QuantBot 对话式量化总入口 · 微信 / QQ / 飞书远程下达指令 · 13 种模型工场 · 因子自主进化 · 本地模拟交易闭环
项目简介 • 系统架构 • 核心特性 • 快速部署 • 产品预览 • 本地开发 • 交流社区 • 视频教程
QuantMind（量化大脑） 是面向个人量化研究者、投研团队与专业机构的一体化 AI 原生量化交易平台。深度集成微软 Qlib 量化框架与 RD-Agent 研发智能体，并以 QuantBot 全能机器人作为自然语言总入口，全面打通量化全流程闭环：
数据底座 -> 因子挖掘 -> 模型训练 -> 批量推理 -> 组合回测 -> 模拟交易 -> 生产监控
支持 A 股、港股、美股、期货与区块链 五大市场，帮助研究者摆脱繁琐的数据清洗与代码拼装，让模型自动从 300+ 维特征中挖掘 Alpha 规律。
QuantBot 可以绑定微信、QQ、飞书等 IM 工具——在手机上发一句话就能远程下达量化指令，选股、回测、复盘与研报结果直接回推聊天窗口，不必守在电脑前。
📱 IM 远程指令是本项目的核心使用方式之一，详见 产品预览 § 14。
| 模块分类 | 核心能力与技术亮点 |
|---|---|
| QuantBot 全能机器人（总入口） | • 对话式量化总入口：自然语言完成取数、选股、回测、训练、推理、投研报告与模拟交易全流程，不用记接口与参数 • 📱 IM 远程指令：可绑定 微信 / 企业微信 / QQ / 飞书 / 钉钉 等 17 类渠道，在手机上直接远程下达指令，结果与研报回推聊天窗口 • 量化技能池：预置量化技能（投研报告 · 复盘 · 市场分析 · 选股 · 因子挖掘 · 训练/推理/回测 · 模拟交易 · 部署运维）一键导入并启用 • 深度接入平台：直连 QuantDB / 引擎 / 交易服务，产出报告自动归档到「技能中心 → 报告档案」 |
| 市场与数据 | • 接入 QuantDB 数据中枢，内置 300+ 维预计算特征（L1/L2 微观结构与资金流） • 基于 Parquet + DuckDB 秒级列式存算，千万级行情秒级载入 • 7x24 RSS 舆情监控：实时快讯流、事件实体自动匹配与利好/利空情绪量化 |
| 因子自主进化 | • 集成微软 RD-Agent (AutoAlpha 2.0) 自动化因子进化体系 • LLM 自主演化流水线：自然语言假设 ➔ 因子公式合成 ➔ 遗传演化回测 ➔ 优选入库 |
| 13 种模型工场 | • 覆盖经典树模型与深度学习：LightGBM、XGBoost、CatBoost、GRU、LSTM、ALSTM、Transformer、TabNet、TCN、NativeTFT 等 • 支持 Stacking 多模型集成（时序 OOF + Ridge 元学习器，经训练配置文件启用） • 算力调度：本地 Docker（CPU，有可用 NVIDIA 显卡自动挂载 GPU）或纳管 自建 GPU 节点（AutoDL） 远程训练 |
| 批量推理与信号 | • 全市场每日批量截面打分、Top-N 潜力标的智能推荐与多信号动态融合 • 生产质量闭环：每日真实 Rank IC 自动回填、SHAP 特征重要性（LightGBM）与数据漂移双通道 PSI 告警 |
| 微软 Qlib 回测 | • 高性能事件驱动回测引擎，支持 TopkDropout 等经典多因子选股策略 • 细粒度交易费率、滑点与涨跌停模拟，支持多维收益归因与风险指标全景展示 |
| 实盘对接（参考实现） | • 实盘通道代码已随仓库开源，但默认不展示、不启用 • 提供券商交易通道的参考实现、配置模板与对接文档 • 券商环境、账户权限与合规要求因地区而异，需使用者自行适配与自测后再接入 |
| 模拟交易与风控 | • 本地 T+1 撮合，A 股规则完整还原：涨跌停、停牌、整手、佣金/印花税/过户费、滑点 • 持仓与订单全生命周期管理，每日资金快照与历史曲线 • 启动前准备度预检（Preflight Check） |
系统基于 Docker 容器化编排，推荐使用 Ubuntu 22.04 / 24.04 运行环境。
📖 完整部署指南（含在线/手动部署、
.env、QwenPaw、AutoDL GPU 训练节点、数据目录与排障）见 docs/部署指南.md。
从 CDN 下载完整预构建镜像 + 业务数据 + 预训练模型 + Qlib 数据 + PostgreSQL 初始化备份，校验后一次性恢复，部署完即可登录体验：
curl -fsSL https://gitee.com/qusong0627/QuantMind/raw/master/deploy/full-deploy.sh | sudo bash部署完成后即可访问：
-
Web 控制台:
http://<服务器 IP>:3000 -
API 接口网关:
http://<服务器 IP>:8000 -
Swagger API 文档:
http://<服务器 IP>:8000/docs
# 已部署服务器一键更新（不清除数据库与模型资产）
cd /opt/quantmind && sudo bash deploy/update.sh --force系统正常运行（行情查询、模型训练、因子挖掘、回测）需要底层量化历史数据支持。完整一键部署已内含基础业务数据；若使用在线源码部署（不含数据），请选择以下任一方式准备数据：
方式一：QuantDB 在线下载及日常增量更新（推荐 · 最便捷）
登录系统后，在 【个人中心】➔【数据平台】 填入 QuantDB API Key 即可一键绑定与在线同步；
或在服务器终端执行增量同步指令：
docker exec quantmind python backend/scripts/quantdb_daily_sync.py
方式二：ModelScope 离线数据包（备选 · 全量离线导入）
包含完整的 A 股量化历史行情、QuantDB 因子与 L1/L2 因子预计算数据（约 56 GB / 7.4 万文件）；
数据集：https://www.modelscope.cn/datasets/qusong0627/LightGBM_Alpha300
部署完成后请到【管理后台】→【数据管理】点击【初始化数据】拉取，或按文档解压到标准目录
/opt/quantmind/data/quantdb/（容器内通过./data:/data挂载读取/data/quantdb），详见docs/QuantDB_数据包解压指南.md：# 推荐：部署完成后到【管理后台】→【数据管理】点击【初始化数据】自动拉取 # 数据集：https://www.modelscope.cn/datasets/qusong0627/LightGBM_Alpha300
QuantMind 将日常量化研究工作流整合在同一套现代化、响应灵敏的交互界面中：
全市场行情大屏与自选股盯盘，账户资产、策略运行状态、实时交易记录与每日收益曲线一屏可见。
大盘全景看板、全市场情绪温度计与赚钱效应，通达信二级行业热力矩形图谱捕捉板块轮动。
全市场截面扫描与多因子组合筛选：核心指标、行情与流动性、动量与趋势、波动率、技术指标、基本面六大类条件自由叠加，输出候选标的池并直连模型分数。
汇聚主流财经媒体 7x24 实时快讯、事件标签识别、利好/利空情绪分类与正文实体关联分析。
整合个股 K 线（日/周/月线与复权切换）、均线与成交量、模型推理分数曲线，并聚合概况、财务、估值、筹码、融资、形态、股东、资讯、L2 等全方位数据。
内置代码编辑器与量化 AI Copilot 助手，支持策略编写、语法检查、一键回测与云端发布。
基于微软 Qlib 引擎的高性能事件驱动回测，全面评估策略收益与最大回撤风险。
可视化配置训练参数，支持 13 种 ML/DL 算法，内置 WFA 滚动窗口稳定性诊断（树模型/线性）与本地/自建 GPU 节点（AutoDL）算力调度。
浏览、检索并一键导入社区量化策略模型，Sharpe / 测试集 IC / 年化收益 / 最大回撤 / 卡玛比率 / 胜率等回测指标一目了然；也可以把本地训练好的模型一键发布共享给全网开发者。
支持全市场批量截面排序、Top N 标的推荐、信号动态融合与历史回溯。
本地 T+1 模拟撮合，资产概览、全自动模拟控制台、策略参数与任务汇报同屏；启动前先跑输入状态与运行状态自检，不通过不启动。
基于 LLM 驱动自主量化因子演化平台（AutoAlpha 2.0），用自然语言描述量化假设，AI 自动生成表达式与进化回测。
QuantBot 是平台的智能体总入口：用一句自然语言就能跑完「取数 → 分析 → 选股 → 回测 → 投研报告 → 模拟下单」的完整链路，不需要记忆 API、参数与文件格式。
更重要的是，QuantBot 不局限于 Web 界面——同一个机器人可以同时挂在微信、QQ、飞书等 IM 上，让你随时随地远程下达指令。
前端 (/quantbot) ──► quantmind-api :8000 ──► QuantBot (:8088)
/api/v1/openclaw/* 会话 / SSE 流式 / 技能池 / 渠道
▲
微信 / QQ / 飞书 / 钉钉 / … ──────────────────────┘
| 能力 | 说明 |
|---|---|
| 对话即执行 | 自然语言触发取数、特征快照、模型推理、Qlib 回测、因子演化与报告生成；SSE 增量流式返回 |
| 📱 IM 远程下达指令 | 同一个机器人与技能池直接暴露到 微信 / QQ / 飞书 / 钉钉 等 17 类渠道，手机发一句话即远程执行（见下一节） |
| 量化技能池 | 投研报告（多空辩论）· 每日复盘 · 市场分析 · 条件选股 · 股票推荐 · 因子挖掘 · 训练/推理/回测报告 · 模拟交易 · 部署运维等，一键导入 |
| 附件与产物 | 支持上传 Excel/PDF/Word/图片等附件（共享卷）；生成的研报 MD/PDF 自动归档到 data/reports/stock_reports/{市场}/{股票名}/ |
| 报告档案浏览 | 「技能中心 → 报告档案」统一列出市场文件夹 → 股票名 → 报告，支持 PDF 内联预览、上传/移动/删除与新建文件夹 |
| 会话管理 | 多会话隔离、历史消息回填、会话重命名/删除，登录态自动续期 |
一键初始化（导入技能池 + 广播到工作区并启用 + 写入量化人格）：
bash scripts/quantbot_init.sh # 全量（技能 + 人格） bash scripts/quantbot_init.sh --skills-only # 只更新技能
这是 QuantBot 最具实用价值的能力之一：把量化平台装进聊天软件。
QuantBot 内置多渠道适配层，把同一个机器人、同一套量化技能暴露到主流 IM。你不需要打开电脑、不需要登录 Web 界面——在微信、QQ 或飞书里发一句话，就能远程下达量化指令；任务在服务器上执行，结果、图表与研报 PDF 直接回推聊天窗口。
| 类别 | 已支持渠道 |
|---|---|
| IM 渠道 | 微信 Wechat · 企业微信 Wecom · QQ / OneBot（QQ 机器人协议）· 飞书 Feishu · 钉钉 DingTalk · 腾讯元宝 Yuanbao · 小艺 Xiaoyi |
| 本机 | Console（默认启用，无需配置） |
为什么重要
- 随时随地下达指令：通勤路上发现异动，直接在微信里让 QuantBot 分析，到公司报告已经生成好
- 零客户端成本：不用装 App、不用记接口，聊天窗口就是量化终端
- 结果主动推送：定时任务（每日复盘、市场分析）到点自动把报告推到你手机
- 多人协作：同一个机器人可在群里共享，团队成员各自提问、共享结论
典型远程用法（在微信/QQ/飞书里直接发）：
深度分析 600519
今天全市场资金流向怎么样？
帮我回测 csi300 上近一年动量策略
跑一下今日复盘并生成 PDF
我的模拟账户现在持仓和收益如何？
配置方式（渠道默认全部 disabled，按需开启）：
# 交互式配置（会提示填 bot token / webhook / App ID 等凭证）
docker exec -it qwenpaw qwenpaw channels config
# 查看渠道状态（含 enabled/disabled 与各渠道参数）
docker exec qwenpaw qwenpaw channels list
# 主动推送一条消息到指定渠道
docker exec qwenpaw qwenpaw channels send
⚠️ 安全提示：QuantBot 对外端口默认0.0.0.0:8088且为免登录模式，请务必用云安全组/防火墙限制来源 IP；仅在单机使用时可在.env设置QWENPAW_BIND=127.0.0.1。各 IM 渠道的凭据保存在qwenpaw-secrets卷中，不会进入代码仓库。
master：稳定分支，适合日常部署和体验。next：开发预览分支，适合参与开发或提前体验尚未合入稳定分支的变更。
克隆开发预览分支：
git clone -b next https://gitee.com/qusong0627/quantmind.git已有仓库切换到开发预览分支：
git fetch origin
git switch next# 1. 后端单元测试
python backend/run_tests.py unit
# 2. 前端开发环境
cd electron
npm install
npm run dev # 桌面端 (Electron)
npm run dev:web # Web 模式
npm run typecheck # TypeScript 类型检查后端服务统一由 backend/main_oss.py 单入口编排启动：
-
API 服务 (
:8000)：用户认证、策略管理、数据平台、模型管理、新闻代理 -
Engine 服务 (
:8001)：Qlib 回测、AI 训练/推理、Alpha 因子挖掘、投研编排 -
Trade 服务 (
:8002)：订单管理、持仓监控、模拟撮合、风控系统 -
Stream 服务 (
:8003)：实时行情接收、WebSocket 推送网关
quantmind/
├── backend/ # FastAPI 后端微服务与 Qlib 引擎
│ ├── main_oss.py # 统一服务入口
│ ├── services/ # api / engine / trade / stream 四大服务
│ ├── shared/ # 跨服务共享模块 (DB/Redis/代码规范/日历)
│ └── scripts/ # 数据同步与特征计算脚本
├── electron/ # Electron + React + TypeScript 桌面/Web 前端
├── skills/ # QuantBot 量化技能包（SKILL.md，经 quantbot_init.sh 导入）
├── prompts/ # QuantBot 快捷提示词库
├── config/qwenpaw/ # QuantBot 量化人格（SOUL / PROFILE / AGENTS）
├── deploy/ # 在线部署与一键更新脚本
├── docs/ # 部署、架构与外部集成说明
├── scripts/ # 按用途归档的开发、校验、数据与历史脚本
├── db/qlib_data/ # 本地 Qlib 格式二进制与 Parquet 数据
├── docker/ # Dockerfile 镜像构建配置
└── docker-compose.yml # 容器服务编排定义（含 qwenpaw 机器人容器）
-
代码规范：Python 遵循 PEP8（使用 ruff 检查与格式化）；前端提交前请执行
npm run typecheck。 -
股票代码标准化：所有内部 Redis 键、数据库字段及 API 参数强制采用前缀格式（如
SH600036、SZ000001、BJ832000）。
欢迎提交 Issue 与 Pull Request 共同建设！
本项目仅供学习研究与技术演示，不构成任何投资建议。
本系统产出的所有分析报告和交易信号均由 AI 算法自动生成，可能存在误差或失效风险；
仓库内的实盘对接代码为参考实现，默认未启用；使用者需自行完成券商环境适配、账户权限申请与合规审查，并自行承担相应责任；
实际投资决策请结合自身风险承受能力或咨询合规专业机构；
作者与贡献者不对使用本开源软件产生的任何投资损失承担责任；
股市有风险，入市需谨慎。
-
Microsoft Qlib — 微软开源 AI 量化投资平台
-
Microsoft RD-Agent — 微软研发智能体框架
-
QwenPaw — QuantBot 全能机器人底座（技能池 · 多渠道 IM · 定时任务）
QQ 交流群号：1097406397
欢迎加入社群交流量化算法、模型调优与部署心得！