QFO Quant Platform Website

把 A 股量化回测拆成一条能学习、能复盘、能验证的路径

QFO 教学网站围绕真实项目模块,串联数据同步、智能选股、因子诊断、策略回测、组合风控、可视化分析和新闻情绪研究,适合用来快速理解 QFO量化回测平台的完整工作流。

QFO 数据中台界面

Get Started

快速开始

只浏览教学网站不需要后端服务;完整运行 QFO 主项目时,需要 Python、Node.js 和数据源 Token。

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打开教学网站

直接访问在线站点,先理解每个模块解决什么问题。

在线访问
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下载主项目

进入 GitHub 主仓库,按 README 运行首次启动脚本。

QFO-Quant-Platform
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配置数据源

在设置页填写 Tushare Token,按需配置新闻、LLM 和推送渠道。

git clone https://github.com/yeh2017/QFO-Quant-Platform.git
cd QFO-Quant-Platform
run_first_time.bat

Workflow

推荐学习路径

  1. 设置与启动先确认 Python、Node.js、Tushare Token 和可选 API Key。
  2. 数据中台同步 A 股、ETF、可转债和财务等基础数据,建立本地数据底座。
  3. 智能选股与因子用估值、成长、质量、动量、资金和新闻情绪筛选候选标的。
  4. 策略回测把研究假设放进历史数据中验证,观察收益、回撤和胜率。
  5. 组合风控用最大夏普、最小方差、风险平价和风险指标约束波动。
  6. 新闻事件通过 LLM 情绪分析和事件识别,把消息面纳入复盘和策略验证。

Walkthrough

完整案例:从零完成一次 A 股量化回测

按照下面 8 步操作,可以把 QFO 从首次启动跑到一次完整的选股、回测和复盘流程。

Step 1

准备环境

安装 Python 3.12+、Node.js 18+ 和 Git,并准备自己的 Tushare Token。

Step 2

首次启动

下载主项目后运行 `run_first_time.bat`,等待后端和前端服务启动。

Step 3

配置数据源

进入设置页填写 Tushare Token,可选配置 Tavily、LLM 和推送渠道。

Step 4

同步基础数据

在数据中台同步 A 股、ETF、可转债、财务数据和资金流向等基础数据。

Step 5

建立观察池

添加股票、ETF 或可转债到自选池,作为后续筛选和回测的标的来源。

Step 6

选股与因子诊断

使用估值、成长、动量、资金、行业轮动和新闻情绪筛选候选标的。

Step 7

运行策略回测

选择多因子、均线、MACD 或事件驱动策略,设置区间、调仓周期和持仓数量。

Step 8

风险复盘

查看收益、最大回撤、夏普、VaR、Beta,再结合新闻中心验证事件影响。

建议结果: 完成案例后,你应该能理解 QFO 的核心闭环:数据入库 → 条件筛选 → 因子解释 → 策略验证 → 风险复盘 → 新闻辅助判断。

Features

功能模块

📊 数据中台

Tushare Pro + AkShare + BaoStock 三源降级,覆盖 A 股、ETF、可转债、财务数据、资金流向、融资融券、行业指数和事件数据。

🔍 智能选股

支持估值、成长、盈利、资金、行业轮动、事件驱动、技术趋势和新闻情绪等多条件筛选。

🧠 因子模块

覆盖价值、质量、动量、规模、低波、成长、红利、筹码集中等因子,支持综合评分和因子诊断。

⚡ 策略回测

内置多因子、MACD/RSI、布林带、海龟、网格、放量突破、ETF 动量和事件驱动等策略。

🎯 组合风控

支持最大夏普、最小方差、风险平价和等权配置,结合 VaR、CVaR、最大回撤、Beta、Sortino 等指标。

📰 新闻中心

聚合多源新闻,支持 LLM 情绪分析、事件识别、事件回测、自动抓取和摘要推送。

Preview

产品预览

以下截图来自 QFO 主项目界面,用于快速了解实际操作页面。

数据中台
数据中台:本地数据同步与数据范围管理
智能选股
智能选股:股票、ETF、可转债统一筛选
策略回测
策略回测:策略参数、标的来源和回测区间
新闻中心
新闻中心:新闻聚合、情绪分析和摘要推送

Configuration

配置说明

配置项用途
TUSHARE_TOKEN主力数据源 Token,用于行情、财务和基础数据同步。
TAVILY_API_KEY可选,增强新闻搜索和外部信息检索。
LLM_*_KEY可选,用于新闻情绪、摘要和研报理解。
TELEGRAM / WECHAT可选,用于新闻摘要和高分事件推送。

Practice

在线实战沙盒

沙盒用于教学演示,帮助理解回测指标之间的关系,不代表真实交易结果。

模拟收益18.4%
最大回撤7.2%
夏普比率1.42

FAQ

常见问题

只看教学网站需要安装环境吗?

不需要。教学网站是静态页面,浏览器打开即可。完整运行主项目时才需要 Python、Node.js 和数据源 Token。

运行后没有数据怎么办?

请先在主项目设置页面填写自己的 Tushare Token,然后进入数据中台执行数据同步。只浏览教学网站不需要 Token;完整运行主项目时,行情、财务和基础数据都依赖数据源配置。

为什么首次同步数据较慢?

首次同步耗时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。

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;最新季报或中报财务数据单独拉取,通常需要 30 分钟到 50 分钟;空库首次建仓或强制补历史数据,通常需要 2 到 4 小时。

“财务报表最新 2026-06-30”这类日期是正常的季报或中报报告期日期,不是同步当天日期。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。

新闻和推送为什么没有结果?

新闻搜索、LLM 摘要和推送通知依赖可选 API Key 或 Webhook,需要先在主项目设置页配置。

免责声明

QFO 及本教学网站仅用于量化研究、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。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。

Contact

联系与反馈

如果你在使用 QFO 主项目或教学网站时遇到问题,可以通过 GitHub Issue 反馈。

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