# ai_apay

**Repository Path**: JINGXI21/ai_apay

## Basic Information

- **Project Name**: ai_apay
- **Description**: 分享好功能，开源共创
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-04-27
- **Last Updated**: 2026-05-25

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# Stratos Quant

> 面向 A 股研究者的本地化量化研究工作台。

Stratos Quant 是一个把数据采集、因子计算、策略回测、Agent 研究、报告生成和运维监控放在同一套工作流里的 A 股研究系统。它不是荐股黑箱，也不接入自动下单；它的目标是让研究过程可复现、可审计、可验证，让使用者在真实数据和明确风险约束下做人工决策。

系统适合个人研究者、小型投研团队、策略开发者和希望把 AI 接入量化流程的工程团队。你可以用它跟踪 A 股市场状态、构建候选池、运行短线或周频策略、生成早报/日报/周报、管理 Agent 研究提案，并通过回测与滚动验证过滤没有证据支撑的策略想法。

> 风险声明：本项目仅用于研究和人工决策辅助，不构成投资建议，不承诺收益，不提供自动交易能力。任何交易决策都应由使用者独立判断并自行承担风险。

## 为什么做 Stratos Quant

A 股研究常见的痛点不是“没有工具”，而是工具之间断裂：

- 数据更新、因子计算、策略回测、报告撰写分散在不同脚本里，结果难以追踪。
- 很多 AI 分析只给结论，不给数据来源、回测证据和失败原因。
- 策略容易在单段行情上看起来有效，但滚动验证不过关。
- 日常研究依赖人工刷新数据，早报、盘中新闻和数据新鲜度难以统一管理。
- 系统出错时只看到“失败”，看不到任务步骤、日志和真实原因。

Stratos Quant 把这些环节收进一个工程化工作台：数据先入库，策略先验证，Agent 先留痕，报告先说明约束。它更像一个投研操作系统，而不是一次性脚本集合。

## 核心能力

### 数据与覆盖

- 支持 AKShare、BaoStock、Tushare、Yahoo/RSS、GDELT、FRED、WorldBank 等免费或可选数据源。
- SQLite + WAL 作为主存储，DuckDB 作为只读分析旁路。
- 覆盖股票基础信息、日线行情、板块资金、政策事件、新闻舆情、宏观指标、外围市场、估值盈利、北向资金、龙虎榜、融资融券、主力净流、解禁、增减持、行业 PMI 等数据。
- 内置数据健康、数据新鲜度、异常隔离和历史覆盖检查。
- 支持历史全 A 日线补齐命令，用于 5 年回测和长期策略评估。

### 因子与策略

- 内置 MA、MACD、KDJ、BOLL、量能、资金、板块、基本面、情绪、宏观、政策和拥挤度相关因子。
- 支持策略插件系统，用户可以上传自己的 `.py` 策略，在策略实验室里启用、停用和回测。
- 支持 core/user/agent 三类策略来源。
- 支持候选池生成、周频回测、滚动 walk-forward 验证、策略对比和策略健康检查。
- 不降低验证阈值，不把未验证策略包装成推荐结论。

### Agent 研究

- 支持策略研究 Agent、事件核验 Agent、市场研究 Agent、风控审稿 Agent、交易复盘 Agent 和策略教练 Agent。
- Agent 只能写研究笔记、事件核验、记忆和待审提案，不能直接修改生产策略、持仓或交易计划。
- 策略提案必须先通过 sandbox 校验和快速回测，因子提案必须写入验证证据；没有证据的提案不会进入审核队列。
- 研究详情展示执行步骤、验证证据、提案状态和失败原因。

### 报告与风控

- 支持早盘报告、日报、周报、复盘报告、回测报告和策略对比报告。
- 报告尽量使用中文展示，同时保留策略 ID、run_id 和数据快照用于追溯。
- 休市日会明确说明交易日历，并回退到最近有效交易日行情。
- 风控规则覆盖单股仓位、最大持仓、止损止盈、周回撤、连续止损、盈亏比、追高检查和市场状态约束。
- 飞书通知可在设置中配置，用于报告和任务告警。

### 运行与运维

- Web 控制台覆盖首页、运行中心、数据源、市场概览、报告中心、策略实验室、研究中心、Agent 中心、调度、系统监控、用户管理和设置。
- 后台任务有进度步骤、日志尾部、取消能力和 stale run 回收。
- Prometheus metrics、JSON 日志、DB 快照、SLA 检查和进程健康监控已接入。
- `scripts/start.sh` / `stop.sh` / `status.sh` / `restart.sh` 管理 API、scheduler 和 Codex sidecar。

## 技术架构

```text
apps/frontend
  Vue 3 + TypeScript + Ant Design Vue
  研究工作台、运行中心、策略实验室、报告中心、系统设置

apps/backend/stratos_quant
  FastAPI API
  CLI task runner
  APScheduler 调度
  数据采集 collector
  因子引擎 / 回测引擎 / walk-forward 优化
  Agent gateway / strategy sandbox / report builder

apps/sidecar
  Codex SDK sidecar
  负责模型调用、线程续跑、结构化输出和超时控制

runtime
  data/research.db
  reports/
  logs/
  strategies/
  snapshots/
```

核心设计：

- 后端：Python、FastAPI、SQLite WAL、DuckDB、APScheduler。
- 前端：Vue 3、TypeScript、Ant Design Vue、ECharts、Monaco Editor。
- Agent：HTTP Agent API + Codex SDK sidecar，可继承全局配置。
- 策略沙箱：AST 白名单 + multiprocessing 子进程 + 网络/文件限制。
- 数据原则：真实数据优先，不用假数据填充研究结论。
- 策略原则：回测和滚动验证不过关时，系统保持观察并输出诊断。

## 快速开始

```bash
cd /opt/stratos-quant
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -e '.[dev]'
cp .env.example .env
```

生产运行建议配置：

```bash
ANTHROPIC_API_KEY=your_claude_key
TUSHARE_TOKEN=your_tushare_token
FEISHU_WEBHOOK_URL=https://open.feishu.cn/open-apis/bot/v2/hook/xxx
FEISHU_SECRET=optional_sign_secret
ASAR_SECRET_KEY=your_long_random_secret
SIDECAR_API_KEY=your_sidecar_api_key
CODEX_API_KEY=your_codex_api_key
CODEX_BASE_URL=https://api.openai.com/v1
CODEX_DEFAULT_MODEL=gpt-5.5
FRED_API_KEY=optional_free_fred_key
ALPHAVANTAGE_API_KEY=optional_free_alpha_vantage_key
```

启动服务：

```bash
bash scripts/start.sh
bash scripts/status.sh
bash scripts/tail-logs.sh
```

停止或重启：

```bash
bash scripts/restart.sh
bash scripts/stop.sh
```

默认管理入口：

```text
Web: http://127.0.0.1
默认管理员: admin / admin123
```

公网部署前请立即修改默认密码，并配置独立的 secret key。

## 常用命令

初始化数据库：

```bash
python -m stratos_quant.cli init-db
```

数据更新：

```bash
python -m stratos_quant.cli update-all --date 2026-04-29
python -m stratos_quant.cli update-intraday-news --date 2026-04-29 --force
python -m stratos_quant.cli collect-policy-events --date 2026-04-29
python -m stratos_quant.cli collect-sentiment-events --date 2026-04-29
```

5 年历史覆盖检查与补数：

```bash
python -m stratos_quant.cli data-coverage --years 5
python -m stratos_quant.cli backfill-history \
  --start-date 2021-01-01 \
  --end-date 2026-04-29 \
  --universe historical_full_a \
  --source baostock \
  --resume
```

因子、候选池和市场状态：

```bash
python -m stratos_quant.cli compute-market-regime --date 2026-04-29
python -m stratos_quant.cli compute-factors --date 2026-04-29
python -m stratos_quant.cli generate-candidates --date 2026-04-29 --strategy weekly_breakout_v1
```

回测与滚动验证：

```bash
python -m stratos_quant.cli run-backtest \
  --start-date 2021-05-01 \
  --end-date 2026-04-29 \
  --strategy weekly_breakout_v1

python -m stratos_quant.cli run-walk-forward \
  --start-date 2021-05-01 \
  --end-date 2026-04-29 \
  --strategy weekly_breakout_v1
```

报告：

```bash
python -m stratos_quant.cli generate-morning-report --date 2026-04-29
python -m stratos_quant.cli generate-daily-report --date 2026-04-29
python -m stratos_quant.cli generate-weekly-report --date 2026-04-29
python -m stratos_quant.cli generate-weekly-review --date 2026-04-29
```

Agent：

```bash
python -m stratos_quant.cli agent-profiles
python -m stratos_quant.cli agent-config-test --profile default_research
python -m stratos_quant.cli run-agent-event-verifier --date 2026-04-29
python -m stratos_quant.cli run-agent-strategy-research
```

运维：

```bash
python -m stratos_quant.cli health-check
python -m stratos_quant.cli scheduler-status
python -m stratos_quant.cli db-snapshot
python -m stratos_quant.cli check-data-quality-sla
```

## Web 控制台

主要页面：

- 首页：系统状态、市场状态、调度器、数据新鲜度。
- 运行中心：任务参数、执行进度、历史步骤、日志尾部。
- 数据源中心：数据源测试、健康状态、Sidecar 配置。
- 市场概览：市场状态、板块资金、情绪、新闻感知状态。
- 报告中心：早报、日报、周报、复盘、PDF 导出。
- 策略实验室：core/user/agent 策略管理、代码编辑、启停、回测入口。
- 研究中心：Agent 研究运行、验证证据、审核队列。
- Agent 中心：profile prompt、模型配置、试运行。
- 系统中心：进程、日志、DB 快照、metrics 和 SLA。

角色权限：

- `admin`：用户、调度、Agent、设置、策略审核和系统运维。
- `operator`：运行任务、生成报告、查看研究结果。
- `viewer`：只读查看。

## 数据目录

```text
runtime/data/research.db        SQLite 主库
runtime/reports/                Markdown 报告
runtime/logs/                   API、scheduler、sidecar 和任务日志
runtime/logs/tasks/<run_id>.log 单任务日志
runtime/strategies/             用户策略与沙箱文件
runtime/snapshots/              DB 快照
```

## API 概览

常用接口：

- `GET /api/healthz`
- `GET /api/data/freshness`
- `GET /api/data/coverage?years=5`
- `GET /api/data/quotes?symbol=000001.SZ&valid_only=true`
- `GET /api/tasks/runnable`
- `GET /api/tasks/running`
- `GET /api/tasks/{run_id}`
- `POST /api/tasks/{run_id}/cancel`
- `GET /api/strategies`
- `GET /api/research/runs`
- `GET /api/research/proposals?status=pending`
- `GET /api/reports`

现有 API 保持向后兼容，新能力优先以新增端点或 additive 字段接入。

## Agent Gateway 与 Codex Sidecar

平台通过统一 HTTP Agent API 接入 sidecar。请求包含：

- `task_type`
- `model`
- `messages`
- `tools`
- `tool_policy`
- `memory_context`
- `max_steps`
- `thread_id`
- `output_schema`

响应包含：

- `status`
- `final_answer`
- `structured_output`
- `tool_calls`
- `usage`
- `thread_id`
- `error`

Codex sidecar 位于 `apps/sidecar`：

```bash
cd apps/sidecar
cp .env.example .env
npm install
npm run build
npm start
```

然后在 Agent 中心配置：

```text
backend_type = codex_sdk_sidecar
agent_url    = http://127.0.0.1:8787/v1/agent/run
api_key      = SIDECAR_API_KEY
model        = CODEX_DEFAULT_MODEL
```

## 测试与构建

后端：

```bash
.venv/bin/python -m pytest tests/ -x
```

前端：

```bash
cd apps/frontend
PATH=/opt/stratos-quant/.toolchain/node-v22.22.2-linux-x64/bin:$PATH pnpm typecheck
PATH=/opt/stratos-quant/.toolchain/node-v22.22.2-linux-x64/bin:$PATH pnpm build
```

## 部署建议

- 使用 `scripts/start.sh` 管理 API、scheduler 和 sidecar。
- 使用 `scripts/status.sh` 检查进程与端口。
- 定期运行 `db-snapshot` 并备份 `runtime/snapshots`。
- 生产环境必须替换默认管理员密码。
- Agent API key、Sidecar API key 和飞书 webhook 不要写入仓库。
- 数据库大规模补数前建议先创建快照。

## 项目路线

已具备：

- A 股数据采集与健康检查。
- 策略插件、回测、滚动验证和策略健康。
- Agent 研究与人工审核队列。
- 早报、日报、周报和复盘报告。
- 任务进度、取消、日志、调度和系统监控。
- Paper trading、metrics、DB 快照、数据血缘和 SLA。

持续演进方向：

- 更完整的历史因子覆盖。
- 更细粒度的数据源 SLA。
- 更强的策略诊断与参数搜索。
- 更多报告模板和通知通道。
- 更完整的 Docker / systemd / 云服务器部署示例。

## 赞助与支持

如果 Stratos Quant 对你的研究或工程实践有帮助，欢迎通过赞助支持项目维护。赞助会用于数据源适配、文档完善、测试环境和后续功能开发。

二维码预留位置：

| 微信赞助 | 支付宝赞助 |
| --- | --- |
| 将二维码图片放到 `docs/assets/sponsor-wechat.png` 后替换此处 | 将二维码图片放到 `docs/assets/sponsor-alipay.png` 后替换此处 |

也可以在 README 中替换为：

```markdown
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```

## License

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