QFO量化回测平台

免费开源、本地运行的 A 股量化研究与回测平台

帮助量化新手在个人电脑上完成数据同步、选股、策略回测和风险分析，支持 Windows 一键启动。

下载稳定版 · 新手教学网站 · 73秒项目总览 · 完整视频教程 · 快速开始 · 产品预览 · 功能特性 · 技术栈与数据来源 · 贡献说明 · MIT License

如果 QFO 对你的量化学习或研究有帮助，欢迎点亮右上角的 Star，方便以后找到项目。

_{点击封面观看 73 秒项目总览}

项目亮点

QFO 是一个面向 A 股量化分析的本地化量化回测平台，适合在个人电脑上完成 A股量化回测、股票量化回测、数据同步、股票与 ETF 筛选、因子研究、策略回测、组合优化、风险分析、K 线可视化和新闻情绪跟踪。

• 本地运行：后端、前端、SQLite 数据库都在本机运行，敏感配置不会上传到 Git。
• 多数据源：以 Tushare Pro 为主，结合 AkShare、BaoStock 做补充。
• 一体化流程：从数据同步到选股、回测、组合和风险分析，尽量减少手工切换工具。
• 首次运行友好：提供 run_first_time.bat 自动创建环境、安装依赖并启动服务。

适合谁／不适合谁

适合	不适合
希望从数据同步开始学习完整量化研究流程的新手	希望直接获得股票推荐、买卖建议或收益承诺的用户
需要在 Windows 个人电脑上进行选股、因子研究和策略回测的用户	需要云端免安装服务、实盘自动下单或机构级高频交易系统的用户
重视数据、配置和密钥保存在本机的研究者	不愿安装本地运行环境或维护本地数据的用户

产品预览

更多页面和使用说明可访问：QFO 教学网站。

数据中台	智能选股

策略回测	新闻中心

快速开始

Windows 用户

1. 下载：直接下载最新稳定版
2. 解压：将压缩包解压到一个不包含中文、空格的路径下，例如 D:\QFO。
3. 运行：双击文件夹内的 run_first_time.bat 启动；日常快速启动使用 run_quick_start.bat。

注意

• 请勿直接在压缩包内运行。
• 需要使用 Python（下载链接）、Node.js（下载链接） 运行环境。

1. 环境要求

请先在电脑上安装：

• Windows 10/11
• Python 3.12+
• Node.js 18+
• Git

2. 下载项目

git clone <你的仓库地址>
cd QFO

3. 首次运行

第一次从 Git 下载项目后，推荐直接双击运行：

run_first_time.bat

run_first_time.bat 会自动完成：

• 检查 Python 是否可用
• 检查 Node.js 是否可用
• 创建后端虚拟环境 backend/.venv
• 安装后端依赖
• 安装前端依赖 frontend/node_modules
• 如果没有 backend/.env，自动从 backend/.env.example 创建
• 启动后端服务
• 启动前端页面

启动成功后访问：

后端 API: http://localhost:8000
前端页面: http://localhost:3000

4. 填写 Tushare Token

首次进入系统后，打开页面右上角设置，填写自己的 Tushare Token（获取链接） 并保存。

backend/.env 是本地配置文件，里面可能包含 Token 或 API Key，不会上传到 Git。

启动脚本说明

run_first_time.bat

推荐首次运行、新电脑运行、刚从 Git 下载项目后使用。

它会检查环境、安装依赖、创建 .env，适合完整初始化项目。

run_quick_start.bat

日常快速启动使用。

它默认你已经运行过 run_first_time.bat，并且本地已经存在：

• backend/.venv
• frontend/node_modules
• backend/.env

如果是第一次下载项目，不建议直接运行 run_quick_start.bat。

Git 上传说明

项目源码需要整体上传到 Git，尤其确认以下关键文件和目录存在：

backend/
frontend/
run_first_time.bat
run_quick_start.bat
backend/.env.example
backend/requirements.txt
frontend/package.json
frontend/package-lock.json
README.md
.gitignore

首次上传到 GitHub 可以参考：

git add -A
git commit -m "Initial project setup"
git remote add origin <你的仓库地址>
git branch -M main
git push -u origin main

以下文件不会上传到 Git：

backend/.env
backend/.venv/
frontend/node_modules/
backend/quant_data.db
backend/quant_data.db-wal
backend/quant_data.db-shm
backend/cache_data/
backend/logs/

这些都是本地环境、敏感配置、数据库、缓存或运行日志。

手动启动方式

如果不使用启动脚本，也可以手动启动。

后端

cd backend
python -m venv .venv
.venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt
copy .env.example .env
python -m uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --reload

前端

cd frontend
npm install
npx vite --port 3000

访问：

后端 API: http://localhost:8000
前端页面: http://localhost:3000

配置说明

常用配置项在 backend/.env 中管理，也可以通过前端设置页面修改。

第三方 API 说明

第三方 API 需使用者自行提供账户和密钥，密钥仅保存在本地配置中。相关费用需使用者自行在第三方平台充值或购买，与开发者无关；本项目仅提供 API 对接的技术规范和本地调用入口。

配置项	是否必填	说明
TUSHARE_TOKEN	必填	Tushare Pro Token
TAVILY_API_KEY	可选	Tavily 搜索 API Key，用于增强新闻模块
LLM_SILICONFLOW_KEY	可选	SiliconFlow API Key，用于新闻情绪和研报摘要
LLM_ANSPIRE_KEY	可选	Anspire API Key，用于新闻情绪和研报摘要
TELEGRAM_*	可选	Telegram 推送通知配置
WECHAT_WEBHOOK_URL	可选	企业微信/微信机器人 Webhook

功能特性

• 📊 数据中台：以 Tushare Pro 为主，A 股行情支持 AkShare、BaoStock 降级；覆盖股票、ETF、可转债、财务、资金流向、融资融券、行业指数和事件数据，支持增量同步与完整性检查。
• 🔍 智能选股：支持股票、ETF、可转债筛选；股票覆盖基本面、资金、行业轮动、事件、多因子信号和技术趋势，ETF 支持趋势、流动性、规模与溢价分析，可转债支持双低、价格、溢价率和评级筛选。
• 🧠 因子模块：覆盖反转、价值、质量、规模、动量、低波、成长、红利、筹码集中和杠杆情绪因子，支持综合评分、IC 归因与衰减、分层回测和自定义因子表达式。
• ⚡ 策略回测：内置多因子、均线择时、MACD/RSI、布林带、海龟、网格、放量突破、ETF 动量、可转债双低和事件驱动策略，支持参数配置与优化。
• 🎯 组合优化：支持最大夏普、最小方差、风险平价和等权配置，提供方法比较、权重分析及月度、季度再平衡模拟。
• 🛡️ 风险管理：计算 VaR、CVaR、最大回撤、波动率、Sharpe、Sortino 和 Calmar，并结合沪深 300 分析 Beta、Alpha、跟踪误差和信息比率。
• 📈 可视化：提供日、周、月、季 K 线，支持 MA、MACD、RSI、KDJ、布林带、唐奇安和网格指标，以及技术诊断、回测买卖点和新闻事件标记。
• 📰 新闻中心：聚合 Tushare、AkShare 新闻并支持 Tavily 全网搜索，提供 LLM 情绪分析、事件识别与回测、自动抓取和多渠道摘要推送。

支持能力

支持策略

当前内置多种回测策略，包括多因子选股、均线择时、MACD/RSI 动量、布林带回归、海龟交易、放量突破、ETF 动量轮动、可转债双低、网格交易和事件驱动策略。

支持因子

因子体系覆盖反转、价值、质量、规模、动量、低波、成长、红利、筹码集中和杠杆情绪等维度，可用于综合评分、选股和策略回测。

数据源机制

平台以 Tushare Pro 为主力数据源，结合 AkShare、BaoStock 做补充。已同步的数据优先读取本地 SQLite，减少重复 API 请求；未入库或实时查询场景再按需访问外部数据源。

项目结构

backend/                 后端 API、数据同步、业务服务
backend/routers/         FastAPI 路由
backend/services/        核心业务逻辑
backend/jobs/            数据同步和定时任务
backend/models/          数据库模型
backend/tests/           后端测试
frontend/                React 前端
frontend/src/components/ 页面组件
run_first_time.bat       首次运行脚本
run_quick_start.bat      日常快速启动脚本

测试命令

前端测试：

cd frontend
npm test

后端本地测试：

cd backend
$tests = Get-ChildItem tests -Filter "test_*.py" | ForEach-Object { $_.FullName }
.venv\Scripts\python.exe -m pytest $tests

backend/tests/quick_connection_test.py 会连接外部数据源，适合手动检查 Tushare、AkShare、BaoStock 等连接状态，不作为普通本地测试必跑项。

技术栈与数据来源

类别	说明
后端	Python、FastAPI、SQLAlchemy、SQLite
前端	React、Vite、TailwindCSS、Recharts、TradingView Charts
数据源	Tushare Pro 为主，AkShare、BaoStock 补充
本地存储	SQLite 本地数据库优先读取，减少重复 API 请求
AI 能力	可选接入 SiliconFlow、Anspire 等 LLM 渠道，用于新闻情绪和研报摘要

推送通知

QFO 支持新闻摘要、精选新闻和高分事件推送。推送能力默认关闭，用户可在设置页配置后启用。

当前代码支持 Telegram、企业微信/微信机器人、PushPlus、Server酱、飞书和通用 Webhook 等渠道；其中 backend/.env.example 预留了 Telegram 和企业微信 Webhook 的基础配置。

推送配置属于本地私有配置，运行时会写入 backend/.notify_config.json，该文件已被 .gitignore 排除，不会上传到 Git。

常见问题

运行后提示 Python not found

请先安装 Python，并确认安装时勾选了 Add Python to PATH。

运行后提示 Node.js not found

请先安装 Node.js，然后重新打开命令行或重新双击启动脚本。

没有数据

请先在设置页面填写自己的 Tushare Token，然后到数据中台同步数据。

首次运行很慢

首次运行会安装 Python 和 Node.js 依赖，耗时取决于网络环境。安装完成后，后续启动会快很多。

首次同步数据还取决于本地是否已有数据库水位、是否勾选“强制补历史（忽略水位全量重拉）”、Tushare 积分额度和网络稳定性。以 2024-01-01 到 2026-07-17 为例：

日常数据拉取约 2 分钟，最新季报/中报财务数据拉取约 30 分钟到 50 分钟，空库首次建仓或强制补历史数据拉取约 2～4 小时。

• 日常已有水位的增量同步，约 2 分钟属于正常且很快的水平。
• 空库首次建仓或强制补历史，会重新拉取股票、ETF、可转债、指数、资金流等历史数据，通常需要 2～4 小时；如果同时包含财务报表、股东户数等慢接口，耗时可能继续增加。
• “财务报表最新 2026-06-30”这类日期是正常的季报/中报报告期日期，不是同步当天日期；财报数据通常按季披露，存在自然滞后。如果同步日志显示“财务数据：跳过”，则本次不会消耗财报拉取时间；如果单独拉取最新季报/中报，通常需要 30 分钟到 50 分钟。
• 强制补历史适合首次建仓、修复缺口或主动重建数据库，不建议作为每天常规同步方式。

免责声明

本项目仅用于量化研究、策略验证和编程学习，不构成任何投资建议、交易建议或收益承诺。股票、基金、可转债等金融资产存在风险，历史回测结果不代表未来表现。使用者应自行判断数据质量、策略风险和交易后果。

联系与反馈

类型	方式
合作邮箱	yyy18337@gmail.com
问题反馈	提交 Issue

License

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