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。
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 |
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 |
|---|---|---|---|
 |  |  |  |
| 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 |
传统方式 Quant Platform
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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
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│ 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 │ │
│ └──────────┴──────────┴──────────┴────────────────────────┘ │
└──────────────────────────────────────────────────────────────┘
┌─────────────┐
│ 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） |
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。
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）
| 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 |
# 编译
mvn clean package -DskipTests
# 启动
java -jar stock-service/target/stock-service-1.0.0.jar后端地址：http://localhost:8080/api | Swagger：http://localhost:8080/api/swagger-ui.html
cd frontend
npm install
npm start前端地址：http://localhost:3000
CREATEDATABASEstock CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_unicode_ci;导入表结构脚本（stock-service/sql/stock.sql，61 张表，仅结构不含数据）：
mysql -u root -p stock < stock-service/sql/stock.sqlClickHouse 建表脚本（stock-service/sql/ch.sql，仅结构）：
clickhouse-client --host <CH_HOST> --port 9000 --user default --password <CH_PASSWORD> \
--multiquery < stock-service/sql/ch.sql
⚠️ 应用启动时不执行任何 DDL，必须手动导入上述脚本。表结构创建后，启动应用通过「数据更新」页面采集行情数据。
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
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
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
| 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 |
- 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 | 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 |
quant-platform/
├── stock-service/ # Spring Boot 3 后端（股票量化业务服务）
│ ├── 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
| 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 |
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。
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