QUANTAXIS 模块文档索引

文档概述

本目录包含 QUANTAXIS 量化金融框架的完整模块文档，每个文档详细介绍了相应模块的功能、架构、API和使用示例。

核心模块文档

1. QAFetch - 数据获取模块

• 功能: 多数据源统一接口，支持股票、期货、数字货币等市场数据获取

• 特点: 多数据源适配、统一API、实时和历史数据支持

• 适用场景: 数据获取、数据源切换、实时行情接收

2. QAUtil - 工具模块

• 功能: 时间处理、数据转换、配置管理等基础工具

• 特点: 交易日历、格式转换、系统配置、性能监控

• 适用场景: 基础工具支持、系统配置、数据预处理

3. QIFI - 账户系统

• 功能: 统一账户管理、跨市场持仓、多语言一致性

• 特点: 实盘/模拟支持、动态权益计算、风险控制

• 适用场景: 账户管理、资金管理、风险控制

4. QAMarket - 市场交易

• 功能: 市场预设、订单管理、持仓管理

• 特点: 多市场支持、风险控制、保证金计算

• 适用场景: 交易执行、风险管理、市场参数配置

5. QAData - 数据结构

• 功能: 标准化数据容器、数据处理、技术指标集成

• 特点: 多市场数据结构、数据重采样、复权处理

• 适用场景: 数据存储、数据分析、技术指标计算

6. QAStrategy - 策略框架

• 功能: 策略开发、回测、实盘交易

• 特点: CTA/套利/因子策略、完整回测框架、实盘部署

• 适用场景: 策略开发、策略回测、实盘交易

扩展模块文档

7. QAEngine - 任务引擎

• 功能: 多线程/异步任务处理、分布式计算

• 适用场景: 高性能计算、并行处理、任务调度

8. QAPubSub - 消息系统

• 功能: 发布订阅消息队列、异步通信

• 适用场景: 微服务通信、实时消息、任务分发

9. 其他模块综述

• QAFactor: 因子研究和分析

• QAIndicator: 技术指标计算

• QAWebServer: Web服务和API

• QASchedule: 任务调度

• QAAnalysis: 数据分析工具

• QASU: 数据存储更新

• QASetting: 配置管理

• QACmd: 命令行工具

模块依赖关系

数据层: QAFetch → QASU → QAData
工具层: QAUtil → QASetting → QACmd
分析层: QAIndicator → QAFactor → QAAnalysis
交易层: QAMarket → QIFI → QAStrategy
服务层: QAEngine → QAPubSub → QAWebServer → QASchedule

学习路径建议

初学者路径

1. QAUtil - 掌握基础工具和概念

2. QAFetch - 学习数据获取方法

3. QAData - 理解数据结构和处理

4. QAStrategy - 开发简单策略

进阶开发者路径

1. QAIndicator + QAFactor - 深入技术分析和因子研究

2. QIFI + QAMarket - 掌握账户和交易管理

3. QAEngine + QAPubSub - 学习高性能和分布式架构

生产部署路径

1. QASU + QASetting - 数据管理和系统配置

2. QAWebServer + QASchedule - 服务化和任务调度

3. QAAnalysis - 监控和分析工具

快速参考

常用导入

import QUANTAXIS as QA

# 数据获取
from QUANTAXIS.QAFetch import QA_fetch_stock_day_adv

# 数据结构
from QUANTAXIS.QAData import QA_DataStruct_Stock_day

# 技术指标
from QUANTAXIS.QAIndicator import MA, RSI, MACD

# 策略基类
from QUANTAXIS.QAStrategy import QACTABase

# 账户管理
from QUANTAXIS.QIFI import QIFI_Account

典型工作流

# 1. 获取数据
data = QA.QA_fetch_stock_day_adv('000001', '2020-01-01', '2020-12-31')

# 2. 创建数据结构
stock_data = QA.QA_DataStruct_Stock_day(data)

# 3. 计算技术指标
ma20 = QA.MA(stock_data.close, 20)

# 4. 策略开发
class MyStrategy(QA.QACTABase):
    def on_bar(self, bar):
        if bar.close > ma20.iloc[-1]:
            self.buy(bar.code, 100)

# 5. 回测执行
result = QA.QA_backtest(MyStrategy, stock_data)

技术支持

• 官方文档: QUANTAXIS Documentation

• 社区论坛: QUANTAXIS Club

• 问题反馈: GitHub Issues

• QQ群: 563280067

更新说明

本文档基于 QUANTAXIS 2.0.0 版本编写，涵盖了所有主要模块的功能和使用方法。随着框架的更新，文档将持续维护和完善。

最后更新: 2025-09-29