# HB-Quantitative-Trading-System

**Repository Path**: kimball75/HB-Quantitative-Trading-System

## Basic Information

- **Project Name**: HB-Quantitative-Trading-System
- **Description**: 户部尚赢期货量化交易系统是一个专业的期货量化交易分析平台，集成了数据管理、选股分析、实时监控、通知系统等完整功能。

核心特色
完整功能集成：覆盖期货量化交易全流程
双界面支持：命令行版本 + 现代化GUI界面
实时监控：期货市场实时监控和智能信号提醒
多通知方式：微信、邮件、桌面通知等多种提醒方式
多机器人管理：企业微信机器人批量管理
专业分析：技术形态分析、回测验证、风险控制
- **Primary Language**: Python
- **License**: MIT
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 1
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-10-09
- **Last Updated**: 2025-10-30

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 户部尚赢期货量化交易系统

## 项目概述

户部尚赢期货量化交易系统是一个专业的期货量化交易分析平台，集成了数据管理、选股分析、实时监控、通知系统等完整功能。

### 核心特色
- 完整功能集成：覆盖期货量化交易全流程
- 双界面支持：命令行版本 + 现代化GUI界面
- 实时监控：期货市场实时监控和智能信号提醒
- 多通知方式：微信、邮件、桌面通知等多种提醒方式
- 多机器人管理：企业微信机器人批量管理
- 专业分析：技术形态分析、回测验证、风险控制

## 快速开始

### 推荐启动方式（GUI界面）
```bash
# Windows系统
start.bat

# Linux/Mac系统
./start.sh

# 或者直接运行
python 启动系统.py
```

### 命令行版本
```bash
python main.py
```

### 系统要求
- Python 3.7+
- tkinter GUI库
- 网络连接（用于数据获取）

## 功能模块

### 1. 系统状态检查
- 全面的系统健康检查
- 模块状态监控
- 数据完整性验证
- 性能指标统计

### 2. 数据管理
- 详细统计：数据库统计信息查看
- 股票列表更新：获取最新股票代码列表
- 历史数据下载：批量下载股票历史数据
- 智能增量更新：根据数据新鲜度智能更新
- 数据新鲜度报告：查看数据更新状态
- 缓存清理：清理过期缓存数据
- 数据验证：数据完整性检查

### 3. 选股分析
- 基础形态选股：经典技术形态识别
- 高级筛选选股：多维度指标筛选
- 自定义选股：用户自定义选股策略
- 历史结果查看：分析结果回顾和统计
- 策略回测：选股策略历史表现验证

### 4. 实时监控
- 启动/停止监控：实时监控系统控制
- 监控参数配置：监控频率和阈值设置
- 监控日志查看：详细的监控运行日志
- 监控统计：监控系统性能统计
- 信号生成：买入/卖出信号实时生成
- 风险预警：异常情况实时警报

### 5. 系统设置
- 数据源设置：配置期货数据获取源
- 通知设置：多种通知方式配置
- 分析参数设置：量化分析参数调整
- 系统配置：系统运行参数设置
- 导入/导出设置：配置备份和恢复
- 多机器人管理：企业微信机器人批量管理

### 6. 帮助系统
- 快速开始指南：新手入门教程
- 功能详细说明：各模块使用说明
- 故障排除：常见问题解决方案
- 技术支持：联系方式和支持渠道

## 项目架构

### 核心文件

| 文件名 | 功能描述 |
|--------|----------|
| main.py | 命令行主程序，包含所有核心功能 |
| 户部尚赢期货量化交易系统.py | GUI主界面程序 |
| 启动系统.py | 系统启动脚本 |
| core/backtest_pro/ | 专业回测系统 |

## 使用指南

### 首次使用步骤

1. 启动系统
   ```bash
   python 启动系统.py
   ```

2. 检查系统状态
   - 点击"系统状态"标签页
   - 查看各模块运行状态
   - 确认数据源连接正常

3. 配置数据源
   - 进入"系统设置" → "数据源设置"
   - 配置股票数据获取源
   - 测试数据源连接

4. 下载基础数据
   - 进入"数据管理"
   - 点击"更新股票列表"
   - 选择"下载历史数据"

5. 配置通知系统
   - 进入"系统设置" → "通知设置"
   - 配置通知方式
   - 测试通知功能

6. 开始分析
   - 进入"选股分析"
   - 选择合适的分析策略
   - 查看分析结果

## 注意事项

### 重要提醒
- 实盘交易风险：本系统仅供分析参考，投资有风险，决策需谨慎
- 数据安全：请妥善保管API密钥和配置信息
- 网络要求：系统需要稳定的网络连接获取实时数据
- 数据备份：建议定期备份重要的配置和分析结果

### 系统要求
- 操作系统：Windows 10+, macOS 10.14+, Linux
- Python版本：3.7 或更高版本
- 内存：建议4GB以上
- 存储：建议预留2GB空间用于数据缓存
- 网络：稳定的互联网连接

## 技术支持

### 技术支持

### 获取帮助
1. 内置帮助：点击GUI界面中的"帮助"标签页
2. 故障排除：查看帮助文档中的"故障排除"部分
3. 日志文件：查看`logs/`目录下的日志文件

### 联系我们
- **微信**: kimball_hbsy
- **网址**: www.gdpp.com

### 常见问题
- 界面无法启动：检查Python版本和tkinter库
- 数据获取失败：检查网络连接和数据源配置
- 通知发送失败：验证通知配置和网络连接
- 分析结果异常：检查数据完整性和参数设置

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版本：v1.0  
更新时间：2025-10-08  
开发团队：户部尚赢量化团队