下一代本地量化平台：多市场数据、AI研究、可视化回测和自动化交易。
介绍
QuantDinger 是一个本地优先 的量化交易工作空间，专为交易员、研究人员和技术爱好者设计。
与昂贵的SaaS平台不同，QuantDinger 将数据所有权 归还给用户。它具有内置的基于大语言模型(LLM)的多代理研究团队 ，能够自主地从网络收集金融情报，将其与本地市场数据结合，生成专业的分析报告，并无缝集成到您的策略开发、回测和实盘交易流程中。
核心价值
•隐私优先 ：所有策略、交易日志和API密钥都存储在您本地的SQLite数据库中。•AI赋能 ：不仅仅是代码补全，还提供一个真正的AI研究分析师（基于OpenRouter/LLM）。•多市场支持 ：原生支持加密货币 、美国股票 、国内/香港股票 、外汇 和期货市场 。•开箱即用 ：通过Docker一键部署，无需复杂的环境配置。
可视化展示
专业量化仪表盘
实时监控市场动态、资产状况和策略执行状态。
QuantDinger仪表盘
AI深度研究
多代理协作进行市场情绪与技术分析。
智能交易助手
自然语言界面，实时市场洞察。
交互式指标分析
丰富的技术指标库，支持拖拽分析。
Python策略生成
内置编辑器，AI辅助策略编码。
主要功能
1. 通用数据引擎
不再担心数据API的接入问题，QuantDinger 提供强大的数据源工厂模式：
•加密货币 ：直接API连接支持10多个交易所，并结合CCXT提供100多个市场数据源。•股票 ：整合了Yahoo Finance、Finnhub、Tiingo（美国）和AkShare（国内/香港）。•期货/外汇 ：支持OANDA及主要期货数据源。•代理支持 ：内建代理配置，适配受限网络环境。
2. AI多代理研究
您的不知疲倦的分析团队：
•协调员代理 ：分解任务并管理工作流。•研究代理 ：进行全网搜索（Google/Bing），收集宏观新闻。•加密/股票代理 ：专注于特定市场的技术和资金流分析。•报告生成 ：自动生成结构化的每日/每周研究报告。
3. 强大的策略运行时
•基于线程的执行器 ：独立线程池管理策略执行。•自动恢复 ：系统重启后自动恢复运行中的策略。•挂单任务 ：可靠的后台队列，确保精确信号执行，防止滑点。
4. 现代技术栈
•后端 ：Python（Flask）+ SQLite + Redis（可选）— 简单、强大、可扩展。•前端 ：Vue 2 + Ant Design Vue + KlineCharts/ECharts — 响应式和交互式。•部署 ：Docker Compose编排。
QuantDinger 提供的强大工具和功能，能够大幅提升量化交易的效率与灵活性，助力交易员与研究人员打造个性化的交易策略，并实现高效的市场分析与决策。
支持的交易所与返利
QuantDinger 支持直接连接到主要的加密货币交易所，以实现低延迟的交易执行，同时使用 CCXT 提供广泛的市场数据覆盖。
💡 独家优惠 ：通过下面的合作伙伴链接创建账户，即可享受降低的交易费用和独家奖励。这样做不仅能享受优惠，还能在不增加任何额外费用的情况下支持我们的项目！
交易所 功能 注册链接奖励
•🥇 全球最大交易所
支持现货、期货、保证金交易•🚀 Web3 & 衍生品平台
支持现货、永久合约、期权交易•👥 社交交易
支持复制交易、期货交易
其他支持的交易所（直接支持/通过CCXT）：
多语言支持
QuantDinger 为全球用户打造，具备全面的国际化支持：
所有界面元素、错误信息和文档都已完全翻译。系统会根据浏览器设置自动检测语言，或可以在应用内手动切换语言。
支持的市场
| 市场类型 | 数据源 | 交易支持 | | 加密货币 | Binance、OKX、Bitget 等 100+交易所 | ✅ 完全支持 | | 美国股票 | Yahoo Finance、Finnhub、Tiingo | ✅ 通过经纪商API支持 | | 中国/香港股票 | AkShare、东方财富 | ⚡ 仅数据支持 | | 外汇 | Finnhub、OANDA | ✅ 通过经纪商API支持 | | 期货 | 交易所API、AkShare | ⚡ 仅数据支持 |
架构（当前代码库）
┌─────────────────────────────┐
│ quantdinger_vue │
│(Vue2+AntDesignVue)│
└──────────────┬──────────────┘
│ HTTP (/api/*)
▼
┌─────────────────────────────┐
│ backend_api_python │
│(Flask+策略执行引擎)│
└──────────────┬──────────────┘
│
├─SQLite(quantdinger.db)
├─Redis(可选缓存)
└─数据提供商/LLMs/交易所
仓库结构
├─ backend_api_python/# Flask API + AI + 回测 + 策略运行时
│├─ app/# 应用目录
│├─ env.example # 复制到 .env 进行本地配置
│├─ requirements.txt # 依赖文件
│└─ run.py # 入口文件
└─ quantdinger_vue/# Vue 2 UI（开发服务器代理 /api -> 后端）
快速开始
选项 1：Docker 部署（推荐）
这是启动 QuantDinger 的最快方式。
1. 准备配置
Linux/macOS:
cp docker.env.example backend_api_python/.env
nano backend_api_python/.env
Windows PowerShell:
Copy-Item docker.env.example backend_api_python/.env
notepad backend_api_python/.env
必要设置：
•SECRET\_KEY - 应用程序密钥，使用随机字符串。•ADMIN\_USER / ADMIN\_PASSWORD - 登录凭证。•OPENROUTER\_API\_KEY - OpenRouter API 密钥（AI分析所需）。
2. 构建和启动
# 构建镜像并启动（首次运行）：
docker-compose up -d --build
# 后续启动（无需重建）：
docker-compose up -d
3. 访问应用程序
•前端 UI : http://localhost•**后端 API** : http://localhost:5000
Docker 命令参考
# 查看运行状态：
docker-compose ps
# 查看日志：
docker-compose logs -f
# 仅查看后端日志：
docker-compose logs -f backend
# 仅查看前端日志：
docker-compose logs -f frontend
# 停止服务：
docker-compose down
# 停止并移除卷（警告：这将删除数据库！）：
docker-compose down -v
# 重启服务：
docker-compose restart
# 重建并重启：
docker-compose up -d --build
# 进入后端容器：
docker exec-it quantdinger-backend /bin/bash
# 进入前端容器：
docker exec-it quantdinger-frontend /bin/sh
Docker 架构
┌─────────────────┐┌─────────────────┐
│前端││后端│
│(Nginx)│────▶│(Python)│
│端口:80││端口:5000│
└─────────────────┘└─────────────────┘
││
└───────────────────────┘
Docker网络
•前端 ：使用 Vue.js 构建的应用，由 Nginx 提供服务，代理 API 请求到后端。•后端 ：使用 Python Flask 提供 API 服务。
数据持久化
以下数据将挂载到主机并在容器重启时保持持久化：
volumes:
-./backend_api_python/quantdinger.db:/app/quantdinger.db # 数据库
-./backend_api_python/logs:/app/logs # 日志
-./backend_api_python/data:/app/data # 数据目录
-./backend_api_python/.env:/app/.env # 配置文件
自定义配置
修改端口-编辑 docker-compose.yml文件：
services:
frontend:
ports:
-"8080:80"# 修改为端口 8080
backend:
ports:
-"5001:5000"# 修改为端口 5001
配置 HTTPS - 使用反向代理（如 Caddy/Nginx）：
# 使用 Caddy（自动 HTTPS）
caddy reverse-proxy --from yourdomain.com --to localhost:80
生产环境推荐
安全性：
# 生成强密码 SECRET_KEY
openssl rand -hex 32
# 设置安全的管理员密码：
ADMIN_PASSWORD=your-very-secure-password
资源限制 - 添加到 docker-compose.yml：
services:
backend:
deploy:
resources:
limits:
cpus:'2'
memory:2G
reservations:
cpus:'0.5'
memory:512M
日志管理：
services:
backend:
logging:
driver:"json-file"
options:
max-size:"100m"
max-file:"3"
Docker 排查故障
前端无法连接到后端：
docker-compose logs backend
curl http://localhost:5000/api/health
数据库权限问题：
chmod 666 backend\_api\_python/quantdinger.db
构建失败：
# 清理 Docker 缓存并重新构建：
docker-compose build --no-cache
内存不足：
# 检查内存使用情况：
docker stats
# 添加交换空间（Linux）：
sudo fallocate -l 2G/swapfile
sudo chmod 600/swapfile
sudo mkswap /swapfile
sudo swapon /swapfile
更新
# 拉取最新代码：
git pull
# 重新构建并重启：
docker-compose up -d --build
备份
# 备份数据库：
cp backend_api_python/quantdinger.db backup/quantdinger_$(date +%Y%m%d).db
# 备份配置文件：
cp backend_api_python/.env backup/.env_$(date +%Y%m%d)
选项 2：本地开发
前提条件
•推荐使用 Python 3.10 及以上版本•推荐使用 Node.js 16 及以上版本
1. 启动后端（Flask API）
cd backend_api_python
pip install -r requirements.txt
cp env.example .env # Windows: 复制 env.example 为 .env
python run.py
后端将可以通过 http://localhost:5000 访问。
2. 启动前端（Vue UI）
cd quantdinger_vue
npm install
npm run serve
前端开发服务器运行在 http://localhost:8000，并将 /api/* 请求代理到 http://localhost:5000（参见 quantdinger\_vue/vue.config.js 配置）。
配置文件（.env）
使用 backend\_api\_python/env.example 作为模板。常见的配置项包括：
•认证 ：SECRET\_KEY, ADMIN\_USER, ADMIN\_PASSWORD•服务器 ：PYTHON\_API\_HOST, PYTHON\_API\_PORT, PYTHON\_API\_DEBUG•数据库 ：SQLITE\_DATABASE\_FILE（可选；默认为 backend\_api\_python/quantdinger.db）•AI / LLM ：OPENROUTER\_API\_KEY, OPENROUTER\_MODEL, timeouts•网页搜索 ：SEARCH\_PROVIDER, SEARCH\_GOOGLE\_*, SEARCH\_BING\_API\_KEY•代理（可选） ：PROXY\_PORT 或 PROXY\_URL•工作者 ：ENABLE\_PENDING\_ORDER\_WORKER, DISABLE\_RESTORE\_RUNNING\_STRATEGIES
API
后端提供 REST API 接口，支持登录、市场数据、指标、回测、策略和 AI 分析。
•健康检查：GET /health（也支持 GET /api/health 用于部署检查）•认证（前端兼容）：POST /api/user/login，POST /api/user/logout，GET /api/user/info
完整路由列表，请查看 backend\_api\_python/app/routes/。
https://github.com/brokermr810/QuantDinger?tab=readme-ov-file