XiaoBieQuant:我用 Python 搭了一套 A 股量化分析系统

做交易这些年，我一直在想一个问题：能不能有一个工具，把大盘趋势判断、市场情绪监控、个股分析、策略回测这些事情整合到一起，打开浏览器就能用？

市面上的工具要么太贵，要么太重，要么不够灵活。所以我自己动手写了一个——XiaoBieQuant，一个专注 A 股市场的量化交易分析系统，目前已经迭代到 3.0 版本。

今天完整介绍一下这套系统。

它能做什么？

一句话概括：从数据获取到趋势研判，从实时监控到策略回测，一站式搞定。

具体来说，系统包含 8 大功能模块：

**1. 大盘 K 线图表**

覆盖上证指数、深证成指、沪深300、中证500、中证1000、创业板指 6 大核心指数。K 线图支持阶段着色——牛市、上涨、横盘、下跌、熊市，不同阶段一眼可辨。支持普通均线和顾比均线（Guppy EMA）两种模式切换。

**2. 市场阶段研判**

这是系统的核心能力。基于沪深300（30%）、中证500（20%）、中证1000（20%）、创业板指（30%）四大指数加权分析，日线权重80%、周线权重20%，综合 MA 趋势、RSI 动量、MACD 趋势、价格动量、波动率、成交量 6 个维度打分，自动判定当前市场处于什么阶段，并给出对应的仓位建议（10%-100%）。

**3. 实时市场监控**

涨跌停家数、涨跌比、连板股、新高新低、热点概念板块 Top10……这些盘中关键数据实时刷新，还会计算一个 0-100 的市场情绪指数，从"极度恐慌"到"极度贪婪"分 6 个等级，帮你快速感知市场温度。

**4. 指数强弱对比**

多维度横向对比各指数的 RSI、均线位置、波动率、动量等指标，一张图看清谁强谁弱，资金在往哪个方向流动。

**5. 个股分析**

支持搜索任意 A 股个股，查看 K 线图 + MACD + RSI + 布林带，满足个股层面的技术分析需求。

**6. 策略回测**

内置完整的回测引擎，支持设置初始资金、手续费、滑点。回测完成后自动计算夏普比率、索提诺比率、卡玛比率、最大回撤、胜率、盈亏比等核心绩效指标，并生成资金曲线图。

**7. 持仓复盘**

导入 PTrade 的 CSV 交易记录，系统自动在 K 线图上标注买卖点，直观复盘每一笔交易的进出场位置。

**8. 数据同步管理**

一键将网络数据同步到 MongoDB，后续分析直接读取本地缓存，速度快且稳定。

技术架构

简单说一下技术选型，给同样想自己搭系统的朋友一些参考：

后端：Python + FastAPI，轻量高效

数据库：MongoDB，灵活存储行情数据

可视化：Plotly 生成交互式图表，支持缩放、拖拽、悬浮提示

数据源：支持 4 个数据源自动切换（QMT → 东方财富 → AKShare → 问财），某个源挂了自动降级到下一个，不影响使用

技术指标：RSI、MACD、布林带、ATR、顾比均线等，支持 TA-Lib 加速，也有纯 Python 回退方案

前端：暗色主题，红涨绿跌，符合 A 股习惯

整个系统启动只需要一行命令，打开浏览器访问即可使用。

为什么要自己造轮子？

核心原因是"可控性"。

商业软件的指标算法是黑盒，自己写的系统，每一个参数、每一个权重、每一条判断逻辑都清清楚楚，想改就改。

另一个原因是"整合性"。市场阶段判断、情绪监控、个股分析、策略回测这些功能散落在不同的工具里，来回切换很低效。整合到一个系统里，数据打通，工作流顺畅很多。

-后续计划

系统还在持续迭代中，后续会考虑加入更多策略模型、增强选股能力、以及移动端适配。

如果你也对量化分析感兴趣，欢迎关注交流。不一定要追求多复杂的模型，能把基本面和技术面的信息高效整合起来，对交易决策的帮助就已经很大了。