🎯 Quant Platform — 智能量化因子策略平台

从因子挖掘到 AI 辅助决策，一站式 A 股量化投研平台。
覆盖 5000+ 全市场股票，35+ 精选因子，14 套策略，P1-P6 智能推荐管线。

📌 平台简介

这是什么？

Quant Platform 是一个企业级 A 股量化投研一体化平台，将因子挖掘、策略构建、回测验证、AI 辅助分析和模拟交易打通成完整闭环。不同于只能回测的工具，它覆盖了从原始行情数据采集到每日选股推荐产出的全链路——你给策略，它给答案。

能做什么？

能力域	具体功能
因子研究	35+ 内置因子（动量/价值/质量/情绪/资金/形态），IC 分析、衰减检测、相关性去冗余、权重优化、全生命周期管理
策略构建	14 套 ACTIVE 策略，多因子选股、动量、均值回归、形态识别、自定义脚本，置信度 P0-P3 冷启动保护
回测验证	事件驱动模拟、Brinson 归因、Fama-French 3 因子、蒙特卡洛 VaR/CVaR、Walk-Forward 防过拟合、参数网格搜索
智能推荐	P1-P6 六阶管线（IC 筛选→半衰期→拥挤度→季频校正→一致性→ICW 融合），每日自动产出选股推荐
AI 分析	DeepSeek 大模型驱动，个股因子画像、财务诊断、风险预警一键生成
组合风控	跨策略个股去重、SW2 行业集中度硬上限、回撤监控、Regime 市场状态自适应
模拟交易	信号生成→执行→风控→预警完整闭环，盘中实时监控，SSE 推送
数据工程	5 源采集（Baostock/腾讯/AKShare/东方财富/同花顺），ClickHouse 列存加速，前复权自动刷新

📸 截图预览

一图胜千言。以下截图展示了平台的实际运行界面，完整画廊见 screenshots/。

Dashboard 总览	因子 IC 分析	回测报告	AI 智能分析

选股器	模拟盘监控	市场温度计	策略列表

目标用户

用户群体	核心痛点	平台价值
个人量化投资者	因子库匮乏、回测工具单一、无法系统评估策略	开箱即用的 35+ 因子 + 企业级回测引擎，降低量化门槛
量化研究团队	因子管理混乱、策略迭代慢、缺乏健康监控体系	因子全生命周期管理 + 衰减自动检测，研究效率倍增
金融科技公司	从零搭建量化系统成本高、数据管道维护难	完整数据工程链路 + 可扩展因子引擎，缩短产品化周期
量化学习者	理论与实践脱节，缺乏可运行的真实系统	完整开源代码 + 策略文档，从阅读到实操无缝衔接

核心价值主张

传统方式                          Quant Platform
──────────────────────────────────────────────────────
手动收集行情数据         →        5 源自动采集 + 前复权刷新
Excel 算因子 IC          →        35+ 因子一键计算 + 衰减检测
策略只看收益率            →        Brinson 归因 + FF3 + Monte Carlo
靠经验选股                →        P1-P6 管线 + 置信度系统
人工盯盘风控              →        组合风控自动巡检 + Regime 自适应
拍脑袋写分析报告           →        DeepSeek AI 一键生成诊断

✨ 为什么选择 Quant Platform？

🔬 多因子引擎 — 不只是算 IC

35+ 精选因子：动量、价值、质量、情绪、资金面、形态识别六大类
P1-P6 推荐管线：IC 筛选 → 半衰期 → 拥挤度 → 季频校正 → 一致性 → ICW 上限 35%
因子健康监控：自动衰减检测 → 降级 → 复活，每日 22:00 自动巡检
权重优化：等权 / Markowitz 有效前沿 / 风险平价三种方法
相关性分析：60 日滚动相关矩阵 + Union-Find 聚类去冗余

🤖 AI 驱动分析 — DeepSeek 大模型加持

个股深度分析：因子画像 + 财务诊断 + 现金流质量一键生成
多维度交叉验证：估值 / 成长 / 质量 / 动量四维综合评分
自然语言交互：输入股票代码，获得结构化的 AI 分析报告
置信度系统 P0-P3：冷启动保护，小样本自动降权

📊 企业级回测 — 不止看收益

事件驱动引擎：历史模拟，手续费 + 滑点，真实还原交易成本
Brinson 归因：配置效应 + 选股效应 + 交互效应三维拆解
Fama-French 3 因子：市场 / 规模 / 价值风险暴露分析
蒙特卡洛模拟：Bootstrap 200~1000 次，VaR/CVaR 尾部风险量化
Walk-Forward 优化：滚动窗口验证，避免过拟合
净值曲线 / 回撤曲线 / 月度收益 / 交易记录全维度展示

🛡️ 组合风控 — 量产前的最后防线

跨策略个股去重：多策略共同推荐时自动检测重叠
行业集中度监控：SW2 二级行业分类，单行业敞口硬上限
回撤监控：实时回撤预警，触发阈值自动降仓
Regime 检测：市场状态自适应，牛熊切换动态调权
模拟盘交易：信号生成 → 执行 → 风控 → 预警完整闭环

🏗️ 技术架构

整体架构

┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                      React 18 前端                             │
│   Dashboard │ 因子管理 │ 策略管理 │ 回测分析 │ AI 分析        │
│   模拟交易 │ 选股器 │ 监控大盘 │ 日历 │ 财务数据             │
├──────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                    Spring Boot 3.2 后端                        │
│  ┌──────────┬──────────┬──────────┬──────────┬─────────────┐  │
│  │ 因子引擎  │ 策略引擎  │ 回测引擎  │ 推荐引擎  │ LLM 分析    │  │
│  │ 35+因子   │ 14套策略  │ 事件驱动  │ P1-P6管线 │ DeepSeek    │  │
│  │ IC/衰减   │ 置信度P0-3│ Brinson   │ 因子健康  │ 个股诊断    │  │
│  │ 相关性    │ 形态识别  │ FF3/MC    │ 组合风控  │ 多维评分    │  │
│  └──────────┴──────────┴──────────┴──────────┴─────────────┘  │
│  ┌──────────┬──────────┬──────────┬──────────┬─────────────┐  │
│  │ 行情服务  │ 选股引擎  │ 模拟交易  │ 研报/财务 │ 交易日历     │  │
│  │ 多源采集  │ 黑名单过滤│ 信号/风控 │ 数据服务  │ 调度编排     │  │
│  └──────────┴──────────┴──────────┴──────────┴─────────────┘  │
├──────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                        数据层                                  │
│  ┌──────────┬──────────┬──────────┬────────────────────────┐  │
│  │ MySQL 8  │ClickHouse│ Python   │    多源行情数据          │  │
│  │ 元数据    │ 因子值    │ 脚本引擎  │ Baostock·腾讯·AKShare  │  │
│  │ 策略配置  │ 日线数据  │ 数据采集  │   东方财富·同花顺       │  │
│  └──────────┴──────────┴──────────┴────────────────────────┘  │
└──────────────────────────────────────────────────────────────┘

功能模块关系

                           ┌─────────────┐
                           │  行情数据服务  │
                           │ MarketData  │
                           └──────┬──────┘
                                  │ K线/快照
                    ┌─────────────┼─────────────┐
                    ▼             ▼             ▼
             ┌────────────┐ ┌──────────┐ ┌────────────┐
             │  因子引擎   │ │ 选股引擎  │ │  情绪服务   │
             │ FactorSvc  │ │ScreenSvc │ │SentimentSvc│
             └─────┬──────┘ └────┬─────┘ └────────────┘
                   │              │
      ┌────────────┤              │
      ▼            ▼              │
┌──────────┐ ┌──────────┐        │
│ IC分析   │ │ 因子健康  │        │
│FactorIc  │ │HealthMon │        │
└────┬─────┘ └────┬─────┘        │
     │             │ 降级/复活     │
     │     ┌───────▼──────────┐   │
     │     │ FactorStatusEvent│   │
     │     └───────┬──────────┘   │
     │             │ 缓存刷新       │
     ▼             ▼              ▼
  ┌──────────────────────────────────┐
  │         推荐引擎 Recommendation    │
  │  P1:IC筛选 → P2:半衰期 → P3:拥挤度 │
  │  → P4:季频校正 → P5:一致性         │
  │  → P6:ICW融合(上限35%)            │
  └──────────┬───────┬───────────────┘
             │       │
     ┌───────▼──┐  ┌─▼──────────┐
     │ 组合风控   │  │ 置信度P0-3  │
     │PortfolioRk│  │Confidence  │
     └──────────┘  └────────────┘
             │
     ┌───────┼───────────────┐
     ▼       ▼               ▼
┌─────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐
│ 回测引擎  │ │ 模拟交易   │ │ AI 分析   │
│Backtest │ │PaperTrad │ │ LLM Svc  │
└─────────┘ └──────────┘ └──────────┘

关键依赖说明：

上游模块	下游模块	交互内容
行情服务	因子引擎	提供日线 K 线、实时快照用于因子计算
行情服务	推荐引擎	提供指数行情用于 Regime 市场状态检测
因子引擎	推荐引擎	提供因子值 + IC 记录 + 相关性矩阵
因子引擎	回测引擎	提供历史因子值用于策略信号回测
因子引擎	模拟交易	提供 ACTIVE 因子用于实时信号生成
因子健康	因子引擎	降级因子排除出计算队列，复活后恢复
策略引擎	推荐引擎	提供策略定义 + 因子权重配置
策略引擎	回测引擎	提供策略参数 + Groovy 脚本信号源
推荐引擎	AI 分析	提供候选股池 + 因子画像作为 LLM 输入
推荐引擎	模拟交易	提供每日推荐作为模拟盘入场信号
回测引擎	模拟交易	导入风控参数（止损/止盈/最大回撤）

端到端数据流

数据流说明：5 源行情 → Python 采集 → ClickHouse/MySQL → FactorComputeEngine 批量计算 → IC/衰减/相关性分析 → P1-P6 推荐管线（选股/Regime/风控）→ 回测/模拟/AI 三条消费线。

定时任务依赖链

每日收盘后自动执行（ScheduleService 编排）：

DATA_FRESHNESS ─→ DAILY(行情采集) ─→ QFQ_REFRESH(前复权刷新)
                                          │
                                          ▼
                                    FACTOR_COMPUTE(因子计算)
                                          │
                          ┌───────────────┼───────────────┐
                          ▼               ▼               ▼
                   BIDASK(买卖盘)   RECOMMENDATION    FACTOR_HEALTH_CHECK
                                   _TRACK(推荐跟踪)    (22:00 因子健康巡检)
                                          │
                                          ▼
                                  DAILY_RECOMMENDATION
                                  (每日推荐生成+组合风控)

任务从 data_schedule_config 表加载，支持 cron 表达式
依赖关系从 data_task_dependency 表加载，triggerDependents 按延迟触发下游
支持 require_all_upstreams 多上游门控（所有上游完成才触发）

🚀 快速启动

环境要求

依赖	版本	说明
Java	21+	Temurin 21
Maven	3.8+	后端构建
Node.js	18+	前端开发
MySQL	8.0+	元数据存储
ClickHouse	24.x+	时序数据存储（可选，可用 MySQL 替代）
Python	3.13+	数据采集脚本

1. 启动后端

# 编译
mvn clean package -DskipTests

# 启动
java -jar backend/target/backend-1.0.0.jar

后端地址：http://localhost:8080/api | Swagger：http://localhost:8080/api/swagger-ui.html

2. 启动前端

cd frontend
npm install
npm start

前端地址：http://localhost:3000

3. 数据库初始化

CREATE DATABASE stock CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_unicode_ci;

系统启动后自动建表，无需手动执行 DDL。

🧩 核心模块

📈 因子引擎

35+ ACTIVE 因子，覆盖 6 大类别
┌────────────┬─────────────────────────────────────────┐
│ 动量类      │ MOM5/20/60, LIMIT_UP_COUNT              │
│ 价值类      │ VAL_PE_PERCENTILE, VAL_PB, DIVIDEND_YIELD│
│ 质量类      │ FIN_ROE, FIN_NET_PROFIT_YOY, EARNINGS   │
│ 情绪/资金   │ VOLUME_RATIO, MARGIN_BUY_RATIO          │
│ 波动/换手   │ VOL20, TURNOVER_ANOMALY                 │
│ 形态识别    │ 6 个 PATTERN 伪因子（头肩顶底等）        │
└────────────┴─────────────────────────────────────────┘

IC 分析：IC 序列、ICIR、RankIC、分层回测、多空收益
衰减分析：有效期、半衰期、衰减系数 λ、拟合优度 R²
噪声过滤：|IC| < 0.015 直接剔除
因子状态：DRAFT → TESTING → ACTIVE → DEGRADED → DEPRECATED 全生命周期管理

🎯 推荐管线（P1-P6）

P1: IC 筛选     → 剔除噪声因子（|IC| < 0.015）
P2: 半衰期      → 预测能力持续性评估
P3: 拥挤度      → 因子拥挤风险预警
P4: 季频校正    → 财报季因子表现调整
P5: 一致性      → 多周期信号一致性验证
P6: ICW 融合    → IC 加权，上限 35%，反转有害因子

🧠 AI 智能分析

集成 DeepSeek 大语言模型，提供：

📋 个股因子画像：多维因子得分雷达图 + 文字解读
💰 财务诊断：营收、利润、ROE、现金流质量深度分析
⚠️ 风险提示：估值过热、盈利下滑、现金流异常自动预警
🔄 对比分析：同行业个股横向对比

📊 回测引擎

功能	说明
事件驱动模拟	日频调仓，手续费万三 + 滑点 0.1%
绩效指标	年化收益、最大回撤、Sharpe、Sortino、Calmar、IR、胜率
Brinson 归因	配置效应 + 选股效应 + 交互效应
FF3 分析	市场 β、规模 SMB、价值 HML 暴露
Monte Carlo	200~1000 次 Bootstrap，VaR/CVaR/置信区间
Walk-Forward	滚动窗口验证，防过拟合
参数优化	网格搜索，Sharpe / 年化 / Calmar 三目标

🔒 风险控制

组合风控：跨策略个股去重 + SW2 行业集中度硬上限 + 回撤监控
Regime 检测：市场状态自适应，牛市积极 / 熊市防御
模拟盘：信号生成 → 执行 → 预警完整链路
黑名单过滤：ST 股、风险警示股自动排除

📡 数据源

数据源	覆盖	用途
Baostock	沪深全市场	日线行情、财务数据、分红除权
腾讯证券	沪深 + 北交所	实时行情、K 线数据
AKShare	全市场	情绪指标、资金流向、宏观经济
东方财富	全市场	研报、新闻、财务数据
同花顺	全市场	热点板块、龙虎榜、解禁数据

🗂️ 项目结构

quant-platform/
├── backend/                     # Spring Boot 3 后端
│   ├── factor/                  # 因子引擎（计算/测试/衰减/健康/权重优化）
│   ├── strategy/                # 策略引擎（选股/信号/置信度）
│   ├── backtest/                # 回测引擎（Brinson/FF3/MC/Walk-Forward）
│   ├── recommendation/          # 推荐管线 P1-P6 + 组合风控
│   ├── llm/                     # DeepSeek AI 分析
│   ├── market/                  # 行情数据服务
│   ├── screen/                  # 股票筛选器
│   ├── monitor/                 # 模拟盘监控
│   ├── financial/               # 财务数据
│   ├── research/                # 研报数据
│   ├── calendar/                # 交易日历
│   └── scripts/                 # Python 数据采集脚本
├── frontend/                    # React 18 前端
│   └── src/pages/
│       ├── Dashboard.js         # 系统总览
│       ├── factors/             # 因子管理
│       ├── strategies/          # 策略管理
│       ├── backtest/            # 回测分析
│       ├── llm/                 # AI 分析
│       ├── recommendation/      # 每日推荐
│       ├── screen/              # 选股器
│       ├── monitor/             # 监控大盘
│       ├── market/              # 行情数据
│       ├── datadetail/          # 数据详情
│       └── calendar/            # 交易日历
├── common/                      # 公共模块
├── docs/                        # 策略文档
└── scripts/                     # 运维脚本

📖 更多文档

文档	说明
docs/多因子选股策略.md	多因子 Alpha / FF3 / 打分法策略详解
docs/量化择时策略.md	趋势跟踪 / 均值回归择时方案
docs/形态策略.md	头肩顶底 / 双底杯柄等形态识别
docs/技术指标策略.md	MACD / RSI / 布林带策略集
docs/大师策略.md	经典量化策略复现
docs/低价优质股-完整操作方案.md	低价优质股选股操作指南

⚠️ 免责声明

本平台仅供量化投资研究与学习使用，不构成任何投资建议。所有回测结果均为历史数据模拟，不代表未来表现。投资有风险，入市需谨慎。

Quant Platform — Build. Test. Trade. Smarter.

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backend		backend
common		common
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frontend		frontend
miniprogram		miniprogram
opc-doc/outputs		opc-doc/outputs
screenshots		screenshots
.gitignore		.gitignore
CONTRIBUTING.md		CONTRIBUTING.md
LICENSE		LICENSE
README.md		README.md
pom.xml		pom.xml
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整体架构

功能模块关系

端到端数据流

定时任务依赖链

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环境要求

1. 启动后端

2. 启动前端

3. 数据库初始化

🧩 核心模块

📈 因子引擎

🎯 推荐管线（P1-P6）

🧠 AI 智能分析

📊 回测引擎

🔒 风险控制

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