QuantMAx 分钟级多头超短量化系统

在 A 股主线题材与热榜股票中，筛选最强分钟级 Alpha 信号，规避流动性陷阱，执行高确定性的日内超短交易。

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🚀 运行模式

QuantMAx 提供从开源社区版到专业商业版的完整解决方案，支持四种标准运行模式与两种企业级接入方案。

1. 快速回测模式 (Quick Start)

适合初次体验，自动拉取默认数据并运行基准策略。

# 一键安装与运行
git clone https://github.com/Bronc-X/QuantMax.git && cd QuantMax
./install.sh

2. 定制标的模式 (Custom Universe)

针对特定股票池进行历史验证。

1. 修改配置文件 configs/data.yaml 中的 symbols 列表。
2. 执行更新与回测：

   quantopen download-1m
   quantopen backtest

3. 策略开发模式 (Strategy SDK)

基于开源架构开发私有策略，复用 QuantMAx 的清洗、风控与回测底层。

开发流程：

1. 创建 my_strategy/core.py 并继承 CoreStrategy 接口。
2. 实现 alpha_score (打分)、filter_and_select (过滤)、build_target_weights (组合) 三大核心方法。
3. 挂载策略运行：

   PYTHONPATH=. quantopen backtest-core --core "my_strategy.core:MyStrategy"

4. 数据工程模式 (Data Engineering)

作为 Qlib 等 AI 框架的高质量数据清洗层。

quantopen export-qlib  # 自动生成 calendars/instruments/features

5. 实盘信号采集 (Real-time Signal)

开始积累真实的 Alpha 信号（每日热榜）。

# 手动抓取 (默认东方财富)
quantopen download-hotlist

# 抓取雪球热股榜 (替代同花顺)
quantopen download-hotlist --source xq

# 推荐：Crontab 定时任务 (每天 09:25)
# 25 09 * * 1-5 cd /project && .venv/bin/quantopen download-hotlist --source em
# 26 09 * * 1-5 cd /project && .venv/bin/quantopen download-hotlist --source xq

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6. 云端信号订阅 (SaaS Demo)

模拟用户从 QuantMax Cloud 获取核心策略信号。

1. 启动模拟服务器 (Mock Server):

   python -m quantopen.sdk.mock_server

2. 客户端订阅信号:

   # 新开一个终端
   quantopen subscribe --api-key demo_key_123

   预期输出: "Received 5 Alpha Signals..."

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7. 机器学习内核 (The Brain)

Learning to Rank (LTR) 核心策略，对齐高频基金方法论。

1. 训练模型:

   # 使用 Scikit-Learn HistGradientBoosting 训练排序模型
   # 目标: 预测未来 10 分钟收益的截面排名 (Cross-sectional Rank)
   python scripts/train_model.py

2. 回测 ML 策略:

   # 加载训练好的模型进行回测
   quantopen backtest-core --core quantopen.strategy.ml_strategy:MLCoreStrategy

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💎 专业服务 (Subscription Services)

针对机构与专业交易者，QuantMAx 提供核心策略接入服务。

☁️ QuantMAx Cloud (SaaS 订阅)

全托管云端策略服务。 无需本地部署代码或数据，直接在云端配置超参数，运行 QuantMAx 闭源核心策略，并实时接收交易信号推送。

• ✅ 优势：零运维成本，策略逻辑实时更新，云端算力支持。

🔌 QuantMAx API (数据流订阅)

信号流直接通过 API 接入本地系统。 适合已有交易执行系统的团队，仅订阅 QuantMAx 的 Alpha 信号流或风控裁决结果。

# 示例：通过 API 获取核心策略实时信号
import requests
signals = requests.post("https://api.quantmax.com/v1/alpha", json={
    "universe": "hot_rank_top50",
    "timestamp": "2026-01-14 09:35:00"
})

• ✅ 优势：数据隐私安全，执行逻辑本地可控，低延迟集成。

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🏗 系统架构

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    QuantMAx Architecture                    │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  Data Layer: AkShare / Local Parquet / Qlib Format          │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  Strategy Layer (Pluggable):                                │
│    ├── Alpha Engine (Momentum / LGBM / Transformer)         │
│    ├── Risk Filter (Limit-up / Liquidity / Drawdown)        │
│    └── Execution (TopK / Rebalance / Timeout)               │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  Backtest Engine: Backtrader w/ CN-Stock Commission         │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

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⚙️ 核心参数

参数	默认值	说明
topk	5	最大持仓数量
hot_topn	50	仅交易热榜前 N 名
min_amount_1m	200w	单分钟最小成交额阈值
hold_minutes	60	最大持有时间 (分钟)
max_account_drawdown	8%	账户回撤强制平仓线

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📁 项目结构

QuantMAx/
├── src/quantopen/        # 开源核心框架
│   ├── strategy/         # 策略抽象接口 (API/Rules/Portfolio)
│   ├── backtest/         # 适配 A 股的回测引擎
│   └── datafeed/         # 数据清洗与缓存
├── quant_core/           # 闭源策略实现 (仅专业版提供)
├── configs/              # 系统配置
└── install.sh            # 自动化部署脚本

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License

MIT