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

demo

Mac系统在安装之前需要手动安装tables库的依赖hdf5,以及pythonw #11

Open in Gitpod

Highlights

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

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
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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

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
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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

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。

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
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

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。

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
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

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

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

经典策略
交易对象 选股 择时 风险控制 (组合、仓位管理)
股票/期货/虚拟货币
基金 同上
智能策略
GBDT RNN Reinforcement Learning 🔥 Transformer 🔥 LLM

支持的实盘交易接口

实盘交易接口()

欢迎更多交易所、柜台开放交易api

  • 期货
    • CTP
    • CTPMini
    • 飞马Femas
    • 艾克朗科(仅组播行情)
    • 易达
  • 期权
    • CTPOpt
    • 金证期权maOpt
    • QWIN二开
  • 股票
    • 中泰XTP
    • 中泰XTPXAlgo
    • 华鑫奇点
    • 华锐ATP
    • 宽睿OES
    • 同花顺
    • 东方财富
    • 华泰证券
    • 国泰君安
    • 中汇亿达
    • 恒生UFT
    • 掘金
    • 顶点飞创
    • 华鑫奇点
    • 通达信
  • 虚拟货币/数字货币
    • 欧易OKEX
    • 币安Bianace
    • 火币Huobi

仿真交易接口/平台

API交易类型操作系统
qbot_pro股票、期货、基金、虚拟货币Win、Linux、Mac
掘金仿真股票、基金、期货Win、Linux、Mac
极星量化期货Win、Mac
WonderTrader股票、期货Win、Linux
TradingView虚拟货币Win、Linux、Mac
欧易OKEX、币安 Binance 、火币huobi虚拟货币Win、Linux、Mac

虚拟货币交易所注册推荐码

开源共创、社区共建

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;
  1. 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;

Qbot 版本说明

版本介绍说明产品与服务适合人群
public(开源版)当前开源仓库– 开源代码可自行学习,提供整个框架的闭环搭建,实现数据的获取、策略开发、指标分析等功能对量化交易感兴趣的开发者、产品经理
pro(专业版)专业付费版(年费,更新代码)– 量化交易智库(研报复现、前沿策略探索、投研资讯))
– qbot_pro 包含基础版本的所有功能,并且实现AI选股、数据获取清洗、策略开发、策略回测、模拟交易、实盘自动化交易全流程闭环
– 封装好的接口示例、系统源码开发示例
– 易于开发的策略模板和因子表达式
– 分层架构设计,数据、策略(回测、实盘交易)中间表达。
– 社群答疑服务
– 遵循《署名-非商业性使用-相同方式共享》开放协议的其他非商业用途的二次开发
– 个人量化交易员、证券交易从业者
– 希望快速学习量化并在股票、基金、虚拟货币实现量化交易的
vip1对1的会员专项服务(年费,每年更新代码)

– 最新的量化交易系统,包含基础版本和专业版的所有软件功能
– 提供封装好的基金、股票、期货、及现货和合约量化接口 (支持Binance现货、合约)
– 多个智能量化策略示例
– 远程技术支持和服务

– 量化交易员
– 希望快速学习量化并在相关市场实现量化交易的
– 定制相关市场接口

Tip

相关软件版本付费及更多信息、答疑解惑,添加微信 Yida_Zhang2

策略原理及源码分析

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

Quantstats Report

Quantstats Report

Click HERE to more detail.

Some strategy backtest results:

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:

MACD

image

👉 点击查看源码

A股回测KDJ策略:

KDJ

image

👉 点击查看源码

A股回测 KDJ+MACD 策略:

KDJ with MACD

image

👉 点击查看源码

TODO

👆 右上角点击 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 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;

No-code operation

dagster

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。

原创文章,作者:奋斗,如若转载,请注明出处:https://blog.ytso.com/notes/314522.html

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上一篇 2024年8月19日 14:43
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