面向 A 股量化与策略管理 场景的一体化工作台:在浏览器里完成行情与图表查看、模型与训练记录维护、策略与信号分析、(模拟/对接后的)交易与任务编排、运行日志与通知;后端由 Spring Boot 提供 API 与业务逻辑,前端为 React + Vite 单页应用。顶栏集成 GitCC 开源社区 入口与可选的 智能对话助手(对接 GitCC 对话 API)。
2026年,AI量化正在A股市场持续渗透,量化交易已经成为资本市场重要组成部分。大量个人交易者、中小量化团队面临共同痛点:零散脚本难以管理、前后端需要从零搭建、缺少可视化统一操作台、模型训练与策略运行割裂。
市面上很多量化框架仅提供底层代码,想要搭建一套可日常使用、浏览器访问的工作台,依然需要投入大量开发人力。
该项目是聚焦A股量化与策略管理的浏览器端一体化工作台,搭建完整量化业务底座。
后端采用 Spring Boot 承载业务逻辑与API服务,前端基于 React + Vite 开发单页应用;原生集成GitCC开源社区入口,同时预留智能对话助手能力,可直接对接GitCC对话API。
项目定位清晰:提供工程化工作台底座,而非单纯投资策略。仓库重点封装可视化管理、任务调度、日志监控、行情展示等通用模块,使用者基于基座扩展策略、模型、交易对接能力。
⚠️ 重要提示:业务风控规则、模拟盘/实盘交易能力,取决于使用者自行部署与券商仿真环境对接。本项目仅为技术开发平台,不构成任何投资建议。
整套工作台功能覆盖量化投研、任务运维、系统管理全链路,所有模块开箱可用:
1. 数据总览
资产风险概览面板、核心指标可视化卡片,直观监控账户与策略整体运行状态,支持演示数据与真实接口两种接入模式。
2. 市场行情
K线图表、标的行情可视化模块,方便研究者实时观察A股标的走势,作为策略分析基础数据源。
3. 量化模型
内置LSTM、情感分析等AI模型管理入口,统一管理模型文件、训练记录,模型资源目录标准化存放,便于迭代优化。
4. 策略分析
策略信号集中管理页面,集中完成信号观测、绩效分析,是量化策略迭代的核心工作区。
5. 定时任务
统一任务调度中心,依托后端JobSchedulerService任务体系配置定时策略、数据拉取任务,支持启停、状态监控。
6. 运行日志 & 消息通知
实时运行日志检索,配套WebSocket消息推送,策略异常、任务结束主动推送通知,降低人工盯盘压力。
7. 系统设置
界面主题、语言切换、第三方API统一配置;GitCC API Key支持浏览器本地存储,也可通过环境变量注入,部署灵活。
8. GitCC原生集成
顶部导航直达开源社区;右侧抽屉式智能AI助手,可直接调用对话能力辅助策略分析、代码调试。
无需深度开发,依托浏览器界面直接开展研究。在数据总览、行情页面、策略分析模块查看指标、图表与策略信号,快速理解策略运行表现,适合量化研究员、个人策略交易者。
通过量化模型管理面板,查看训练记录、触发模型重训练接口,统一管理AI模型资产,标准化数据流水线,适合数据工程师、AI建模人员。
支持两种部署方案:Docker一键启动全套依赖,快速体验;也可本地分别启动后端、前端项目进行二次开发。项目附带AGENTS.md开发文档,指导开发者扩展页面、新增业务接口,适合想要自建量化平台的技术团队。
根据行业公开信息,量化交易在A股市场活跃度持续提升,越来越多中小私募、个人投研团队开始布局AI量化策略。但行业普遍存在显著痛点:
o 商用量化平台订阅成本高昂,定制化改造门槛极高;
o 传统开源量化项目大多只有底层回测框架,缺少成熟Web可视化操作台;
o 多数团队重复造轮子,花费大量时间搭建权限、日志、任务调度、前端页面。
这款开源量化工作台恰好填补缺口:提供成熟完整工程底座。团队不再从零搭建前后端架构,把研发重心集中在因子挖掘、策略开发、AI模型优化上。
市场需求分层清晰:
o 中小量化私募:可以基于基座快速搭建内部投研平台,保护私有策略,不用依赖第三方SaaS平台;
o 独立量化开发者:本地部署自用,一站式管理行情、策略、定时任务;
o 金融科技创业者:在开源基座之上迭代商业化量化服务,大幅缩短产品开发周期。
从商业化路径来看,开源基座可以采用「基础永久开源 + 增值服务」模式:提供部署指导、定制化开发、行情数据源对接、风控模块扩展、运维技术支持等付费服务,是金融开源项目成熟可行的商业模式。
对比市面上零散的量化开源脚本,本项目最大亮点在于完整性:
✅ 前后端代码全部开源,不是单一Python策略脚本;
✅ Docker容器化支持,新手也能快速完成部署体验;
✅ 标准化页面结构与接口规范,便于持续迭代扩展;
✅ 内置日志、消息通知、定时任务等企业级必备能力;
✅ 原生支持AI对话助手,适配当前AI量化融合趋势。
再次强调:平台提供技术底座,实盘交易、风控逻辑需要使用者自主对接券商接口并完善,所有交易行为请严格遵守证券市场相关监管规则
写在最后
随着AI技术持续赋能证券投研,自主可控、可二次开发的量化基础设施需求会持续上涨。
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常见问题
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