🚀 量化交易系统

本项目是一套量化交易系统，包含服务器端和客户端，提供了获取金融数据、运行回测策略等功能，帮助用户进行量化交易分析和决策。

🚀 快速开始

在开始使用本量化交易系统之前，你需要完成服务器端和客户端的安装与配置。以下是详细的安装步骤和使用示例。

📦 安装指南

服务器端安装

安装依赖项

• Python环境：请使用Python 3.6及以上版本。
• Jinja2：用于生成配置文件。安装命令：pip install jinja2
• Flask：用于开发本地Web服务。安装命令：pip install flask

下载源码

从GitHub仓库下载代码：

git clone https://github.com/yourusername/quantitative-trading-server.git
cd quantitative-trading-server

配置服务器

1. 配置文件生成： 使用提供的脚本生成默认配置文件：

   python3 server.py init
   

   这将创建config.ini和data/目录。
2. 修改配置： 根据实际需求编辑config.ini，设置数据库连接信息、API密钥等参数。
3. 数据准备：
   • 下载历史交易数据并放置在data/historical_data/目录。
   • 确保财务报表数据和市场数据文件位于指定路径。

启动服务器

python3 server.py start

默认绑定地址为http://localhost:5000

客户端安装

下载客户端

从GitHub仓库下载客户端：

git clone https://github.com/yourusername/quantitative-trading-client.git
cd quantitative-trading-client
pip install requirements.txt

配置客户端

1. 创建配置文件：

   python3 client.py init
   

   这将生成client_config.json。
2. 编辑配置： 在client_config.json中填写服务器地址、端口和API密钥等信息。

使用命令行工具

python3 client.py --help

查看可用命令及其选项。

💻 使用示例

基础用法

示例：获取实时数据

在Python环境中输入以下代码：

from quant_client import QuantClient

# 初始化客户端
qc = QuantClient('http://localhost:5000', 'your_api_key')

# 获取股票历史数据
data = qc.get_historical_k_data('AAPL', '1D')
print(data)

高级用法

示例：运行回测策略

from quant_backtester import Backtester

bt = Backtester()
bt.add_strategy(MovingAverageStrategy)
bt.run('2020-01-01', '2023-12-31', 'AAPL')
bt.plot_results()

📚 详细文档

工具列表

🔧 技术细节

贡献指南

提交问题

• 在GitHub仓库中创建新议题：Issues
• 请详细描述问题，附带日志和复现步骤。

提交代码

1. Fork仓库到个人账户。
2. 创建功能分支：

   git checkout -b feature/new-feature-name
   

3. 提交并推送到GitHub：

   git add .
   git commit -m '添加新功能'
   git push origin feature/new-feature-name
   

4. 提交Pull Request到主仓库。

代码规范

• 遵循PEP8代码风格。
• 每个PR只提交一个特性或修复。
• 添加详细的文档和注释。

📄 许可证

本项目遵循MIT许可证协议。详情请见LICENSE文件。

联系方式

项目维护者

• 张三（负责人）：zhangsan@example.com
• 李四（技术专家）：lisi@example.com

社区支持

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