A Share Financial Data (Baostock)

🚀 量化交易系統

本項目是一套量化交易系統，包含服務器端和客戶端，提供了獲取金融數據、運行回測策略等功能，幫助用戶進行量化交易分析和決策。

🚀 快速開始

在開始使用本量化交易系統之前，你需要完成服務器端和客戶端的安裝與配置。以下是詳細的安裝步驟和使用示例。

📦 安裝指南

服務器端安裝

安裝依賴項

• Python環境：請使用Python 3.6及以上版本。
• Jinja2：用於生成配置文件。安裝命令：pip install jinja2
• Flask：用於開發本地Web服務。安裝命令：pip install flask

下載源碼

從GitHub倉庫下載代碼：

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

配置服務器

1. 配置文件生成： 使用提供的腳本生成默認配置文件：

   python3 server.py init
   

   這將創建config.ini和data/目錄。
2. 修改配置： 根據實際需求編輯config.ini，設置數據庫連接信息、API密鑰等參數。
3. 數據準備：
   • 下載歷史交易數據並放置在data/historical_data/目錄。
   • 確保財務報表數據和市場數據文件位於指定路徑。

啟動服務器

python3 server.py start

默認綁定地址為http://localhost:5000

客戶端安裝

下載客戶端

從GitHub倉庫下載客戶端：

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

配置客戶端

1. 創建配置文件：

   python3 client.py init
   

   這將生成client_config.json。
2. 編輯配置： 在client_config.json中填寫服務器地址、端口和API密鑰等信息。

使用命令行工具

python3 client.py --help

查看可用命令及其選項。

💻 使用示例

基礎用法

示例：獲取即時數據

在Python環境中輸入以下代碼：

from quant_client import QuantClient

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

# 獲取股票歷史數據
data = qc.get_historical_k_data('AAPL', '1D')
print(data)

高級用法

示例：運行回測策略

from quant_backtester import Backtester

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

📚 詳細文檔

工具列表

🔧 技術細節

貢獻指南

提交問題

• 在GitHub倉庫中創建新議題：Issues
• 請詳細描述問題，附帶日誌和復現步驟。

提交代碼

1. Fork倉庫到個人賬戶。
2. 創建功能分支：

   git checkout -b feature/new-feature-name
   

3. 提交併推送到GitHub：

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

4. 提交Pull Request到主倉庫。

代碼規範

• 遵循PEP8代碼風格。
• 每個PR只提交一個特性或修復。
• 添加詳細的文檔和註釋。

📄 許可證

本項目遵循MIT許可證協議。詳情請見LICENSE文件。

聯繫方式

項目維護者

• 張三（負責人）：zhangsan@example.com
• 李四（技術專家）：lisi@example.com

社區支持

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