# 量化助手 **Repository Path**: chenhongbin/ark-quant-code ## Basic Information - **Project Name**: 量化助手 - **Description**: No description available - **Primary Language**: Unknown - **License**: Not specified - **Default Branch**: master - **Homepage**: None - **GVP Project**: No ## Statistics - **Stars**: 0 - **Forks**: 0 - **Created**: 2026-03-18 - **Last Updated**: 2026-03-18 ## Categories & Tags **Categories**: Uncategorized **Tags**: None ## README # quant-llm 大模型辅助量化投资系统 ## 核心设计思想 - **大模型不参与实时交易决策**:仅负责因子挖掘和发现市场规律 - **实盘决策由Alpha因子模型负责**:确保决策确定性和低延迟 - **每日自动迭代**:利用大模型根据最新历史数据发掘新因子 - **可扩展设计**:数据接口、交易接口、模型都可扩展,支持A股/美股/加密货币 ## 功能特性 - ✅ 大模型因子挖掘(支持DeepSeek/GLM/Qwen/Wenxin/OpenAI等) - ✅ Alpha因子实时决策 - ✅ 多维度风险控制 - ✅ 完整策略回测 - ✅ 可实盘交易(默认A股,可扩展) - ✅ 完整交易日志,可追溯决策理由 - ✅ 每日自动迭代策略 - ✅ 免费数据接口(AKShare) ## 项目结构 ``` quant-llm/ ├── config/ # 配置文件 │ ├── config.yaml.example │ └── factors.yaml ├── quant_llm/ │ ├── __init__.py │ ├── data/ # 数据层 │ │ ├── __init__.py │ │ ├── base.py # 抽象数据接口 │ │ ├── akshare.py # AKShare免费数据 │ │ └── storage.py # 数据存储 │ ├── model_router/ # 大模型路由 │ │ ├── __init__.py │ │ ├── base.py │ │ ├── deepseek.py │ │ ├── glm.py │ │ ├── qwen.py │ │ ├── wenxin.py │ │ ├── openai.py │ │ ├── claude.py │ │ └── local.py │ ├── factor_discovery/ # 大模型因子挖掘 │ │ ├── __init__.py │ │ ├── prompt.py │ │ └── miner.py │ ├── decision/ # 实时决策 │ │ ├── __init__.py │ │ ├── factor_calc.py │ │ └── alpha_decider.py │ ├── risk_control/ # 风险控制 │ │ ├── __init__.py │ │ ├── base_rule.py │ │ └── rules/ │ ├── backtest/ # 回测模块 │ │ ├── __init__.py │ │ ├── engine.py │ │ └── analyzer.py │ ├── trading/ # 交易执行 │ │ ├── __init__.py │ │ ├── base.py │ │ ├── simulated.py │ │ ├── a_share/ │ │ ├── us_stock/ │ │ └── crypto/ │ ├── logger/ # 日志模块 │ │ ├── __init__.py │ │ └── trade_logger.py │ └── scheduler/ # 每日调度 │ ├── __init__.py │ └── daily_job.py ├── scripts/ # 命令行脚本 │ ├── run_daily.py │ ├── backtest_factor.py │ └── query_log.py └── docs/ └── DESIGN.md # 详细设计文档 ``` ## 快速开始 1. 复制配置文件 ```bash cp config/config.yaml.example config/config.yaml # 编辑配置,填入API密钥等 ``` 2. 安装依赖 ```bash pip install -r requirements.txt ``` 3. 运行每日任务 ```bash python scripts/run_daily.py ``` ## License MIT