Windows 首次安装与常见错误
从环境准备、解压路径到首次启动，逐项排查 Python、Node.js 和依赖安装问题。
查看安装教程免费开源 · 本地运行 · Windows 一键启动
免费开源的 A 股量化回测平台
QFO 是一个免费开源、本地运行的 A 股量化研究与回测平台，帮助量化新手完成数据同步、选股、策略回测和风险分析。
Beginner Guides
量化新手教程
先解决安装和数据问题，再根据资产特点选择正确的筛选方式。
Get Started
快速开始
Windows 用户
- 下载：直接下载 最新版本 ZIP 源码包
- 解压：将压缩包解压到一个不包含中文、空格的路径下，例如
D:\QFO。 - 运行：双击文件夹内的
run_first_time.bat启动；日常快速启动使用run_quick_start.bat。
注意
- 请勿直接在压缩包内运行。
- 需要使用 Python（下载链接）、Node.js（下载链接） 运行环境。
稳定版本 最新版本发布日期 查看版本说明
下载主项目
推荐下载稳定版；需要最新代码时，可从 GitHub 克隆主分支。
最新版本说明配置数据源
在设置页填写 Tushare Token（获取链接），按需配置新闻、LLM 和推送渠道。
git clone https://github.com/yeh2017/QFO-Quant-Platform.git
cd QFO-Quant-Platform
run_first_time.batWorkflow
推荐学习路径
- 设置与启动先确认 Python、Node.js、Tushare Token 和可选 API Key。
- 数据中台同步 A 股、ETF、可转债和财务等基础数据，建立本地数据底座。
- 智能选股从股票、ETF 和可转债中筛选候选标的。
- 因子模块用因子评分、IC 和分层回测解释候选标的。
- 策略回测把研究假设放进历史数据中验证，观察收益、回撤和胜率。
- 组合优化比较最大夏普、最小方差、风险平价和等权配置。
- 风险管理用回撤、VaR、Beta 和风险调整指标约束波动。
- 可视化结合 K 线、技术诊断和回测标记复盘走势。
- 新闻中心通过 LLM 情绪分析和事件识别，把消息面纳入策略验证。
Walkthrough
完整案例：从零完成一次 A 股量化回测
按照下面 8 步操作，可以把 QFO 从首次启动跑到一次完整的选股、回测和复盘流程。
准备环境
安装 Python 3.12+、Node.js 18+ 和 Git，并准备自己的 Tushare Token（获取链接）。
首次启动
下载主项目后运行 run_first_time.bat，等待后端和前端服务启动。
配置数据源
进入设置页填写 Tushare Token（获取链接），可选配置 Tavily、LLM 和推送渠道。
同步基础数据
在数据中台同步 A 股、ETF、可转债、财务数据和资金流向等基础数据。
建立观察池
添加股票、ETF 或可转债到自选池，作为后续筛选和回测的标的来源。
选股与因子诊断
使用估值、成长、动量、资金、行业轮动和新闻情绪筛选候选标的。
运行策略回测
选择多因子、均线、MACD 或事件驱动策略，设置区间、调仓周期和持仓数量。
风险复盘
查看收益、最大回撤、夏普、VaR、Beta，再结合新闻中心验证事件影响。
建议结果：
完成案例后，你应该能理解 QFO 的核心闭环：数据入库 → 条件筛选 → 因子解释 → 策略验证 → 风险复盘 → 新闻辅助判断。
Features
功能模块
📊 数据中台
以 Tushare Pro 为主，A 股行情支持 AkShare、BaoStock 降级；覆盖股票、ETF、可转债、财务、资金流向、融资融券、行业指数和事件数据，支持增量同步与完整性检查。
🔍 智能选股
支持股票、ETF、可转债筛选；股票覆盖基本面、资金、行业轮动、事件、多因子信号和技术趋势，ETF 支持趋势、流动性、规模与溢价分析，可转债支持双低、价格、溢价率和评级筛选。
🧠 因子模块
覆盖反转、价值、质量、规模、动量、低波、成长、红利、筹码集中和杠杆情绪因子，支持综合评分、IC 归因与衰减、分层回测和自定义因子表达式。
⚡ 策略回测
内置多因子、均线择时、MACD/RSI、布林带、海龟、网格、放量突破、ETF 动量、可转债双低和事件驱动策略，支持参数配置与优化。
🎯 组合优化
支持最大夏普、最小方差、风险平价和等权配置，提供方法比较、权重分析及月度、季度再平衡模拟。
🛡️ 风险管理
计算 VaR、CVaR、最大回撤、波动率、Sharpe、Sortino 和 Calmar，并结合沪深 300 分析 Beta、Alpha、跟踪误差和信息比率。
📈 可视化
提供日、周、月、季 K 线，支持 MA、MACD、RSI、KDJ、布林带、唐奇安和网格指标，以及技术诊断、回测买卖点和新闻事件标记。
📰 新闻中心
聚合 Tushare、AkShare 新闻并支持 Tavily 全网搜索，提供 LLM 情绪分析、事件识别与回测、自动抓取和多渠道摘要推送。
Preview
产品预览
以下截图来自 QFO 主项目界面，用于快速了解实际操作页面。
Configuration
配置说明
| 配置项 | 用途 |
|---|---|
| TUSHARE_TOKEN | 主力数据源 Token，用于行情、财务和基础数据同步。 |
| TAVILY_API_KEY | 可选，增强新闻搜索和外部信息检索。 |
| LLM_*_KEY | 可选，用于新闻情绪、摘要和研报理解。 |
| TELEGRAM / WECHAT | 可选，用于新闻摘要和高分事件推送。 |
FAQ
常见问题
只看项目网站需要安装环境吗？
不需要。项目网站是静态页面，浏览器打开即可。完整运行主项目时才需要 Python、Node.js 和数据源 Token。
运行后没有数据怎么办？
请先在主项目设置页面填写自己的 Tushare Token，然后进入数据中台执行数据同步。只浏览项目网站不需要 Token；完整运行主项目时，行情、财务和基础数据都依赖数据源配置。
为什么首次同步数据较慢？
首次同步耗时取决于本地是否已有数据库水位、是否勾选“强制补历史（忽略水位全量重拉）”、Tushare 积分额度和网络稳定性。
日常已有水位的增量同步，约 2 分钟属于正常且很快的水平；最新季报或中报财务数据单独拉取，通常需要 30 分钟到 50 分钟；空库首次建仓或强制补历史数据，通常需要 2 到 4 小时。
“财务报表最新 2026-06-30”这类日期是正常的季报或中报报告期日期，不是同步当天日期。强制补历史适合首次建仓、修复缺口或主动重建数据库，不建议作为每天常规同步方式。
新闻和推送为什么没有结果？
新闻搜索、LLM 摘要和推送通知依赖可选 API Key 或 Webhook，需要先在主项目设置页配置。
Practice
在线实战沙盒
沙盒用于交互演示，帮助理解回测指标之间的关系，不代表真实交易结果。
演示数据 · 非真实回测模拟收益18.4%
最大回撤7.2%
夏普比率1.42
免责声明
QFO 及本项目网站仅用于量化研究、策略验证和编程学习，不构成任何投资建议、交易建议或收益承诺。历史回测结果不代表未来表现，使用者应自行判断数据质量、策略风险和交易后果。
Other Open-source Tool
作者的其他开源工具
如果你使用 Codex 桌面应用，可以了解这款面向 Windows 的本地历史记录维护工具。
Contact
联系与反馈
使用 QFO 时遇到安装或操作问题，可以先在 Discussions 交流；确认属于可复现的程序问题后，再通过 Issue Forms 提交。
| 类型 | 方式 |
|---|---|
| 合作邮箱 | yyy18337@gmail.com |
| 使用交流 | 进入 Discussions |
| 程序问题 | 提交 Issue |