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# 📈 A股智能量化工作台（本地完整版）
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**自托管、满血功能的 A 股「选股 + 监控 + 回测」量化工作台**
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**面向个人散户与量化爱好者，所有功能本地运行**
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[](./LICENSE)
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[](https://www.python.org/)
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[](https://react.dev/)
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[](https://tickflow.org/auth/register?ref=V3KDKGXPEA)
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[](./Dockerfile)
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[](https://github.com/shy3130/tickflow-stock-panel/stargazers)
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**[快速开始](#-快速开始)** · **[核心功能](#-核心功能)** · **[配置](#️-配置)** · **[同步到服务端](#-同步到服务端)**
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</div>
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- 🆓 **开箱即用** — 留空 Key 即进 None 模式，历史日 K 免费体验，**无需付费**
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- 🏠 **自托管零运维** — Docker 单容器部署，数据完全掌握在自己手里
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- 🔍 **三位一体** — 选股（20 内置策略）+ 实时监控 + 向量化回测，Polars 毫秒级扫描全 A 股
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- 🤖 **AI 加持** — 一句话生成策略代码，任意 OpenAI 兼容接口均可接入（留空即关闭）
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- 📡 **实时行情与监控** — 自选股实时行情、五档盘口、监控规则命中后 SSE 弹窗 + 飞书推送
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- 🔌 **自由扩展** — 自有量化项目数据，与内置数据同台分析
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- 🇨🇳 **A 股专用** — 盘后自动 AI 复盘并推送至飞书等；连板梯队、涨停动量、内置 ths 概念 / 行业
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基于 [TickFlow](https://tickflow.org/auth/register?ref=V3KDKGXPEA) 数据源。**明确不做**：不对标同花顺 / 通达信，不内置「AI 荐股 / 涨停预测」。
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> ⚠️ 考虑到 tickflow 数据源没有人气/资金流向等个性化数据，我将开放自有的第三方数据以供大佬们研究使用，包括但不限于当前内置的 ths 概念/ths 行业（后续更新在这里）
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>
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> 有更多稳定免费数据源推荐，或者提交建议/意见的大佬可以邮件到 415333856@qq.com，q群 109338242
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觉得有用可以点个 Star，蟹蟹 🌹
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## 🎯 项目定位
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`local/` 目录下的版本是**本地完整版**，面向希望在自己的电脑或局域网中运行全部功能的用户。
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它包含完整的选股、回测、实时监控、个股分析、财务分析、连板梯队、概念/行业分析等全部能力，是项目功能的「满血」形态。同时支持把数据同步到远程 `serve/` 服务端，作为云端备份和基础数据查看入口。
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## 📸 界面预览
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<table>
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<tr>
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<td width="50%" align="center"><b>看板 Dashboard</b></td>
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<td width="50%" align="center"><b>策略 Screener</b></td>
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</tr>
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<tr>
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<td width="50%"><img src="./screenshots/dashboard.png" alt="看板页面"></td>
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<td width="50%"><img src="./screenshots/screener.png" alt="策略页"></td>
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</tr>
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<tr>
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<td width="50%" align="center"><b>回测 Backtest</b></td>
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<td width="50%" align="center"><b>监控中心 Monitor</b></td>
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</tr>
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<tr>
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<td width="50%"><img src="./screenshots/backtest.png" alt="回测页"></td>
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<td width="50%"><img src="./screenshots/monitor.png" alt="监控中心"></td>
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</tr>
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<tr>
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<td width="50%" align="center"><b>连板梯队 Limit Ladder</b></td>
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<td width="50%" align="center"><b>概念分析 Concept</b></td>
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</tr>
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<tr>
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<td width="50%"><img src="./screenshots/limit-ladder.png" alt="连板梯队页"></td>
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<td width="50%"><img src="./screenshots/concept-analysis.png" alt="概念分析"></td>
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</tr>
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</table>
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<div align="center">
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### 📸 [查看更多界面截图 »](./screenshots/README.md)
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</div>
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## 🚀 快速开始
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### 前置依赖
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| 工具 | 版本 | 安装 |
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| :--------------------------------- | :----- | :------------------------------------------------- |
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| Python | ≥ 3.11 | [python.org](https://www.python.org/) |
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| Node | ≥ 20 | [nodejs.org](https://nodejs.org/) |
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| [`uv`](https://docs.astral.sh/uv/) | latest | `curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh \| sh` |
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| `pnpm` | 9 | `npm i -g pnpm` |
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### 方式 A：Dev 模式（二次开发推荐）
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```bash
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cp .env.example .env # 按需填 TICKFLOW_API_KEY（留空 = None 模式）
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./dev.sh # Windows: .\dev.ps1
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```
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自动检查 / 下载依赖、释放端口、同时起前后端，Ctrl-C 一并关闭。默认：
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- 后端 → <http://localhost:3018> · 前端 → <http://localhost:3011>
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- 自定义端口：`BACKEND_PORT=8000 FRONTEND_PORT=5173 ./dev.sh`
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### 方式 B：Docker（部署最省心）
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```bash
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cp .env.example .env
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docker compose up --build
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# 打开 http://localhost:3018
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```
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容器名：`TickFlow_Local`。默认端口 `3018`，数据持久化到 `./data/`。
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<details>
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<summary><b>环境适配与高级选项（老 CPU · 手动启动 · 回测依赖）</b></summary>
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**老 CPU 兼容（avx2/fma 缺失报错或 exit 132）**：桌面客户端安装包已内置兼容内核（新老 CPU 通吃）。Docker / 源码用户在 `.env` 打开 `BACKEND_EXTRAS=legacy-cpu` 后重建，会给 Polars 切到 `rtcompat` 运行时；需回测则 `BACKEND_EXTRAS=legacy-cpu backtest`。
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**手动分别启动：**
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```bash
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# 后端
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cd backend && uv sync --extra backtest # 含回测依赖
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uv run uvicorn app.main:app --reload --port 3018
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# 前端
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cd frontend && pnpm install && pnpm dev # http://localhost:3011
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```
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**回测依赖**：vectorbt → numba 体积较大，作为可选 extras（`uv sync --extra backtest`）。macOS / Intel 无预构建 wheel 时需 `brew install cmake` 现场编译。
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</details>
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### 🔄 更新代码（已部署用户必读）
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拉取新版本只需一条命令：
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```bash
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git pull
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```
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**整个 `data/` 目录都不纳入 git**——行情 K线、财务、自选、回测、监控记录，乃至概念/行业扩展数据，全部是程序运行时生成/拉取的用户数据，`git pull` 物理上无法影响它们。新用户首次启动时，概念/行业两份扩展数据会自动从远程接口拉取，无需任何手动操作。
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> ⚠️ **切勿使用以下命令"解决冲突"或"清理"，它们会一次性删光 `data/` 下所有未被 git 跟踪的数据：**
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> - `git clean -fdx`（最危险，会删掉所有 `.gitignore` 忽略的文件）
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> - `git reset --hard`
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> - 直接删除整个项目文件夹重新 `git clone`
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>
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> 若 `git pull` 报冲突，通常是本地误改了被跟踪的文件，请先 `git stash` 暂存再 pull，或单独联系作者，不要直接执行上面的命令。
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### 🧭 跑起来后的第一次使用
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1. **设置 → 凭据与能力** → 点 **重新检测**，确认档位标签
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2. **设置** → **立即跑盘后管道**：拉日 K + 计算 enriched 表（None / Free 走 free-api，当日数据盘后 1-2 小时可用）
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3. **自选**页加标的 → **选股**页点策略卡片扫描 / 配自定义信号
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4. **回测**页选策略 + 区间 → 看净值 / 夏普 / 交易明细（SSE 实时进度）
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5. **监控中心**配规则（策略 / 个股信号 / 价格 / 异动），盘中实时弹窗 + 持久化记录
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## ✨ 核心功能
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### 🔍 选股引擎（Screener）
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**20 个内置策略**，每个策略一个独立 Python 文件，基于 Polars 表达式向量化实现（`backend/app/strategy/builtin/`）：
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| 类型 | 代表策略 |
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| :---------- | :------------------------------------------------------- |
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| 趋势 / 形态 | 趋势突破 · 均线多头 · MA 金叉 · MACD 金叉放量 · 布林突破 |
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| 量价 / 涨停 | 量价齐升 · 高换手强势 · 连板股 · 断板反包 · 涨停动量 |
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| 反转 / 波动 | 超跌反弹 · 超卖反转 · 新低反转 · 低波动龙头 · 回踩 MA20 |
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**扩展策略的三种方式：**
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| 方式 | 说明 |
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| :---------------- | :---------------------------------------------------------------------------------------------------- |
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| **🎛️ 自定义信号** | 不写代码，UI 上 `字段 + 操作符 + 阈值` 组合编译成 Polars 表达式热加载 |
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| **🤖 AI 生成** | 一句话描述思路，LLM 读 `strategy-guide.md` 生成完整策略文件（经 `ast` 校验）→ 落入 `data/strategies/ai/` |
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| **📝 代码迁移** | 参照开发指南把已有策略改写为 Polars 文件放入 `data/strategies/custom/`，引擎自动发现 |
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### 📊 指标流水线（Indicators）
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原生 Polars 向量化，全 A 股一次扫表落盘 enriched Parquet：
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- **均线 / 趋势**：MA（5-60）· EMA · MACD · 动量 · 布林带
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- **震荡 / 波动**：RSI · KDJ · ATR · 年化波动率 · 振幅
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- **量能 / 涨跌停**：量比 · 量均线 · 涨停信号 · 连板数
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- **原子信号**：MA / MACD 金叉死叉 · N 日新高新低 · 布林突破
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- **复权**：基于除权因子自动前复权，回测与指标口径一致
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### 🧪 回测引擎（Backtest）
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基于 vectorbt：**三种模式**（个股 / 策略组合 / 自由信号组合），真实约束（T+1 · 手续费 · 滑点 · 止损 · 最大持仓天数），组合管理（最大持仓 · 敞口 · 等权 / 自定义仓位）。SSE 流式进度支持切页重连，输出净值曲线 · 夏普 · 最大回撤 · 胜率 · 交易明细。
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### 📡 监控中心（Monitor）
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统一规则引擎，一个页面管理**四类监控**（策略 · 个股信号 · 价格涨跌 · 全市场异动）：
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- 多条件 AND/OR + 冷却期去重 + 严重级别（info/warn/critical）
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- 多入口配置：监控中心新建 / 个股详情页「加监控」/ 策略卡片一键开启
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- 命中后右下角弹窗（可配声效）+ 持久化到 `alerts.jsonl`，菜单未读徽标
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- **触发记录详情**：每条记录展示命中的具体条件（如 `RSI>80`）与当前价位，一眼看清为何触发
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- **飞书 Webhook 推送**：全局一处配置飞书群机器人地址，启用推送的规则命中即推送到飞书群（支持签名校验）；可在设置页设「默认推送渠道」，新建规则自动预填
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- **SSE 实时推送**：本地运行时，命中告警通过 Server-Sent Events 实时推送到前端
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### 📈 个股分析（Beta）
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以「行情 + 关键价位」为主体的单标的决策页：
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- **专用日 K 图表**：主图 + 成交量 + 滑块，默认近 6 个月
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- **9 类关键价位**（纯函数实时计算，毫秒级）：压力支撑 · 成交密集区 · 枢轴点 · 前高前低 · Keltner 通道 · ATR 止损 · 缺口位 · 斐波那契 · 整数关口
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- **AI 四维分析**：技术 / 基本面 / 财务 / 消息面流式生成，实战派交易员视角
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### 🧰 数据与扩展
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- **TickFlow 多源数据**：日 K / 分钟 K / 指数 / 财务 / 实时行情
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- **🔌 第三方接入（重点）**：Tushare 等 HTTP 定时拉取 · CSV / Excel 上传 · JSON 写入，自动 schema 发现 + 符号归一，页面可视化配置，**可与自有量化项目数据并入 DuckDB 同台分析**
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- **盘后定时管道**：APScheduler 15:30 CST 自动拉日 K + 重算 enriched + 跑监控
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- **令牌桶限流**：适配各档位 rpm / batch，批量合并 + 增量拉取
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## ⚙️ 配置
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所有配置从根目录 `.env` 读取（复制 `.env.example` 开始），也可在面板 **设置** 页修改。
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### 数据源：TickFlow
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```ini
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TICKFLOW_API_KEY= # 留空 = None 模式（历史日K免费）；填 Key = 按订阅档位解锁
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```
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留空即 None 模式，通过 free-api 使用历史日 K（当日数据盘后 1-2 小时可用）；免费注册 Key 后进 Free 模式，开启自选股实时监控。**实时行情按档位**：
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| 档位 | 实时能力 |
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| :------- | :--------------------------------------- |
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| None | 无实时行情，仅历史日 K |
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| Free | 自选页前 5 个标的实时监控（最低 6 秒刷新） |
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| Starter+ | 全市场实时行情 |
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| Pro | 分钟 K + 盘口 |
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| Expert | WebSocket + 财务数据 |
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> 完整能力矩阵见 [tickflow.org/pricing](https://tickflow.org/pricing/)，高等档位含较低档全部权益。
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### AI（可选）
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用于自然语言生成策略。**所有配置留空即跳过**，不影响核心功能。支持任意 OpenAI 兼容接口：
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```ini
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AI_PROVIDER=openai_compat # openai_compat | ollama
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AI_BASE_URL=https://api.deepseek.com/v1
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AI_API_KEY= # 留空 = 关闭 AI
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AI_MODEL=deepseek-chat
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AI_DAILY_TOKEN_BUDGET=500000 # 每日 token 预算上限
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```
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### 服务与数据
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```ini
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HOST=0.0.0.0 # 监听地址
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PORT=3018 # 服务端口
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LOG_LEVEL=INFO # DEBUG | INFO | WARNING | ERROR
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DATA_DIR=./data # Parquet / DuckDB 数据存储目录
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```
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### 访问密码
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面板首次设置访问密码时，出于安全考虑**仅允许本机或内网访问**（防公网陌生人抢先设置锁死面板）。公网服务器部署有两种方式设首个密码：
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1. **环境变量预置（推荐）** — 在 `.env` 填入 `AUTH_PASSWORD`，首次启动自动初始化（哈希后写入 `auth.json`，之后不再读取）：
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```ini
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AUTH_PASSWORD=你的密码 # 至少 6 位；仅首次生效，已设过则不覆盖
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```
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2. **SSH 端口转发** — 本机执行 `ssh -L 3018:127.0.0.1:3018 用户@服务器IP`，浏览器开 `http://127.0.0.1:3018` 设密码
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> 详细步骤与重置密码见 [docs/deploy-password.md](./docs/deploy-password.md)。设完密码后改密码走页面 UI（`设置 → 修改密码`）。
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## 🔄 同步到服务端
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本地完整版支持把核心数据同步到远程 `serve/` 服务端，作为：
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- **异地备份**：防止本地磁盘损坏导致历史数据丢失
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- **远程查看**：在手机或其他设备上通过浏览器查看基础行情与选股结果
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配置方式：
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```ini
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SYNC_SERVE_URL=https://your-serve.example.com
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SYNC_KEY=your-shared-secret
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```
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> 同步是**单向**的：本地 → 服务端。服务端只接收并展示基础数据，不包含本地版的实时行情、回测、监控等复杂能力。详细说明见 `../serve/README.md`。
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## 🏗️ 技术栈
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| 层 | 选型 |
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| :----------- | :------------------------------------------------------------------------------------------------ |
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| **后端** | FastAPI · Pydantic v2 · APScheduler · sse-starlette |
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| **数据** | Polars（计算）· DuckDB（查询）· Parquet（存储） |
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| **回测** | vectorbt（全项目唯一 pandas 边界） |
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| **数据源** | [TickFlow](https://tickflow.org/auth/register?ref=V3KDKGXPEA) 官方 SDK |
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| **AI**（可选） | OpenAI 兼容接口（DeepSeek / 通义 / Ollama 等） |
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| **前端** | React 18 · Vite · TypeScript · Tailwind · Tanstack Query · Lightweight Charts · ECharts · dnd-kit |
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| **部署** | Docker 两阶段构建，前端 dist 拷进后端镜像，**单容器** |
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| **桌面端** | PyInstaller + Inno Setup（Windows 安装包） |
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## 🗺️ 路线图
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| Phase | 内容 | 状态 |
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| :----- | :----------------------------------------------------------------- | :--- |
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| 0-1 | 仓库骨架 · FastAPI 壳 · 能力探测 · K 线同步与分析页 | ✅ |
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| 2-3 | Polars enriched 流水线 · Screener · vectorbt 回测(T+1/手续费/止损) | ✅ |
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| 4-5 | 监控引擎 · 四类监控规则 · 实时 SSE 推送 · 持久化记录 | ✅ |
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| 6 | 个股分析（专用日 K + 9 类关键价位 + AI 四维分析） | ✅ |
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| **v2** | Webhook 推送（QMT/掘金下单）· 板块异动 · 早晚报 · 更多扩展 | 🚧 |
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## 📚 文档与贡献
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- [docs/strategy-guide.md](./docs/strategy-guide.md) —— 策略开发指南（AI 生成与手写规范）
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- [docs/](./docs) —— 策略构建步骤、示例
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欢迎 Issue 和 PR。新增内置策略：在 `backend/app/strategy/builtin/` 参照现有文件实现 `StrategyDef`，引擎自动发现。
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## ⚠️ 免责声明
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本项目仅供**学习与量化研究**，**不构成任何投资建议**。回测结果不代表未来收益。A 股有风险，入市需谨慎。数据准确性以数据源 TickFlow 官方为准。
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## 📄 License
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[MIT](./LICENSE) © tickflow-stock-panel contributors · 本项目依赖 [TickFlow](https://tickflow.org/auth/register?ref=V3KDKGXPEA) 提供数据服务，使用前请遵守其服务条款。
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## 社区
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本开源项目已链接并认可 [LINUX DO 社区](https://linux.do)。
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