Version Platform Python License
DeltaFStation 是基于 deltafq 的开源量化交易工作站,提供行情数据管理、策略开发与回测、手动模拟交易、策略自动运行及 AI Agent 辅助分析的一体化 Web 体验。
项目官方配套课程:深度解析本框架从 0 到 1 的架构设计,涵盖实盘闭环逻辑与工业级量化开发实战,是掌握本项目精髓的进阶必修课。
pip install -r requirements.txt python run.py
- 📊 数据服务 - 行情数据管理与更新,统一回测、模拟与策略运行的数据入口
- 📉 回测中心 - 策略创建、历史数据回测、绩效分析、结果落盘与可视化报告
- 🧾 手动交易 - 管理账户(选择/新建)、支持
local_paper/broker双模式、买卖执行与持仓盈亏跟踪(broker 为交易页 手动 miniQMT 实盘) - ⚡ 策略运行 - 自动交易流程编排、实时监控、信号执行与运行日志;1.3.0 起 broker 账户支持 QMT 策略实盘(
miniqmt双网关,与交易页会话互斥),paper 仍为本地模拟 - 🤖 AI Agent - 支持 LLM 配置、对话、工具(Tool)与技能(Skills)调用
- 🔗 MCP(stdio)- Cursor / Claude Desktop 外接同一套 Agent 工具;配置见 docs/mcp-client-config.md
- [Data] yfinance ✅ - 美股、A股、港股、加密、股指
- [Data] eastmoney ✅ - 场外基金(指数、QDII、股、债、混合)
- [Data] miniQMT ✅ - A股、场内ETF、债券(详情见课程实盘章节)
- [Trade] PaperTrade ✅ - 本地模拟交易、挂单按 Tick 撮合、持仓与订单管理
- [Trade] miniQMT Trade ✅ - A 股实盘:交易页手动下单 / 策略运行页自动下单(见 docs/qmt-strategy-live.md)
deltafstation/
├── assets/ # 文档与展示图片
├── docs/ # 集成与设计说明(MCP、券商快照、QMT 策略实盘联调等)
├── mcp_server.py # MCP stdio 侧车(与 TOOLS_MAP 对齐)
├── backend/
│ ├── api/ # REST API
│ │ ├── data_api.py
│ │ ├── strategy_api.py
│ │ ├── backtest_api.py
│ │ ├── ai_api.py # AI Agent:LLM 对话(SSE 流式);可选注入回测 SKILL
│ │ ├── simulation_api.py # 手动交易:账户、下单
│ │ ├── broker_api.py # 券商交易:connect/disconnect、下单撤单、快照
│ │ └── gostrategy_api.py # 策略运行:启动/停止、K 线
│ ├── core/ # 核心引擎
│ │ ├── data_manager.py
│ │ ├── live_data_manager.py
│ │ ├── backtest_engine.py
│ │ ├── simulation_engine.py # 手动交易 tick 撮合
│ │ ├── broker_engine.py # miniQMT 会话管理与快照标准化
│ │ ├── strategy_engine.py # 策略自动化 LiveEngine
│ │ ├── agent/ # AI Agent 编排层(OpenAI 兼容:DeepSeek / OpenAI / 通义等)
│ │ │ ├── llm_client.py
│ │ │ ├── skill_prompt.py # 关键词命中时加载 skills/*/SKILL.md 注入 system prompt
│ │ │ ├── skills/ # Markdown Skill(如 backtest/SKILL.md)
│ │ │ ├── tool_registry.py # 工具 schema / handler 注册(TOOL_DEFINITIONS)
│ │ │ ├── tool_runner.py # 多轮 tool_calls 编排执行
│ │ │ └── tools/ # 工具实现(handler)
│ │ │ ├── fun_tools.py
│ │ │ ├── backtest_tools.py
│ │ │ └── backtest_auto_tools.py
│ │ ├── utils/
│ │ │ ├── engine_snapshot.py
│ │ │ ├── broker_snapshot.py
│ │ │ ├── sim_persistence.py
│ │ │ └── strategy_loader.py
│ └── app.py # Flask 入口
├── config/
├── data/
│ ├── raw/ # 原始行情 CSV;symbols_dict_*.json 标的目录(miniqmt 需本机 xtdata 维护)
│ ├── results/ # 回测结果 JSON
│ ├── simulations/ # 账户配置 JSON(含 local_paper 与 broker,统一 SIM_*.json)
│ └── strategies/ # 策略 Python 文件
├── frontend/
│ ├── templates/ # index / backtest / trader / gostrategy
│ └── static/ # 静态资源(css/js)
├── requirements.txt
└── run.py
DeltaFStation 基于 Flask 构建 Web 端,后端集成 deltafq 量化框架,实现从策略研发到交易接入的云端工作流: https://github.com/Delta-F/deltafq
MIT License,详见 LICENSE。