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QuantDinger

下一代 AI 量化交易平台

🤖 AI 原生 · 🐍 可視化 Python · 🌍 全球多市場 · 🔒 隱私優先

擁有 AI 副駕駛的構建、回測與交易平台。比 PineScript 更強，比 SaaS 更智能。

官方社區 · 在線演示 · 📺 視頻演示 · 🌟 加入我們

--- ## 📖 簡介 ### QuantDinger 是什麼？ QuantDinger 是一個**本地優先、隱私優先的量化交易基礎設施**。它完全運行在你的機器上，讓你完全控制自己的策略、交易數據和 API 密鑰。 ### 為什麼選擇本地優先？與將你的數據和策略鎖定在雲端的 SaaS 平台不同，QuantDinger 在本地運行。你的策略、交易日誌、API 密鑰和分析結果都保留在你的機器上。沒有供應商鎖定，沒有訂閱費用，沒有數據洩露風險。 ### 適合誰使用？ QuantDinger 為以下用戶而構建： - 重視數據主權和隱私的交易員、研究員和工程師 - 需要透明、可審計的交易基礎設施 - 更偏好工程而非營銷 - 需要完整的工作流：數據、分析、回測和執行 ### 核心功能 QuantDinger 包含一個內置的**基於 LLM 的多智能體研究系統**，能夠從網絡收集金融情報，結合本地市場數據，生成分析報告。這與策略開發、回測和實盤交易工作流無縫集成。 ### 核心價值 - **🔓 Apache 2.0 開源**：完全寬鬆且商業友好。不像病毒式的 GPL/AGPL 協議，你真正擁有你的代碼和修改權。 - **🐍 Python 原生 & 可視化**：使用標準 Python 編寫指標（比 PineScript 更簡單），並由 AI 輔助。直接在圖表上可視化信號——打造「本地版 TradingView」體驗。 - **🤖 AI 閉環優化**：不僅運行策略，AI 還會分析回測結果並建議參數調整（止損/止盈/MACD 設置），形成閉環優化。 - **🌍 全球市場接入**：統一系統支持加密貨幣（實盤）、美股/A股、外匯和期貨（數據/通知）。 - **⚡ Docker & 清晰架構**：4 行命令極速部署。現代技術棧（Vue + Python），架構清晰，關注點分離。 --- ## 📺 視頻演示

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--- ## 📚 文檔 - [Python 策略開發指南](docs/STRATEGY_DEV_GUIDE_TW.md) ## 📸 功能預覽

📊 專業量化儀表盤

實時監控市場動態、資產狀況和策略狀態。

🤖 AI 深度投研

多智能體協作進行市場情緒與技術分析。

💬 智能交易助手

通過自然語言接口獲取即時市場洞察。

📈 交互式指標分析

豐富的技術指標庫，支持拖拽式分析。

🐍 Python 策略生成

內置編輯器，支持 AI 輔助策略代碼編寫。

--- ## ✨ 關鍵特性 ### 1. 可視化 Python 策略工作台 *比 PineScript 更強，比 SaaS 更智能。* - **Python 原生**：用 Python 編寫指標和策略。利用完整的 Python 生態（Pandas, Numpy, TA-Lib），而不是 PineScript 這種專用語言。 - **"Mini-TradingView" 體驗**：直接在內置的 K 線圖上運行你的 Python 指標。在歷史數據上可視化調試買賣信號。 - **AI 輔助編程**：讓內置 AI 為你編寫複雜的邏輯。從創意到代碼只需幾秒鐘。 ### 2. 完整的交易生命週期 *從指標到執行，無縫銜接。* 1. **指標**：定義你的市場入場/出場信號。 2. **策略配置**：附加風險管理規則（倉位管理、止損、止盈）。 3. **回測 & AI 優化**：運行回測，查看豐富的性能指標，並**讓 AI 分析結果以建議改進**（例如：「調整 MACD 閾值為 X」）。 4. **執行模式**： - **實盤交易**：直接 API 執行，支持 10+ 加密貨幣交易所（Binance, OKX 等）。 - **信號通知**：針對非實盤執行的市場（股票/外匯/期貨），通過 Telegram, Discord, Email, SMS 或 Webhook 發送信號。 ### 3. AI 多智能體投研 *你的 7x24 小時 AI 投委會。* 系統僱用了一個多智能體團隊作為你策略的二次過濾器： - **研究智能體**：抓取網絡新聞和宏觀事件（Google/Bing）。 - **分析智能體**：分析技術指標和資金流向。 - **策略集成**：AI 的判斷可以作為「市場過濾器」——僅當 AI 情緒一致時才允許策略交易（例如：「如果 AI 風險分析師標記宏觀風險極高，則不要買入」）。 ### 4. 通用數據引擎 QuantDinger 提供跨多個市場的統一數據接口： - **加密貨幣**：直接 API 連接進行交易（10+ 交易所）和 CCXT 集成獲取行情數據（100+ 數據源） - **股票**：Yahoo Finance、Finnhub、Tiingo（美股）和 AkShare（A股/港股） - **期貨/外匯**：OANDA 和主要期貨數據源 - **代理支持**：內置代理配置，適應受限網絡環境 ### 5. 🧠 AI 記憶增強系統（Memory-Augmented Agents） QuantDinger 的多智能體不是「每次從零開始」。後端內建**本地記憶庫 + 反思閉環**：在生成提示詞（prompt）時檢索過往經驗並注入到 system prompt，並可在事後驗證/復盤後把結果寫回記憶庫。 - **本質**：RAG 風格「經驗檢索增強」，**不是**訓練/微調模型權重（零外部向量庫依賴）。 - **隱私**：所有記憶與反思記錄預設落盤在本地 SQLite：`backend_api_python/data/memory/`。 #### 邏輯圖（從請求到記憶閉環） ```mermaid flowchart TB %% ===== 🌐 入口層 ===== subgraph Entry["🌐 API 入口"] A["📡 POST /api/analysis/multi"] A2["🔄 POST /api/analysis/reflect"] end %% ===== ⚙️ 服務編排層 ===== subgraph Service["⚙️ 服務編排"] B[AnalysisService] C[AgentCoordinator] D["📊 建構上下文
price · kline · news · indicators"] end %% ===== 🤖 多智能體工作流 ===== subgraph Agents["🤖 多智能體工作流"] subgraph P1["📈 Phase 1 · 多維分析（並行）"] E1["🔍 MarketAnalyst
技術面分析"] E2["📑 FundamentalAnalyst
基本面分析"] E3["📰 NewsAnalyst
新聞輿情"] E4["💭 SentimentAnalyst
市場情緒"] E5["⚠️ RiskAnalyst
風險評估"] end subgraph P2["🎯 Phase 2 · 多空博弈（並行）"] F1["🐂 BullResearcher
看多論據"] F2["🐻 BearResearcher
看空論據"] end subgraph P3["💹 Phase 3 · 交易決策"] G["🎰 TraderAgent
綜合研判 → BUY / SELL / HOLD"] end end %% ===== 🧠 記憶層 ===== subgraph Memory["🧠 本地記憶庫 SQLite（data/memory/）"] M1[("market_analyst")] M2[("fundamental")] M3[("news_analyst")] M4[("sentiment")] M5[("risk_analyst")] M6[("bull_researcher")] M7[("bear_researcher")] M8[("trader_agent")] end %% ===== 🔄 反思閉環 ===== subgraph Reflect["🔄 反思閉環（可選）"] R[ReflectionService] RR[("reflection_records.db")] W["⏰ ReflectionWorker"] end %% ===== 主流程 ===== A --> B --> C --> D D --> P1 --> P2 --> P3 %% ===== 記憶讀寫 ===== E1 <-.-> M1 E2 <-.-> M2 E3 <-.-> M3 E4 <-.-> M4 E5 <-.-> M5 F1 <-.-> M6 F2 <-.-> M7 G <-.-> M8 %% ===== 反思流程 ===== C --> R --> RR W --> RR W -.->|"驗證 + 學習"| M8 A2 -.->|"手動復盤"| M8 ``` #### 檢索排序（簡化） \[ score = w_{sim}\cdot sim + w_{recency}\cdot recency + w_{returns}\cdot returns\_score \] #### 兩條「學習」通道 - **手動復盤（推薦）**：`POST /api/analysis/reflect` 寫入真實交易結果（returns/result） - **自動反思（可選）**：`ENABLE_REFLECTION_WORKER=true` 後，背景任務按 `REFLECTION_WORKER_INTERVAL_SEC` 驗證到期記錄並寫回記憶 #### 关键環境變量（`.env`） - `ENABLE_AGENT_MEMORY`, `AGENT_MEMORY_TOP_K`, `AGENT_MEMORY_CANDIDATE_LIMIT` - `AGENT_MEMORY_ENABLE_VECTOR`, `AGENT_MEMORY_EMBEDDING_DIM` - `AGENT_MEMORY_HALF_LIFE_DAYS`, `AGENT_MEMORY_W_SIM`, `AGENT_MEMORY_W_RECENCY`, `AGENT_MEMORY_W_RETURNS` - `ENABLE_REFLECTION_WORKER`, `REFLECTION_WORKER_INTERVAL_SEC` ### 6. 策略運行時 - **基於線程的執行器**：獨立的線程池用於策略執行 - **自動恢復**：系統重啟後恢復運行中的策略 - **訂單隊列**：後台工作線程用於訂單執行 ### 7. 技術棧 - **後端**：Python (Flask) + SQLite + Redis（可選） - **前端**：Vue 2 + Ant Design Vue + KlineCharts/ECharts - **部署**：Docker Compose --- ## 🔌 支持的交易所 QuantDinger 支持直接 API 連接到主要加密貨幣交易所進行執行，並使用 CCXT 獲取廣泛的行情數據。 ### 直接 API 支持 | 交易所 | 市場 | |:--------:|:---------| | Binance | 現貨, 合約, 槓桿 | | OKX | 現貨, 永續, 期權 | | Bitget | 現貨, 合約, 跟單交易 | ### 也支持通過 CCXT Bybit、Gate.io、Kraken、KuCoin、HTX 以及 100+ 其他交易所用於行情數據。 --- ### 多語言支持 QuantDinger 為全球用戶構建，提供全面的國際化支持：

所有 UI 元素、錯誤信息和文檔均已完全翻譯。語言會根據瀏覽器設置自動檢測，也可以在應用中手動切換。 --- ### 支持的市場 | 市場類型 | 數據源 | 交易 | |-------------|--------------|---------| | **加密貨幣** | Binance, OKX, Bitget, + 100 交易所 | ✅ 全面支持 | | **美股** | Yahoo Finance, Finnhub, Tiingo | ✅ 通過券商 API | | **A股/港股** | AkShare, 東方財富 | ⚡ 僅數據 | | **外匯** | Finnhub, OANDA | ✅ 通過券商 API | | **期貨** | 交易所 API, AkShare | ⚡ 僅數據 | --- ### 架構 (當前倉庫) ```text ┌─────────────────────────────┐ │ quantdinger_vue │ │ (Vue 2 + Ant Design Vue) │ └──────────────┬──────────────┘ │ HTTP (/api/*) ▼ ┌─────────────────────────────┐ │ backend_api_python │ │ (Flask + 策略運行時) │ └──────────────┬──────────────┘ │ ├─ SQLite (quantdinger.db) ├─ Redis (可選緩存) └─ 數據提供商 / LLMs / 交易所 ``` --- ### 倉庫目錄結構 ```text . ├─ backend_api_python/ # Flask API + AI + 回測 + 策略運行時 │ ├─ app/ │ ├─ env.example # 複製為 .env 進行本地配置 │ ├─ requirements.txt │ └─ run.py # 入口點 └─ quantdinger_vue/ # Vue 2 UI (開發服務器代理 /api -> 後端) ``` --- ## 快速開始 ### 選項 1: Docker 部署 (推薦) 運行 QuantDinger 最快的方式。 #### 1. 一鍵啟動 **Linux / macOS** ```bash git clone https://github.com/brokermr810/QuantDinger.git && \ cd QuantDinger && \ cp backend_api_python/env.example backend_api_python/.env && \ docker-compose up -d --build ``` **Windows (PowerShell)** ```powershell git clone https://github.com/brokermr810/QuantDinger.git cd QuantDinger Copy-Item backend_api_python\env.example -Destination backend_api_python\.env docker-compose up -d --build ``` #### 2. 訪問與配置 - **前端 UI**: http://localhost:8888 - **默認賬號**: `quantdinger` / `123456` > **注意**：為了使用 AI 功能或生產環境安全，請編輯 `backend_api_python/.env`（添加 `OPENROUTER_API_KEY`，修改密碼），然後執行 `docker-compose restart backend` 重啟服務。 #### 3. 訪問應用 - **前端 UI**: http://localhost - **後端 API**: http://localhost:5000 #### Docker 命令參考 ```bash # 查看運行狀態 docker-compose ps # 查看日誌 docker-compose logs -f # 停止服務 docker-compose down # 停止並刪除卷 (警告：會刪除數據庫！) docker-compose down -v ``` #### 數據持久化以下數據掛載到主機，重啟容器後依然保留： ```yaml volumes: - ./backend_api_python/logs:/app/logs # 日誌 - ./backend_api_python/data:/app/data # 數據目錄（包含 quantdinger.db） - ./backend_api_python/.env:/app/.env # 配置文件 ``` --- ### 選項 2: 本地開發 **先決條件** - 推薦 Python 3.10+ - 推薦 Node.js 16+ #### 1. 啟動後端 (Flask API) ```bash cd backend_api_python pip install -r requirements.txt cp env.example .env # Windows: copy env.example .env python run.py ``` 後端將在 `http://localhost:5000` 上可用。 #### 2. 啟動前端 (Vue UI) ```bash cd quantdinger_vue npm install npm run serve ``` 前端開發服務器運行在 `http://localhost:8000` 並將 `/api/*` 代理到 `http://localhost:5000`。 --- ### 配置 (.env) 使用 `backend_api_python/env.example` 作為模板。常用設置包括： - **認證**: `SECRET_KEY`, `ADMIN_USER`, `ADMIN_PASSWORD` - **服務器**: `PYTHON_API_HOST`, `PYTHON_API_PORT`, `PYTHON_API_DEBUG` - **AI / LLM**: `OPENROUTER_API_KEY`, `OPENROUTER_MODEL` - **網絡搜索**: `SEARCH_PROVIDER`, `SEARCH_GOOGLE_*`, `SEARCH_BING_API_KEY` - **代理 (可選)**: `PROXY_PORT` 或 `PROXY_URL` --- ## 🤝 社區與支持 - **貢獻**: [貢獻指南](CONTRIBUTING.md) · [貢獻者](CONTRIBUTORS.md) - **Telegram**: [QuantDinger 群組](https://t.me/quantdinger) - **Discord**: [加入服務器](https://discord.gg/vwJ8zxFh9Q) - **📺 視頻演示**: [專案介紹](https://youtu.be/HPTVpqL7knM) - **YouTube**: [@quantdinger](https://youtube.com/@quantdinger) - **Email**: [brokermr810@gmail.com](mailto:brokermr810@gmail.com) - **GitHub Issues**: [報告 Bug / 功能請求](https://github.com/brokermr810/QuantDinger/issues) --- ## 💰 專案可持續性 QuantDinger 是開源且免費使用的。如果你覺得它有用，以下是一些支持專案持續發展的方式： ### 直接捐贈 **ERC-20 / BEP-20 / Polygon / Arbitrum** ``` 0x96fa4962181bea077f8c7240efe46afbe73641a7 ```

### 交易所推薦鏈接如果你正在註冊支持的交易所，使用下面的鏈接可以提供推薦收益，幫助支持專案。這些是可選的，不會影響你的交易費用或賬戶功能。 | 交易所 | 推薦鏈接 | |:--------:|:-------------| | Binance | [使用推薦鏈接註冊](https://www.bmwweb.ac/referral/earn-together/refer2earn-usdc/claim?hl=zh-CN&ref=GRO_28502_9OSOJ) | | OKX | [使用推薦鏈接註冊](https://www.bjwebptyiou.com/join/14449926) | | Bitget | [使用推薦鏈接註冊](https://share.glassgs.com/u/H8XZGS71) | --- ### 商業服務我們提供專業服務，助你充分利用 QuantDinger： | 服務 | 描述 | |---------|-------------| | **部署與設置** | 一對一協助服務器部署、配置和優化 | | **定制策略開發** | 針對特定需求和市場定制交易策略 | | **企業版升級** | 商業授權、優先支持和企業級高級功能 | | **培訓與咨詢** | 為你的交易團隊提供實戰培訓和戰略咨詢 | **感興趣？** 聯繫我們： - 📧 Email: [brokermr810@gmail.com](mailto:brokermr810@gmail.com) - 💬 Telegram: [QuantDinger Group](https://t.me/quantdinger) --- ### 致謝 QuantDinger 站在這些偉大的開源項目肩膀之上：Flask, Pandas, CCXT, Vue.js, Ant Design Vue, KlineCharts 等。感謝所有維護者和貢獻者！ ❤️