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20 KiB
Markdown
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<a href="README_CN.md">🇨🇳 简体中文</a> |
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<a href="README_TW.md">🇹🇼 繁體中文</a> |
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<a href="README_JA.md">🇯🇵 日本語</a> |
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<a href="README_KO.md">🇰🇷 한국어</a>
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<a href="https://github.com/brokermr810/QuantDinger">
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<img src="https://ai.quantdinger.com/img/logo.e0f510a8.png" alt="QuantDinger Logo" width="160" height="160">
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</a>
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<h1 align="center">QuantDinger</h1>
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<h3 align="center">
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本地优先的量化交易基础设施
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</h3>
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<p align="center">
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<strong>🔒 隐私优先 · 🛠️ 自托管 · 📊 多市场</strong>
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</p>
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<p align="center">
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<i>运行你自己的交易基础设施：数据、分析、回测和执行。</i>
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</p>
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<p align="center">
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<a href="https://www.quantdinger.com"><strong>官方社区</strong></a> ·
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<a href="https://ai.quantdinger.com"><strong>在线演示</strong></a> ·
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<a href="https://youtu.be/HPTVpqL7knM"><strong>📺 视频演示</strong></a> ·
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<a href="CONTRIBUTORS.md"><strong>🌟 加入我们</strong></a>
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</p>
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<a href="LICENSE"><img src="https://img.shields.io/badge/License-Apache%202.0-blue.svg?style=flat-square&logo=apache" alt="License"></a>
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<img src="https://img.shields.io/badge/Python-3.10+-3776AB?style=flat-square&logo=python&logoColor=white" alt="Python">
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<img src="https://img.shields.io/badge/Vue.js-2.x-4FC08D?style=flat-square&logo=vue.js&logoColor=white" alt="Vue">
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<img src="https://img.shields.io/badge/Docker-Ready-2496ED?style=flat-square&logo=docker&logoColor=white" alt="Docker">
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<img src="https://img.shields.io/github/stars/brokermr810/QuantDinger?style=flat-square&logo=github" alt="Stars">
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</p>
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<a href="https://t.me/quantdinger"><img src="https://img.shields.io/badge/Telegram-QuantDinger%20Group-26A5E4?style=for-the-badge&logo=telegram" alt="Telegram Group"></a>
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<a href="https://discord.gg/vwJ8zxFh9Q"><img src="https://img.shields.io/badge/Discord-Join%20Server-5865F2?style=for-the-badge&logo=discord" alt="Discord"></a>
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<a href="https://x.com/HenryCryption"><img src="https://img.shields.io/badge/X-Follow%20Us-000000?style=for-the-badge&logo=x" alt="X"></a>
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</p>
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</div>
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## 📖 简介
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### QuantDinger 是什么？
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QuantDinger 是一个**本地优先、隐私优先的量化交易基础设施**。它完全运行在你的机器上，让你完全控制自己的策略、交易数据和 API 密钥。
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### 为什么选择本地优先？
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与将你的数据和策略锁定在云端的 SaaS 平台不同，QuantDinger 在本地运行。你的策略、交易日志、API 密钥和分析结果都保留在你的机器上。没有供应商锁定，没有订阅费用，没有数据泄露风险。
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### 适合谁使用？
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QuantDinger 为以下用户而构建：
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- 重视数据主权和隐私的交易员、研究员和工程师
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- 需要透明、可审计的交易基础设施
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- 更偏好工程而非营销
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- 需要完整的工作流：数据、分析、回测和执行
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### 核心功能
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QuantDinger 包含一个内置的**基于 LLM 的多智能体研究系统**，能够从网络收集金融情报，结合本地市场数据，生成分析报告。这与策略开发、回测和实盘交易工作流无缝集成。
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### 核心价值
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- **隐私优先**：所有策略、交易日志和 API 密钥都存储在本地 SQLite 数据库中
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- **AI 驱动的分析**：基于 LLM 的研究智能体（OpenRouter/LLM）进行市场分析
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- **多市场支持**：加密货币、美股、A股/港股、外汇和期货
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- **Docker 部署**：使用 Docker Compose 一键部署
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## 📺 视频演示
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<a href="https://youtu.be/HPTVpqL7knM">
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<img src="docs/screenshots/video_demo.png" alt="QuantDinger 项目介绍视频" width="100%" style="border-radius: 10px; box-shadow: 0 4px 12px rgba(0,0,0,0.15); max-width: 800px;">
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</a>
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<p><strong>点击上方视频观看 QuantDinger 项目介绍</strong></p>
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</div>
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## 📚 文档
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- [Python 策略开发指南](docs/STRATEGY_DEV_GUIDE_CN.md)
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## 📸 功能预览
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<h3>📊 专业量化仪表盘</h3>
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<p>实时监控市场动态、资产状况和策略状态。</p>
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<img src="docs/screenshots/dashboard.png" alt="QuantDinger Dashboard" width="100%" style="border-radius: 10px; box-shadow: 0 4px 8px rgba(0,0,0,0.1);">
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</div>
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<br/>
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<table align="center" width="100%">
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<tr>
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<td width="50%" align="center" valign="top">
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<h3>🤖 AI 深度投研</h3>
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<p>多智能体协作进行市场情绪与技术分析。</p>
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<img src="docs/screenshots/ai_analysis1.png" alt="AI Market Analysis" style="border-radius: 6px;">
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</td>
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<td width="50%" align="center" valign="top">
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<h3>💬 智能交易助手</h3>
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<p>通过自然语言接口获取即时市场洞察。</p>
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<img src="docs/screenshots/trading_assistant.png" alt="Trading Assistant" style="border-radius: 6px;">
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||
</td>
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</tr>
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<tr>
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<td width="50%" align="center" valign="top">
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<h3>📈 交互式指标分析</h3>
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<p>丰富的技术指标库，支持拖拽式分析。</p>
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||
<img src="docs/screenshots/indicator_analysis.png" alt="Indicator Analysis" style="border-radius: 6px;">
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||
</td>
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<td width="50%" align="center" valign="top">
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<h3>🐍 Python 策略生成</h3>
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<p>内置编辑器，支持 AI 辅助策略代码编写。</p>
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<img src="docs/screenshots/indicator_creat_python_code.png" alt="Code Generation" style="border-radius: 6px;">
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||
</td>
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</tr>
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</table>
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## ✨ 关键特性
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### 1. 通用数据引擎
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QuantDinger 提供跨多个市场的统一数据接口：
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- **加密货币**：直接 API 连接进行交易（10+ 交易所）和 CCXT 集成获取行情数据（100+ 数据源）
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- **股票**：Yahoo Finance、Finnhub、Tiingo（美股）和 AkShare（A股/港股）
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- **期货/外汇**：OANDA 和主要期货数据源
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- **代理支持**：内置代理配置，适应受限网络环境
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### 2. AI 多智能体投研
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系统包含用于市场分析的多智能体工作流：
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- **协调智能体**：任务分解和工作流管理
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- **研究智能体**：网络搜索（Google/Bing）获取宏观新闻和事件
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- **市场特定智能体**：针对加密货币和股票的技术面和资金流向分析
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- **报告生成**：结构化的日报/周报研究报告
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### 2.1 🧠 AI 记忆增强系统（Memory-Augmented Agents）
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QuantDinger 的多智能体不是“每次从零开始”。它内置了一个**本地记忆库 + 反思闭环**，让每个智能体在生成提示词（prompt）时能检索过往经验，并在事后验证/复盘后把结果写回记忆库。
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- **本质**：RAG 风格的“经验检索增强”，**不是**训练/微调模型权重（零外部向量库依赖）。
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- **隐私**：所有记忆与反思记录默认落盘在本地 SQLite：`backend_api_python/data/memory/`。
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#### 逻辑图（从请求到记忆闭环）
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```mermaid
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flowchart TB
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%% ===== 🌐 入口层 =====
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subgraph Entry["🌐 API 入口"]
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A["📡 POST /api/analysis/multi"]
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A2["🔄 POST /api/analysis/reflect"]
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end
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%% ===== ⚙️ 服务编排层 =====
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subgraph Service["⚙️ 服务编排"]
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B[AnalysisService]
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C[AgentCoordinator]
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D["📊 构建上下文<br/>price · kline · news · indicators"]
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end
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%% ===== 🤖 多智能体工作流 =====
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subgraph Agents["🤖 多智能体工作流"]
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subgraph P1["📈 Phase 1 · 多维分析（并行）"]
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E1["🔍 MarketAnalyst<br/><i>技术面分析</i>"]
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E2["📑 FundamentalAnalyst<br/><i>基本面分析</i>"]
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E3["📰 NewsAnalyst<br/><i>新闻舆情</i>"]
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E4["💭 SentimentAnalyst<br/><i>市场情绪</i>"]
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E5["⚠️ RiskAnalyst<br/><i>风险评估</i>"]
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||
end
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subgraph P2["🎯 Phase 2 · 多空博弈（并行）"]
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F1["🐂 BullResearcher<br/><i>看多论据</i>"]
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||
F2["🐻 BearResearcher<br/><i>看空论据</i>"]
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||
end
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subgraph P3["💹 Phase 3 · 交易决策"]
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G["🎰 TraderAgent<br/><i>综合研判 → BUY / SELL / HOLD</i>"]
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||
end
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||
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||
end
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%% ===== 🧠 记忆层 =====
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subgraph Memory["🧠 本地记忆库 SQLite（data/memory/）"]
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M1[("market_analyst")]
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M2[("fundamental")]
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M3[("news_analyst")]
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M4[("sentiment")]
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M5[("risk_analyst")]
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M6[("bull_researcher")]
|
||
M7[("bear_researcher")]
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||
M8[("trader_agent")]
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||
end
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%% ===== 🔄 反思闭环 =====
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subgraph Reflect["🔄 反思闭环（可选）"]
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R[ReflectionService]
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||
RR[("reflection_records.db")]
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||
W["⏰ ReflectionWorker"]
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||
end
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%% ===== 主流程 =====
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A --> B --> C --> D
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D --> P1 --> P2 --> P3
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%% ===== 记忆读写 =====
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E1 <-.-> M1
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E2 <-.-> M2
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E3 <-.-> M3
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E4 <-.-> M4
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E5 <-.-> M5
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F1 <-.-> M6
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||
F2 <-.-> M7
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||
G <-.-> M8
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%% ===== 反思流程 =====
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C --> R --> RR
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W --> RR
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W -.->|"验证 + 学习"| M8
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A2 -.->|"手动复盘"| M8
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```
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#### 1) 记忆是如何“注入提示词”的？
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每个 agent 在 `analyze()` 时会：
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- **构造 situation**：例如 `"{market}:{symbol} fundamental analysis"`、`"{market}:{symbol} trading decision"` 等
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- **携带结构化 metadata**：`market/symbol/timeframe` + `memory_features`（价格、涨跌幅、技术指标等）
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- **检索 Top-K 历史经验**：转成一段可读的 `memory_prompt`
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- **拼进 system_prompt**：模型在做本次分析前先“读历史经验”
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你可以在这些文件里看到同样的模式：
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- `backend_api_python/app/services/agents/base_agent.py`：`get_memories()` + `format_memories_for_prompt()`
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- `backend_api_python/app/services/agents/*_agents.py`、`trader_agent.py`：把 `memory_prompt` 拼进 system prompt
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#### 2) 记忆检索算法（为什么“像”RAG？）
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每个角色的记忆表保存（简化）：
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- **situation / recommendation / result / returns**
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- **market / symbol / timeframe / features_json**
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- **embedding（可选 BLOB）**：本地“哈希向量”嵌入（无外部依赖）
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检索时会从最近 `AGENT_MEMORY_CANDIDATE_LIMIT` 条候选中打分排序：
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\[
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score = w_{sim}\cdot sim + w_{recency}\cdot recency + w_{returns}\cdot returns\_score
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\]
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- **sim**：默认用 embedding cosine，相同维度的本地哈希向量；没有 embedding 时退化为 difflib 文本相似度
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- **recency**：半衰期衰减（`AGENT_MEMORY_HALF_LIFE_DAYS`）
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- **returns_score**：对收益做 `tanh` 压缩，避免极值支配排序
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- **timeframe 惩罚**：如果查询 timeframe 与记忆记录 timeframe 不一致，会额外扣分
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#### 3) “学习”从哪里来？（两条写入通道）
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- **自动反思（可选）**：
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- 分析结束后，系统会把 BUY/SELL/HOLD 记录到 `reflection_records.db`
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- 开启 `ENABLE_REFLECTION_WORKER=true` 后，后台线程会按 `REFLECTION_WORKER_INTERVAL_SEC` 轮询到期记录，拉取最新价格做验证，并把验证结果写回 `trader_agent_memory.db`
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- **手动复盘（推荐）**：
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- 调用 `POST /api/analysis/reflect`，把你的真实交易结果（returns/result）写回记忆库，用于后续决策增强
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#### 4) 关键环境变量（`.env`）
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- **ENABLE_AGENT_MEMORY**：是否启用记忆增强（默认 true）
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- **AGENT_MEMORY_TOP_K**：每次注入的经验条数（默认 5）
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- **AGENT_MEMORY_CANDIDATE_LIMIT**：候选池大小（默认 500）
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- **AGENT_MEMORY_ENABLE_VECTOR**：是否启用 embedding cosine（默认 true；否则退化为文本相似）
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- **AGENT_MEMORY_EMBEDDING_DIM**：哈希 embedding 维度（默认 256）
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- **AGENT_MEMORY_HALF_LIFE_DAYS**：时间衰减半衰期（默认 30）
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- **AGENT_MEMORY_W_SIM / W_RECENCY / W_RETURNS**：三项权重（默认 0.75 / 0.20 / 0.05）
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- **ENABLE_REFLECTION_WORKER**：是否启用自动验证闭环（默认 false）
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- **REFLECTION_WORKER_INTERVAL_SEC**：自动验证周期（默认 86400 秒）
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### 3. 策略运行时
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- **基于线程的执行器**：独立的线程池用于策略执行
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- **自动恢复**：系统重启后恢复运行中的策略
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- **订单队列**：后台工作线程用于订单执行
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### 4. 技术栈
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- **后端**：Python (Flask) + SQLite + Redis（可选）
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- **前端**：Vue 2 + Ant Design Vue + KlineCharts/ECharts
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- **部署**：Docker Compose
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## 🔌 支持的交易所
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QuantDinger 支持直接 API 连接到主要加密货币交易所进行执行，并使用 CCXT 获取广泛的行情数据。
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### 直接 API 支持
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| 交易所 | 市场 |
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|:--------:|:---------|
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| Binance | 现货, 合约, 杠杆 |
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| OKX | 现货, 永续, 期权 |
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| Bitget | 现货, 合约, 跟单交易 |
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### 也支持通过 CCXT
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Bybit、Gate.io、Kraken、KuCoin、HTX 以及 100+ 其他交易所用于行情数据。
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### 多语言支持
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QuantDinger 为全球用户构建，提供全面的国际化支持：
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<p>
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<img src="https://img.shields.io/badge/🇺🇸_English-Supported-2563EB?style=flat-square" alt="English" />
|
||
<img src="https://img.shields.io/badge/🇨🇳_简体中文-Supported-2563EB?style=flat-square" alt="Simplified Chinese" />
|
||
<img src="https://img.shields.io/badge/🇹🇼_繁體中文-Supported-2563EB?style=flat-square" alt="Traditional Chinese" />
|
||
<img src="https://img.shields.io/badge/🇯🇵_日本語-Supported-2563EB?style=flat-square" alt="Japanese" />
|
||
<img src="https://img.shields.io/badge/🇰🇷_한국어-Supported-2563EB?style=flat-square" alt="Korean" />
|
||
<img src="https://img.shields.io/badge/🇩🇪_Deutsch-Supported-2563EB?style=flat-square" alt="German" />
|
||
<img src="https://img.shields.io/badge/🇫🇷_Français-Supported-2563EB?style=flat-square" alt="French" />
|
||
<img src="https://img.shields.io/badge/🇹🇭_ไทย-Supported-2563EB?style=flat-square" alt="Thai" />
|
||
<img src="https://img.shields.io/badge/🇻🇳_Tiếng_Việt-Supported-2563EB?style=flat-square" alt="Vietnamese" />
|
||
<img src="https://img.shields.io/badge/🇸🇦_العربية-Supported-2563EB?style=flat-square" alt="Arabic" />
|
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</p>
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所有 UI 元素、错误信息和文档均已完全翻译。语言会根据浏览器设置自动检测，也可以在应用中手动切换。
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### 支持的市场
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| 市场类型 | 数据源 | 交易 |
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|-------------|--------------|---------|
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| **加密货币** | Binance, OKX, Bitget, + 100 交易所 | ✅ 全面支持 |
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| **美股** | Yahoo Finance, Finnhub, Tiingo | ✅ 通过券商 API |
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| **A股/港股** | AkShare, 东方财富 | ⚡ 仅数据 |
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||
| **外汇** | Finnhub, OANDA | ✅ 通过券商 API |
|
||
| **期货** | 交易所 API, AkShare | ⚡ 仅数据 |
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---
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||
### 架构 (当前仓库)
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||
|
||
```text
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┌─────────────────────────────┐
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||
│ quantdinger_vue │
|
||
│ (Vue 2 + Ant Design Vue) │
|
||
└──────────────┬──────────────┘
|
||
│ HTTP (/api/*)
|
||
▼
|
||
┌─────────────────────────────┐
|
||
│ backend_api_python │
|
||
│ (Flask + 策略运行时) │
|
||
└──────────────┬──────────────┘
|
||
│
|
||
├─ SQLite (quantdinger.db)
|
||
├─ Redis (可选缓存)
|
||
└─ 数据提供商 / LLMs / 交易所
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||
```
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||
---
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|
||
### 仓库目录结构
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||
```text
|
||
.
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||
├─ backend_api_python/ # Flask API + AI + 回测 + 策略运行时
|
||
│ ├─ app/
|
||
│ ├─ env.example # 复制为 .env 进行本地配置
|
||
│ ├─ requirements.txt
|
||
│ └─ run.py # 入口点
|
||
└─ quantdinger_vue/ # Vue 2 UI (开发服务器代理 /api -> 后端)
|
||
```
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||
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||
---
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||
## 快速开始
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### 选项 1: Docker 部署 (推荐)
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||
运行 QuantDinger 最快的方式。
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||
#### 1. 一键启动
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||
**Linux / macOS**
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```bash
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||
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. 访问与配置
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||
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||
- **前端 UI**: http://localhost:8888
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||
- **默认账号**: `quantdinger` / `123456`
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||
> **注意**：为了使用 AI 功能或生产环境安全，请编辑 `backend_api_python/.env`（添加 `OPENROUTER_API_KEY`，修改密码），然后执行 `docker-compose restart backend` 重启服务。
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||
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||
#### 3. 访问应用
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||
|
||
- **前端 UI**: http://localhost
|
||
- **后端 API**: http://localhost:5000
|
||
|
||
#### Docker 命令参考
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||
|
||
```bash
|
||
# 查看运行状态
|
||
docker-compose ps
|
||
|
||
# 查看日志
|
||
docker-compose logs -f
|
||
|
||
# 停止服务
|
||
docker-compose down
|
||
|
||
# 停止并删除卷 (警告：会删除数据库！)
|
||
docker-compose down -v
|
||
```
|
||
|
||
#### 数据持久化
|
||
|
||
以下数据挂载到主机，重启容器后依然保留：
|
||
|
||
```yaml
|
||
volumes:
|
||
- ./backend_api_python/logs:/app/logs # 日志
|
||
- ./backend_api_python/data:/app/data # 数据目录（包含 quantdinger.db）
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- ./backend_api_python/.env:/app/.env # 配置文件
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```
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### 选项 2: 本地开发
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**先决条件**
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- 推荐 Python 3.10+
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- 推荐 Node.js 16+
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#### 1. 启动后端 (Flask API)
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```bash
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cd backend_api_python
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pip install -r requirements.txt
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cp env.example .env # Windows: copy env.example .env
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python run.py
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```
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后端将在 `http://localhost:5000` 上可用。
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#### 2. 启动前端 (Vue UI)
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```bash
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cd quantdinger_vue
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npm install
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npm run serve
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```
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前端开发服务器运行在 `http://localhost:8000` 并将 `/api/*` 代理到 `http://localhost:5000`。
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### 配置 (.env)
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使用 `backend_api_python/env.example` 作为模板。常用设置包括：
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- **认证**: `SECRET_KEY`, `ADMIN_USER`, `ADMIN_PASSWORD`
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- **服务器**: `PYTHON_API_HOST`, `PYTHON_API_PORT`, `PYTHON_API_DEBUG`
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- **AI / LLM**: `OPENROUTER_API_KEY`, `OPENROUTER_MODEL`
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- **网络搜索**: `SEARCH_PROVIDER`, `SEARCH_GOOGLE_*`, `SEARCH_BING_API_KEY`
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- **代理 (可选)**: `PROXY_PORT` 或 `PROXY_URL`
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## 🤝 社区与支持
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- **贡献**: [贡献指南](CONTRIBUTING.md) · [贡献者](CONTRIBUTORS.md)
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- **Telegram**: [QuantDinger 群组](https://t.me/quantdinger)
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- **Discord**: [加入服务器](https://discord.gg/vwJ8zxFh9Q)
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- **📺 视频演示**: [项目介绍](https://youtu.be/HPTVpqL7knM)
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- **YouTube**: [@quantdinger](https://youtube.com/@quantdinger)
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- **Email**: [brokermr810@gmail.com](mailto:brokermr810@gmail.com)
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- **GitHub Issues**: [报告 Bug / 功能请求](https://github.com/brokermr810/QuantDinger/issues)
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## 💰 项目可持续性
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QuantDinger 是开源且免费使用的。如果你觉得它有用，以下是一些支持项目持续发展的方式：
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### 直接捐赠
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**ERC-20 / BEP-20 / Polygon / Arbitrum**
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```
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0x96fa4962181bea077f8c7240efe46afbe73641a7
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```
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<img src="https://img.shields.io/badge/USDT-Accepted-26A17B?style=flat-square&logo=tether" alt="USDT">
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<img src="https://img.shields.io/badge/ETH-Accepted-3C3C3D?style=flat-square&logo=ethereum" alt="ETH">
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### 交易所推荐链接
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如果你正在注册支持的交易所，使用下面的链接可以提供推荐收益，帮助支持项目。这些是可选的，不会影响你的交易费用或账户功能。
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| 交易所 | 推荐链接 |
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|:--------:|:-------------|
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| Binance | [使用推荐链接注册](https://www.bmwweb.ac/referral/earn-together/refer2earn-usdc/claim?hl=zh-CN&ref=GRO_28502_9OSOJ) |
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| OKX | [使用推荐链接注册](https://www.bjwebptyiou.com/join/14449926) |
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| Bitget | [使用推荐链接注册](https://share.glassgs.com/u/H8XZGS71) |
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### 专业服务
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提供以下专业服务：
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| 服务 | 描述 |
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| **部署与设置** | 一对一协助服务器部署、配置和优化 |
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| **定制策略开发** | 针对特定需求和市场定制交易策略 |
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| **企业版升级** | 商业授权、优先支持和企业级高级功能 |
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| **培训与咨询** | 为你的交易团队提供实战培训和战略咨询 |
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**感兴趣？** 联系我们：
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- 📧 Email: [brokermr810@gmail.com](mailto:brokermr810@gmail.com)
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- 💬 Telegram: [QuantDinger Group](https://t.me/quantdinger)
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### 致谢
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QuantDinger 站在这些伟大的开源项目肩膀之上：Flask, Pandas, CCXT, Vue.js, Ant Design Vue, KlineCharts 等。
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感谢所有维护者和贡献者！ ❤️
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