回测MACD策略:

👉 点击查看源码

A股回测KDJ策略:

👉 点击查看源码

A股回测 KDJ+MACD 策略:

👉 点击查看源码

👆 右上角点击  告诉我，你希望这个项目继续加速开发迭代 ❤️ & ☕️

•  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
•  很多策略需要做回测验证；
•  本项目由前后端支持，有上位机app支持，但目前框架还比较乱，需要做调整；
•  各种策略需要抽象设计，支持统一调用；
•  增强数据获取的实时性，每秒数据，降低延迟；
•  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交流；

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。