这个仓库名为 Qbot，是一个AI智能量化投研平台，其目标是挖掘量化投资潜力，将AI技术应用于量化投资领域。以下是该仓库的详细介绍：
1. 仓库概览
- 项目定位：以AI为导向的自动化量化投资平台，支持多种机器学习建模范式，如监督学习、市场动态建模和强化学习。
- 主要功能：集成了智能交易策略、回测系统、自动化量化交易以及可视化分析工具。
2. 功能模块
- 智能交易策略：结合机器学习和强化学习的AI策略，同时结合多因子模型以提高收益比。
- 回测系统：支持使用
backtrader和easyquant等工具进行策略回测。 - 自动化量化交易：通过
vnpy、pytrader和pyfunds等实现自动化交易。 - 可视化分析工具：使用
quantstats进行仪表盘展示和在线操作。
3. 代码结构
仓库包含多个子目录，每个子目录负责不同的功能： - pytrader：包含交易相关的代码，如前端类型定义、API接口和数据加载等功能。 - pyfutures：包含期货交易相关的代码，如查询保证金监管系统经纪公司资金账户密钥、查询交易所等功能。 - qbot：核心交易引擎代码，包括获取账户资金、存储K线数据等功能。 - pyfunds：基金投资策略分析相关代码，提供开源的静态web仓库。 - utils：包含通用工具和配置代码，如获取持仓列表、数据存储等功能。 - docs：存放项目的详细文档，如安装指南等。
4. 快速开始
该项目提供了全闭环的量化投研流程，包括数据获取、交易策略开发、策略回测、模拟交易和实盘交易。在实盘接入前，支持股票、基金评测和策略回测，并在模拟环境下进行交易验证。
快速启动项目的步骤如下：
cd ~ # $HOME as workspace
git clone https://github.com/UFund-Me/Qbot --depth 1
cd Qbot
pip install -r dev/requirements.txt
export PYTHONPATH=${PYTHONPATH}:$(pwd):$(pwd)/backend/multi-fact/mfm_learner
python main.py #if run on Mac, please use 'pythonw main.py'
5. 注意事项
- 项目目前仅在Python 3.8和Python 3.9下进行过测试，其他版本未进行测试。
- 不建议直接fork项目，建议通过Star关注项目更新。
6. 社区与支持
- 招募Qbot微信小程序开发者，相关信息可查看 UFund-miniprogram。
- 喜欢该项目的用户可以考虑赞助以支持项目改进。
7. 项目状态
仓库提供了多个GitHub Actions工作流的状态徽章，包括CodeQL代码分析、自动交易、Pylint代码检查和代码覆盖率等，以确保项目的质量和稳定性。
综上所述，Qbot仓库是一个功能丰富的量化投研平台，适合有一定Python基础和交易经验的用户使用。