这个python开发的轻量化量化交易工具值得关注。开源地址https://github.com/frank36512/duckling打包好的软件下载地址https://pan.quark.cn/s/0de561b5c86b 项目简介小鸭量化 (Duckling)是一款基于 Python 和 PyQt5 开发的专业级股票量化交易工具。它集成了数据获取、策略开发、回测分析、模拟交易和实盘交易等全流程功能。采用了Fluent Design风格的现代化 UI 设计致力于为量化投资者提供一个优雅、高效、易用的研究与交易平台。✨ 功能特性 全面的数据支持多源数据接入支持 AkShare、Tushare、Baostock 等主流数据源。本地数据库内置 SQLite 数据库支持数据持久化存储与管理。实时行情提供毫秒级实时行情监控。 强大的策略引擎内置策略库包含 均线交叉、MACD、布林带、海龟交易、网格交易等 20 种经典策略。机器学习集成支持 Random Forest、XGBoost、LSTM 等 AI 算法进行股价预测。多因子选股内置多因子评分模型支持自定义因子组合。 专业的分析工具回测系统基于 Backtrader 的专业级回测引擎支持多周期、多品种回测。可视化图表交互式 K 线图、策略收益曲线、风险指标分析图表。参数优化支持网格搜索等参数优化方法寻找最优策略参数。️ 现代化用户界面Fluent Design基于 PyQt-Fluent-Widgets 的精美 UI支持深色/浅色主题自动切换。响应式布局完美适配不同分辨率屏幕。操作便捷人性化的交互流程降低量化入门门槛。️ 技术栈语言: Python 3.8GUI 框架: PyQt5, PyQt-Fluent-Widgets数据处理: Pandas, NumPy量化核心: Backtrader, AkShare机器学习: Scikit-learn, XGBoost, TensorFlow (可选)图表绘制: Matplotlib, PyQtGraph开源地址https://github.com/frank36512/duckling打包好的软件下载地址https://pan.quark.cn/s/0de561b5c86b 使用说明启动程序python main.py首次使用程序启动后会自动进入主界面。建议先在设置中配置数据源参数。首次运行会自动开启 180 天全功能试用模式。常用功能数据下载在数据管理面板下载历史数据。策略回测在回测分析面板选择策略和股票进行回测。策略开发在strategies/目录下参考示例编写新策略。 开源协议本项目采用Apache License 2.0协议开源。⚠️ 免责声明股市有风险交易请谨慎。本软件仅供参考不构成任何投资建议。 开发者不对因使用本软件产生的任何损失承担责任。小鸭量化交易简洁本地化小鸭小鸭顶呱呱。Duckling