注意：本项目使用的是miniQMT环境。QMT有两个版本：完整版QMT（包含GUI界面）和miniQMT（轻量级API版本）。两者在API使用上基本一致，但在环境配置和部署方式上有显著区别。详细区别请参阅 📖 QMT版本说明。
量化为王，策略致胜，我是只聊干货的王者 quant！
EasyXT 不是单一框架，而是一套模块化的量化交易工具集，包含：
- 🎯 简化API: 封装复杂的QMT接口，提供易用的Python API
- 💰 真实交易: 支持通过EasyXT接口进行真实股票交易
- 📊 数据获取: 集成qstock、akshare等多种数据源
- 📈 技术指标: 内置常用技术指标计算
- 🚀 策略开发: 提供完整的量化策略开发框架
- 🔐 自动登录: 支持QMT/miniQMT自动登录，包括验证码识别
- 📚 学习实例: 丰富的教学案例，从入门到高级
- 🌍 跨平台支持: 支持Windows、macOS、Linux（通过xqshare远程客户端）
| 模块 | 类型 | 说明 | 独立性 |
|---|---|---|---|
| easy_xt | 📦 核心库 | QMT API的轻量级封装，提供简洁的数据/交易接口 | ✅ 可独立使用 |
| easyxt_backtest | 🔧 扩展工具 | 通用回测框架，支持多策略、多数据源 | ✅ 可独立使用 |
| 101因子平台 | 📊 独立应用 | 基于Streamlit的因子分析Web应用 | ✅ 完全独立 |
| strategies | 📁 策略集合 | 完整的交易策略示例（雪球跟单、网格交易等） | |
| 学习实例 | 📚 教学案例 | 从入门到实战的代码教程 |
核心理念：按需选用，低耦合，清晰边界
→ 📖 学习路径 → 从 学习实例/ 开始
→ 📦 easy_xt API文档 → 只需安装 easy_xt
→ 🔧 回测系统指南 → 使用 easyxt_backtest
→ 📁 策略列表 → 查看 strategies/ 目录
→ 📊 101因子平台 → 独立Web应用
→ 🔐 QMT自动登录 → 一键启动并登录
→ 📋 数据下载速查表（见下方）
前置条件：项目根目录
.env中已配置TUSHARE_TOKEN
运行 python run_gui.py → 点击「Tushare下载」标签 → 各子标签页下载数据。
# 进入项目根目录
cd /path/to/EasyXT
# ─── 基础数据（5000分专属，优先下载） ───
# 一键下载全部：复权因子 + 涨跌停价格 + 停复牌 + 申万行业
python -m tushare_manager.download_basic_data --all
# 单独下载某类（指定起始日期）
python -m tushare_manager.download_basic_data --adj-factor --start 20200101 # 复权因子
python -m tushare_manager.download_basic_data --stk-limit --start 20200101 # 涨跌停价格
python -m tushare_manager.download_basic_data --suspend --start 20200101 # 停复牌信息
python -m tushare_manager.download_basic_data --sw-industry # 申万行业分类
# ─── 常规数据 ───
# 股票基本信息 + 指数成分股
python -m tushare_manager.supplement_tables --all
# DuckDB 一键初始化（市值 + 日线）
python tools/setup_duckdb.py💡 所有下载命令都支持增量更新——重复运行只会下载缺失的数据，不会重复下载。
→ 🆘 疑难问题解答 (FAQ) ← 点击这里！
- DuckDB数据库找不到？数据下载失败？
- 安装报错？运行失败？性能问题？
- 这里收集了最常见的问题和解决方案！
→ 📁 路径配置指南 ← 新手必读！
- 什么是"项目根目录"？
- 从 GitHub 下载后文件夹是什么名字？
- 如何正确配置路径？
→ 📐 系统架构文档 (ARCHITECTURE) - 了解项目整体设计、模块关系和技术选型
EasyXT 现已支持 Windows、macOS、Linux 三大平台！
| 平台 | 本地 QMT | 远程 xqshare | 推荐场景 |
|---|---|---|---|
| Windows | ✅ 原生支持 | ✅ 可选 | 专业交易用户 |
| macOS | ❌ 不可用 | ✅ 完美支持 | Mac 用户 |
| Linux | ❌ 不可用 | ✅ 完美支持 | 服务器部署 |
通过 xqshare 远程客户端，EasyXT 可以在 macOS 和 Linux 上完美运行！
pip install xqshare# 设置远程服务器地址
export XQSHARE_REMOTE_HOST="your-server-ip"
export XQSHARE_REMOTE_PORT="18812"
# 或者使用 .env 文件
echo "XQSHARE_REMOTE_HOST=your-server-ip" >> .env
echo "XQSHARE_REMOTE_PORT=18812" >> .envfrom easy_xt import get_api
# 获取 API（自动检测并使用 xqshare）
api = get_api()
# 数据获取和交易完全相同
data = api.data.get_price(['000001.SZ'])EasyXT 会自动选择最佳数据源：
QMT (本地)
↓ 失败
xqshare (远程) ← Mac/Linux 用户自动使用
↓ 失败
TDX (通达信)
↓ 失败
Eastmoney (东方财富)
更多跨平台问题见 FAQ - xqshare 相关
特别感谢 @jasonhu 为项目贡献了 xqshare 跨平台支持功能！
EasyXT/ # 项目根目录（从 GitHub 下载后的文件夹名）
├── easy_xt/ # 核心API模块
│ ├── __init__.py
│ ├── api.py # 主API接口
│ ├── data_api.py # 数据接口
│ ├── trade_api.py # 交易接口
│ ├── advanced_trade_api.py # 高级交易接口
│ └── utils.py # 工具函数
├── easyxt_backtest/ # 回测框架
│ ├── data_manager.py # 数据管理器
│ ├── engine.py # 回测引擎
│ ├── performance.py # 性能分析
│ └── strategies/ # 策略实现
├── 101因子/ # 因子分析平台
│ └── 101因子分析平台/ # Streamlit应用
├── strategies/ # 策略集合
│ ├── xueqiu_follow/ # 雪球跟单
│ ├── grid_trading/ # 网格交易
│ ├── jq2qmt/ # 聚宽转QMT
│ └── tdxtrader/ # 通达信预警交易
├── 学习实例/ # 学习案例
│ ├── 01_基础入门.py
│ ├── 02_交易基础.py
│ └── ...
├── gui_app/ # GUI应用
│ ├── main_window.py
│ └── widgets/
├── tools/ # 开发工具
│ ├── debug_qmt_api.py
│ └── demos/
├── config/ # 配置文件
├── data/ # 数据存储
├── logs/ # 日志目录
├── xtquant/ # QMT相关文件（需手动安装）
├── requirements.txt # 依赖列表
└── README.md # 本文件
定位：轻量级QMT API封装库
特点：
- ✅ 简洁的Python接口，隐藏QMT复杂性
- ✅ 统一的数据获取（行情、财务、指数成分股等）
- ✅ 标准化的交易接口（下单、查询、持仓管理）
- ✅ 无依赖其他模块，可单独集成到任何项目
安装：
pip install -e ./easy_xt使用示例：
from easy_xt import get_api
# 获取API实例
api = get_api()
# 获取行情数据
data = api.get_price(
['000001.SZ'],
start='20240101',
period='1d'
)📖 详细文档：easy_xt/README.md
定位：通用量化策略回测框架
特点：
- ✅ 支持多种策略类型（选股策略、因子策略）
- ✅ 多数据源支持（DuckDB、QMT、Tushare）
- ✅ 完整的交易模拟（佣金、滑点、持仓管理）
- ✅ 详细的性能分析（夏普比率、最大回撤等）
- ✅ 不依赖101因子平台，可独立使用
安装：
# 方法1：添加到 PYTHONPATH（推荐）
# Windows PowerShell:
$env:PYTHONPATH += ";C:\path\to\EasyXT"
# 或永久添加：
[System.Environment]::SetEnvironmentVariable("PYTHONPATH", "C:\path\to\EasyXT", "User")使用示例：
from easyxt_backtest import BacktestEngine, DataManager
from easyxt_backtest.strategies import SmallCapStrategy
# 创建数据管理器（无需参数，自动使用QMT/Tushare）
data_manager = DataManager()
# 如果有DuckDB数据库，可以指定路径（可选，提速10倍）
# data_manager = DataManager(duckdb_path='D:/StockData/stock_data.ddb')
# 创建回测引擎
engine = BacktestEngine(initial_cash=1000000, data_manager=data_manager)
# 运行回测
strategy = SmallCapStrategy(select_num=5)
result = engine.run_backtest(strategy, '20230101', '20231231')
result.print_summary()💡 提示：
- ✅ 不需要DuckDB - 无参数即可使用QMT/Tushare数据
- 🚀 DuckDB是可选的 - 如果有，速度提升10倍
📖 详细文档：easyxt_backtest/README.md
定位：基于Streamlit的因子研究Web应用
特点：
- ✅ 191个Alpha因子（Alpha101全系列 + Alpha191扩展）
- ✅ 可视化工作流编辑器（拖拽式构建策略）
- ✅ 完整的因子分析工具（IC分析、分层回测）
- ✅ 完全独立的Web应用，不依赖其他模块
启动：
cd 101因子/101因子分析平台
python 启动增强版.py📖 详细文档：101因子分析平台/README.md
定位：完整的实战策略示例
包含策略：
- ❄️ 雪球跟单：自动跟随雪球组合调仓
- 🔲 网格交易：固定网格、高频分时网格
- 📡 通达信预警交易：基于通达信预警自动交易
- 🔄 聚宽策略转QMT：JQ2QMT适配器
依赖关系：依赖 easy_xt 核心库
📖 详细文档：strategies/README.md
定位：从入门到实战的代码教程
学习路径：
- 01_基础入门.py - 数据获取和API使用
- 02_交易基础.py - 基础交易操作
- 04_策略回测.py - 策略开发与回测
- 07_akshare数据获取 - 多数据源集成
- 10_qstock真实案例 - 完整实战案例
依赖关系：依赖 easy_xt 核心库
EasyXT 项目结构
│
├── 【核心层】可独立使用
│ ├── easy_xt/ # 核心API封装库
│ │ └── 无任何其他依赖
│ │
│ └── easyxt_backtest/ # 回测框架
│ └── 可独立使用（不依赖101因子平台）
│
├── 【应用层】独立应用
│ └── 101因子/101因子分析平台/ # 因子分析Web应用
│ └── 完全独立，不依赖其他模块
│
└── 【示例层】依赖核心库
├── strategies/ # 策略集合（依赖easy_xt）
├── 学习实例/ # 教学案例（依赖easy_xt）
└── gui_app/ # GUI界面（依赖easy_xt）
模块依赖关系：
easy_xt← 零依赖，可独立使用easyxt_backtest← 可独立使用（不依赖101因子）101因子平台← 完全独立strategies→ 依赖easy_xt学习实例→ 依赖easy_xt
from easy_xt import EasyXT
# 创建API实例
api = EasyXT()
# 初始化数据服务
api.init_data()
# 获取股票价格
data = api.get_price('000001.SZ', count=100)
print(data.head())# 初始化交易服务
api.init_trade(USERDATA_PATH)
api.add_account(ACCOUNT_ID)
# 买入股票
order_id = api.buy(
account_id=ACCOUNT_ID,
code='000001.SZ',
volume=100,
price_type='market'
)# 第1步：学习基础API
学习实例/01_基础入门.py
学习实例/02_交易基础.py
# 第2步：了解策略开发
学习实例/04_策略回测.py
# 第3步：运行现成策略
strategies/grid_trading/固定网格.py# 第1步：学习回测框架
easyxt_backtest/examples/small_cap_backtest.py
# 第2步：开发自定义策略
easyxt_backtest/strategies/ (参考策略基类)
# 第3步：使用因子平台
cd 101因子/101因子分析平台
python 启动增强版.py# 第1步：部署雪球跟单
strategies/xueqiu_follow/启动雪球跟单.bat
# 第2步：部署通达信预警交易
strategies/tdxtrader/ (查看README)
# 第3步：监控和优化
gui_app/main_window.py📖 安装文档：
- INSTALL.md - 快速安装指南
- SETUP_GUIDE.md - 🆕 增强版配置指南（包含详细的 xtquant、数据源、IDE 配置说明）
⚠️ 遇到cannot import name 'datacenter' from 'xtquant'错误？ 查看 SETUP_GUIDE.md - xtquant 配置
- Python 3.9+
- Windows系统（QMT限制，但 Mac/Linux 可通过 xqshare 使用）
- 已安装QMT客户端（标准版或miniQMT，如需交易功能）
# 克隆时加 --recursive，否则 code_converter/ 目录为空
git clone --recursive https://github.com/quant-king299/EasyXT.git
# 如果已经克隆过，用这条命令拉取子模块
git submodule update --init
code_converter/是独立的子模块 JQ2PTrade（聚宽策略转PTrade代码转换器），可按需使用。
不同券商的QMT版本发布节奏不一致，xtquant接口和行为存在差异。为避免连接失败、字段缺失、接口不兼容等问题，本项目仅支持以下特定版本。
🔗 https://github.com/quant-king299/EasyXT/releases/tag/v1.0.0
下载附件：xtquant.rar
方法 1：直接解压到项目根目录（推荐）
- 下载
xtquant.rar - 解压到项目根目录（即克隆/下载 EasyXT 项目后的文件夹）
- 确保目录结构为：
项目根目录/xtquant/
说明：如果你从 GitHub 下载的是
EasyXT-main.zip，解压后的文件夹名为EasyXT-main，那么项目根目录就是EasyXT-main/
方法 2：解压到自定义目录 + 设置环境变量
-
解压到自定义目录，如：
C:\xtquant_special -
设置环境变量
XTQUANT_PATH：PowerShell：
setx XTQUANT_PATH "C:\xtquant_special"CMD：
setx XTQUANT_PATH "C:\xtquant_special"
-
重启终端/IDE 使环境变量生效
python -c "from xtquant import xtdata; print('✓ xtquant 安装正确')"如果报错 No module named 'xtquant'，说明 xtquant 未安装。
$url = "https://github.com/quant-king299/EasyXT/releases/download/v1.0.0/xtquant.rar"
$dest = "$PWD\xtquant.rar"
Invoke-WebRequest -Uri $url -OutFile $dest -UseBasicParsing
if (Test-Path "$env:ProgramFiles\7-Zip\7z.exe") {
& "$env:ProgramFiles\7-Zip\7z.exe" x -y "$dest" -o"$PWD"
} elseif (Get-Command 7z.exe -ErrorAction SilentlyContinue) {
7z x -y "$dest" -o"$PWD"
} else {
Write-Host "未检测到 7-Zip，请手动解压 $dest 到项目根目录"
}
Remove-Item $dest -ErrorAction SilentlyContinue
if (Test-Path "$PWD\xtquant") { Write-Host "✓ xtquant 安装完成" } else { Write-Host "✗ xtquant 目录未找到，请检查解压" }# 安装easy_xt核心库
pip install -e ./easy_xt
# 验证安装
python -c "from easy_xt import get_api; print('✓ 安装成功')"# 如果需要回测功能，将项目路径添加到 PYTHONPATH
# PowerShell:
$env:PYTHONPATH += ";C:\Users\Administrator\EasyXT"
# 或永久添加：
[System.Environment]::SetEnvironmentVariable("PYTHONPATH", "C:\Users\Administrator\EasyXT", "User")
# 如果需要因子平台
cd 101因子/101因子分析平台
pip install -r requirements.txt
# 如果需要自动登录功能（🆕）
pip install pywinauto pyautogui如果需要使用 QMT 自动登录功能：
-
复制配置文件：
cp .env.example .env
-
编辑
.env文件，填写QMT登录信息：QMT_EXE_PATH=D:\国金QMT交易端模拟\bin.x64\XtMiniQmt.exe QMT_USER_ID=8888499999 QMT_PASSWORD=your_password QMT_DATA_DIR=D:\国金QMT交易端模拟\userdata_mini
-
运行自动登录：
python start_qmt.py
详细说明：🔐 QMT自动登录指南
# 1. 复制配置模板
copy .env.example .env
# 2. 编辑 .env，填入你的 Token
# TUSHARE_TOKEN=你的Token
# 3. 验证
python -c "import os; from dotenv import load_dotenv; load_dotenv(); print('OK' if os.getenv('TUSHARE_TOKEN') else '未配置')"Token 获取地址：https://tushare.pro → 注册 → 用户中心 → 接口Token
不配置 Token 不影响核心功能，QMT 本地数据照常使用。详细说明见 FAQ - Tushare 配置
在开始使用前，请确认以下事项：
- 已下载并解压特殊版本的
xtquant - 验证
from xtquant import xtdata不报错 - 已安装
easy_xt核心库（pip install -e ./easy_xt） - 如需回测，已设置 PYTHONPATH 指向项目目录
- 如需Tushare数据，已配置 Token
- QMT客户端已安装并登录
- Python 版本 ≥ 3.9
运行以下命令验证所有组件：
# 1. 验证 xtquant（如果报错，查看 SETUP_GUIDE.md）
python -c "from xtquant import xtdata; print('✓ xtquant OK')"
# 2. 验证 easy_xt
python -c "from easy_xt import get_api; print('✓ easy_xt OK')"
# 3. 验证 easyxt_backtest（如果已安装）
python -c "import easyxt_backtest; print('✓ easyxt_backtest OK')"
# 4. 验证 Tushare Token（如果已配置）
python -c "from dotenv import load_dotenv; load_dotenv(); import os; print('✓ Tushare Token:', os.getenv('TUSHARE_TOKEN')[:10] + '...') if os.getenv('TUSHARE_TOKEN') else print('✗ Token未配置')"如果第 1 步报错（cannot import name 'datacenter' from 'xtquant'），请查看 SETUP_GUIDE.md - xtquant 配置 获取详细解决方案。
项目包含一些开发者工具和演示脚本，位于 tools/ 目录：
tools/debug_qmt_api.py- 检查 easy_xt API 结构tools/debug_data_api.py- 验证数据连接
- 配置系统演示
- 监控告警演示
- 任务调度器演示
- 性能压测演示
- 日志管理演示
# 启动监控服务
python start_monitor.py --config config/monitor_config.json
# 查看状态
python start_monitor.py --status快速启动：
# 批处理脚本（Windows）
.\strategies\xueqiu_follow\启动雪球跟单.bat
# 或 Python 入口
python strategies\xueqiu_follow\start_xueqiu_follow_easyxt.py常见问题：
- Q: 连接返回 -1 / "交易服务连接失败"？
- A: 99% 为
qmt_path路径错误，请确保指向本机userdata或userdata_mini目录，避免0MT与userdata mini等拼写错误。
详细配置: 查看 strategies/xueqiu_follow/README.md
如需将聚宽策略迁移到QMT：
python strategies\jq2qmt\run_qka_server.py --account YOUR_ACCOUNT_ID --mini-qmt-path "C:\\Path\\To\\miniQMT"详细文档：查看 strategies/jq2qmt/README.md
详细文档：查看 tools/ 目录下的 README 文件
完整 FAQ 见 疑难问题解答
Q: 我应该安装哪些模块？
根据需求选择：只要API → easy_xt；做回测 → easy_xt + easyxt_backtest；因子研究 → 101因子平台（独立）；用现成策略 → easy_xt + strategies/
Q: 我是新手，从哪里开始？
学习实例/01_基础入门.py → 02_交易基础.py → 04_策略回测.py
- 项目主页: https://github.com/quant-king299/EasyXT
- 问题反馈: https://github.com/quant-king299/EasyXT/issues
- 网站: https://www.ptqmt.com
- 微信公众号: 王者quant
MIT License - 详见 LICENSE 文件
- 投资风险：量化交易存在投资风险，请谨慎操作
- 测试环境：建议先在模拟环境中测试策略
- 资金管理：合理控制仓位，设置止损止盈
- 合规要求：遵守相关法律法规和交易所规则
免责声明: 本项目仅供学习和研究使用，不构成投资建议。使用本项目进行实际交易的风险由用户自行承担。
- 关注公众号：
- 欢迎加入QQ交流群：1018087929（或扫码加入）
- 欢迎加入知识星球，获取更多量化交易干货和一对一答疑服务
