这是我春节期间借助 codex ，消耗了将近 2 亿 token 写的一个本地化部署回测平台。 暂时先支持 A 股日线的回测和研究。 出发点主要是：在本地实现策略回测和研究，完全在本地运行，不依赖第三方平台，保障策略隐私安全
一、项目地址
https://github.com/bloom8262/backquant
二、项目亮点
- 完整的量化回测平台：包括回测工作台和研究工作台两个主要功能。
- 技术栈：后端是 Flask+RQAlpha ，前端是 Vue ，提供良好的用户体验。
- 支持 A 股市场数据：内置 RQAlpha 的日线数据（ 2005 年–2026 年）。
- 部署友好：推荐使用 Docker 一键部署，包含依赖和数据下载。
- 集成 Jupyter Lab：方便做策略研究、数据分析和可视化笔记。
目前项目刚起步，随着我自己的深度使用，会逐渐迭代～ 如果你也想在本地进行量化研究和回测，或者学习 Python 量化策略，欢迎 star ，提 issue 一起完善～
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wew3 2 月 21 日
赞，刚好准备学习量化，先 star 为敬
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0xABCD 2 月 21 日 via Android
行情数据是用的哪家的
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d0o0g OP @0xABCD rqalpha 自带 2005 年到 2026 年的 A 股日行情数据，每月更新一次。后续我计划接入 tushare ，就可以支持分钟级别的数据了。
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mf2019d 2 月 21 日
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bugKiller 2 月 21 日
回测性能和技术能简介下吗
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mf2019d 2 月 21 日
另外建议是往基本面方向进行量化分析,
因为这几天测了一下, 基本技术指标都是失效的. |
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ios 2 月 21 日 via iPhone
谢谢可以在群晖 Docker 安装吗
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mf2019d 2 月 21 日
而 tdx 的是可以读取财报数据的.
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d0o0g OP @bugKiller 回测的性能可以参考 rqalpha ，事件驱动使用 python 效率一般，如果换成向量化的框架，会快一些。平台技术的话，前端是 vue ，后端是 flask ，引擎是 rqalpha ，研究模块使用的是 jupyter notebook 。全部代码都是 codex 的 gpt5.2 和 gpt5.3 写的。我扮演的角色大概就是提示词工程师
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