since Sep 26
AI
Qbot is an AI-oriented automated quantitative investment platform, which aims to realize the potential, empower AI technologies in quantitative investment. Qbot supports diverse machine learning modeling paradigms. including supervised learning, market dynamics modeling, and RL.
🤖 Qbot = 智能 交易 策略 + 回 测系统 + 自 动化量 化 交易 (+ 可 视化分析 工具 )
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\________________________________________ quant.ai - qlib, deep learning strategies
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Qbot
cd ~ # $HOME as workspace
git clone https://github.com/UFund-Me/Qbot --depth 1
cd Qbot
pip install -r requirements.txt
export PYTHONPATH=${PYTHONPATH}:$(pwd):$(pwd)/backend/multi-fact/mfm_learner
python main.py #if run on Mac, please use 'pythonw main.py'
详细
Note
brew install hdf5
brew install c-blosc
export HDF5_DIR=/opt/homebrew/opt/hdf5
export BLOSC_DIR=/opt/homebrew/opt/c-blosc
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如果说
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选股 | 择时 |
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| GBDT | RNN | Reinforcement Learning | 🔥 Transformer | 🔥 LLM |
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Results and models are available in the model zoo. AI strategies is shown at here, local run python backend/pytrader/strategies/workflow_by_code.py, also provide
👉 点 击展开查看 具体 AI模型 benchmark结果
| status | benchmark | framework | DGCNN | RegNetX | addition | arXiv | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| GBDT | ✗ | ✗ | XGBoost | ✗ | ✗ | Tianqi Chen, et al. KDD 2016 | ✗ |
| GBDT | ✗ | ✗ | LightGBM | ✗ | ✓ | Guolin Ke, et al. NIPS 2017 | ✗ |
| GBDT | ✗ | ✗ | Catboost | ✗ | ✓ | Liudmila Prokhorenkova, et al. NIPS 2018 | ✗ |
| MLP | ✓ | ✓ | pytorch | ✗ | ✗ | -- | ✗ |
| LSTM | ✓ | ✓ | pytorch | ✗ | ✗ | Sepp Hochreiter, et al. Neural computation 1997 | ✗ |
| LightGBM | ✓ | ✓ | pytorch | ✗ | ✗ | -- | ✗ |
| GRU | ✓ | ✗ | pytorch | ✗ | ✗ | Kyunghyun Cho, et al. 2014 | ✗ |
| ALSTM | ✗ | ✗ | pytorch | ✗ | ✗ | Yao Qin, et al. IJCAI 2017 | ✗ |
| GATs | ✗ | ✓ | pytorch | ✗ | ✗ | Petar Velickovic, et al. 2017 | ✗ |
| SFM | ✓ | ✓ | pytorch | ✗ | ✗ | Liheng Zhang, et al. KDD 2017 | ✗ |
| TFT | ✓ | ✓ | tensorflow | ✗ | ✗ | Bryan Lim, et al. International Journal of Forecasting 2019 | ✗ |
| TabNet | ✓ | ✗ | pytorch | ✗ | ✗ | Sercan O. Arik, et al. AAAI 2019 | ✗ |
| DoubleEnsemble | ✓ | ✓ | LightGBM | ✗ | ✗ | Chuheng Zhang, et al. ICDM 2020 | ✗ |
| TCTS | ✓ | ✗ | pytorch | ✗ | ✗ | Xueqing Wu, et al. ICML 2021 | ✗ |
| Transformer | ✓ | ✗ | pytorch | ✗ | ✗ | Ashish Vaswani, et al. NeurIPS 2017 | ✗ |
| Localformer | ✓ | ✗ | pytorch | ✗ | ✗ | Juyong Jiang, et al. | ✗ |
| TRA | ✓ | ✗ | pytorch | ✗ | ✗ | Hengxu, Dong, et al. KDD 2021 | ✗ |
| TCN | ✓ | ✗ | pytorch | ✗ | ✗ | Shaojie Bai, et al. 2018 | ✗ |
| ADARNN | ✓ | ✗ | pytorch | ✗ | ✗ | YunTao Du, et al. 2021 | ✗ |
| ADD | ✓ | ✗ | pytorch | ✗ | ✗ | Hongshun Tang, et al.2020 | ✗ |
| IGMTF | ✓ | ✗ | pytorch | ✗ | ✗ | Wentao Xu, et al.2021 | ✗ |
| HIST | ✓ | ✗ | pytorch | ✗ | ✗ | Wentao Xu, et al.2021 | ✗ |
Note: All the about 300+ models, methods of 40+ papers in quant.ai supported by Model Zoo can be trained or used in this codebase.
EMA(简单移 动均线)
MACD(指数 平滑 异同平均 线)
KDJ(随 机 指 标)
RSRS(阻力支 撑相对强度 )
RSI(相 对强弱 指 标)
StochRSI(随 机 相 对强弱 指数 )
BIAS(乖离率 )
BOLL(布 林 线指标)
OBV(能 量 潮 )
SAR(抛 物 转向)
VOL(成 交量)
PSY(心理 线)
ARBR(人 气和意 愿 指 标)
CR(带状能力 线)
BBI(多 空 指 标)
EMV(简易波 动指标)
TRIX(三重指数平滑移动平均指标)
DMA(平均 线差)
DMI(趋向指 标)
CCI(顺势指 标)
ROC(变动速 率 指 标, 威 廉 指 标)
ENE(轨道线) # 轨道线（ENE）由 上 轨线(UPPER)和 下 轨线(LOWER)及中轨线(ENE)组成，
# 轨道线的优势在 于其不 仅具有 趋势轨道的 研 判 分析 作用 ，也可以敏锐的觉察股 价运行 过程中 方向 的 改 变
SKDJ(慢速随 机 指 标)
LWR(慢速威 廉 指 标) # 趋势判断 指 标
市 盈 率
市 净率
主力 意 愿 (收 费)
买卖差 (收 费)
散 户线(收 费)
分 时博弈(收 费)
买卖力 道 (收 费)
行 情 趋势(收 费)
MTM(动量轮动指 标)(收 费)
MACD智能 参 数 (收 费)
KDJ智能 参 数 (收 费)
RSI智能 参 数 (收 费)
WR智能 参 数 (收 费)
Qbot智能 预测(收 费)
Qbot买卖强弱 指 标(收 费)
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| Win、Linux、Mac | ||
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Win、Mac | |
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内容 共 建 ：
在 我 们免费提供 的 人工 智能 交易 策略 基 础上，提 高 SOTA指 标，然 后 以个人 所有 权提交Qbot量 化 交易 社 区 ，作 为一种策略服务提供给更多人，获取收益 ；在 我 们免费提供 的 上 千 个交易 因子 基 础上，应用交易 因子 完成 策略 回 测、模 拟交易 ，对交易 结果好 的 可 作 为一种交易策略服务提供给更多人，获取收益 ；
代 码贡献 ：
参与 本代 码仓库程序 设计与实现，多 提 交PR合 并后可 免 费加入 知 识星球 ；- 贡献榜单
前 10名 可 获得一年免费使用权，前 3名 可 获得qbot进阶版 终身免 费使用 权；
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声明 ：别轻易 用 于实盘，市 场有风险，投 资需谨慎。
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Starting Portfolio Value: 10000.00
Startdate=datetime.datetime(2010, 1, 1),
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# 设置佣金为0.001, 除 以100去 掉%号
cerebro.broker.setcommission(commission=0.001)
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把 策略 回 测整合 在 一 个上位 机 中 ，包括 ：选基、选股策略 、交易 策略 ，模 拟交易 ，实盘交易 - 很多
策略 需要 做回测验证； -
本 项目由 前 后 端 支持 ，有 上位 机 app支持 ，但 目前 框 架 还比较乱，需要 做调整 ； -
各 种策略 需要 抽象 设计，支持 统一调用； -
增强 数 据 获取的 实时性 ，每秒 数 据 ，降 低 延 迟； -
在 线文档的完 善 ，目前 主要 几个部分 ：新手 使用 指 引、经典策略 原理 和 源 码、智能 策略 原理 和 源 码、常 见问题等； -
新 的 feature开发，欢迎在 issues交流 ；
cd plugins/dagster
dagster-daemon run &
dagit -h 0.0.0.0 -p 3000
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