name	QuantScout
description	基于东财掘金量化平台的智能选股与参数优化系统
technology	Python 3.8+, Streamlit, Pandas, NumPy, GM SDK
deployment_steps	1. 安装东财掘金量化终端并启动 2. pip install -r requirements.txt 3. python setup_wizard.py 配置Token 4. streamlit run Home.py 启动应用
ports	8501 (参数优化器) 8502 (策略控制器)
dependencies	streamlit==1.36.0 plotly==5.23.0 pandas==2.2.0 numpy==1.26.0 gm==1.0.0 openpyxl==3.1.2 cryptography==42.0.0

QuantScout量化选股系统

基于东财掘金量化平台的智能选股与参数优化系统

📖 项目简介

⚠️ 重要声明：这是一个纯量化学习和 Vibe Coding 学习项目，所有指标、因子组合仅为散户自由搭配水平，不具备专业投产策略的水准。核心目的是学习量化策略开发流程和 AI 辅助编程（Vibe Coding），而非提供可直接用于实盘交易的策略。

项目定位

QuantScout 是一个基于东财掘金量化平台的智能选股与参数优化系统，同时也是一个完整的量化学习实践项目。通过本项目，你可以系统学习量化策略开发的完整流程：

学习环节	对应模块	说明
数据获取	data/stock_data_provider.py	学习如何通过掘金 API 获取股票行情数据
数据处理	data/batch_processor.py	学习并行批量处理大规模股票数据的方法
数据存储	cache/data_cache.py	学习 SQLite 缓存机制和数据持久化
量化指标配置	indicators/	学习 KDJ、知行趋势、深V信号等技术指标的计算逻辑
筛选评分环节	scoring/ + strategies/	学习多维度综合评分和权重配置系统
回测验证	strategy_engine/	学习策略回测引擎的设计与实现
参数优化	ulti-para-seeker/	学习暴力搜索、遗传算法、粒子群算法的优化方法

此外，本项目本身也是 Vibe Coding（AI 辅助编程） 的实践成果——从需求分析、架构设计到代码实现，全程借助 AI 辅助完成，是学习 AI 编程协作的优秀案例。

核心功能：

• 智能选股：基于KDJ、知行趋势、深V信号等多维度指标的综合策略
• 参数优化：支持暴力搜索、遗传算法、粒子群算法等多种优化算法
• 回测分析：完整的策略回测功能，支持多种止盈止损策略
• 可视化界面：基于Streamlit的现代化Web界面，操作简单直观
• 权重配置：灵活的权重配置系统，支持自定义评分权重
• 安全认证：Token加密存储，保障API安全

技术亮点：

• 模块化架构：UI/业务/展示/工具模块分离，职责清晰
• 多算法优化引擎：内置三种优化算法，满足不同场景需求
• 策略-回测-优化闭环：完整的量化策略开发流程
• 实时并行计算：支持全量A股分批并行处理，提升选股效率
• 灵活的权重系统：支持7个核心指标权重调整和子权重配置

📸 界面截图

系统首页

首页概览	使用说明

策略控制器

Token配置	权重配置	高级子权重

筛选参数	选股执行	选股结果

参数优化器

优化器概览	优化配置	优化结果

回测分析

回测配置	回测图表1	回测图表2

组合收益率分布	东财终端回测

⚠️ 系统要求

必须满足的条件

• 操作系统：Windows 10/11（东财掘金终端仅支持Windows）
• Python版本：Python 3.8 或更高版本
• 必备软件：东财掘金量化终端（需提前安装并启动）
• API SDK：gm SDK（通过pip安装）

推荐配置

• 内存：8GB 或更高
• 处理器：Intel i5 或同等性能处理器
• 网络：稳定的互联网连接（用于获取股票数据）

---

📦 东财掘金量化终端下载与安装指南

本系统依赖东财掘金量化平台获取股票数据，以下是官方下载地址和使用方式汇总。

一、官方综合主页

页面	地址	说明
机构量化业务总站	https://emt.18.cn/	主入口，可办理仿真/实盘权限、下载终端、查看文档
终端专用下载页面	https://emt.18.cn/down	独立下载页，区分掘金独立端、移动端、配套工具包
量化帮助文档主页	https://emquant.18.cn/help/?doc=guide	SDK、策略开发、回测、实盘完整教程官网文档

二、独立终端直链下载

Windows x64 安装包（最新稳定版）：

https://zqcdn.eastmoneysec.com.cn/emquant/eastmoney-public/Emgm3-x64-3.22.0.18.exe

三、两种使用入口方式

方式1：独立掘金终端（推荐专业用户）

支持仿真+实盘，功能完整：

1. 打开 https://emt.18.cn/down
2. 点击「东财掘金独立端」下载安装包
3. 需先在 emt.18.cn 申请仿真账号或实盘量化权限才可登录实盘交易（实盘要求专业投资者认证）
4. 启动终端后保持运行状态，本系统才能获取数据

方式2：东方财富经典PC版内嵌量化（仅仿真）

无需单独下载，适合快速体验：

1. 东方财富经典版下载：https://swdlcdn.eastmoney.com/swc8_free_new/dfcft8.exe
2. 打开软件左侧栏「全景图」→「量化」，自动弹出轻量化掘金仿真环境
3. 限制：仅能回测、仿真，无实盘权限

四、区分提醒（避免混淆）

平台	官网	特点
东财掘金（东方财富证券版）	https://emt.18.cn/	东方财富证券合作版，可股票实盘，需证券账户+专业投资者认证
通用掘金量化	https://www.myquant.cn/	独立第三方官网，多券商通用，和东财版账号不互通

⚠️ 注意：本项目使用的是东财掘金（emt.18.cn），与通用掘金量化（myquant.cn）账号不互通，请确保从正确的官网下载和注册。

五、使用前置条件

• 仅Windows系统支持：独立终端暂无Mac原生客户端
• 实盘交易要求：必须完成专业投资者认证，并在 emt.18.cn 提交掘金实盘开通申请
• 仿真测试：可直接在东方财富经典版内使用，无需单独申请权限
• 终端运行状态：使用本系统前，必须保持掘金量化终端登录运行状态

---

🚀 快速开始

1. 安装东财掘金量化终端

详细下载地址和安装指南请参考上方「📦 东财掘金量化终端下载与安装指南」章节，核心步骤：

1. 从 https://emt.18.cn/down 下载独立终端安装包
2. 安装并登录量化终端（需先申请仿真账号）
3. 启动量化终端（使用本系统前必须保持运行状态）

⚠️ 重要：本系统依赖掘金终端获取数据，终端必须始终运行！

2. 安装Python依赖

使用requirements.txt文件安装（推荐）：

pip install -r requirements.txt

或手动安装所需包：

pip install streamlit==1.36.0 plotly==5.23.0 pandas==2.2.0 numpy==1.26.0 gm==1.0.0 openpyxl==3.1.2 cryptography==42.0.0 requests==2.32.0

3. 获取API Token

1. 打开东财掘金量化终端
2. 进入「系统设置」→「密钥管理」
3. 点击「生成Token」按钮
4. 复制生成的Token（后续配置时需要使用）

4. 启动应用

方式一：使用 Streamlit 多页面架构（推荐）

streamlit run Home.py

启动后会打开浏览器，通过左侧导航栏切换"策略控制器"和"参数优化器"页面。

方式二：双击 .bat 启动脚本（小白用户首选）

在项目根目录下双击对应 .bat 文件：

脚本	功能
一键启动全部.bat	同时启动策略控制器和参数优化器（推荐）
启动策略控制器.bat	仅启动策略选股系统
启动参数优化器.bat	仅启动参数优化系统

脚本会自动激活 conda dcquant 环境并设置 UTF-8 编码。

方式三：使用启动器（兼容保留）

python launcher.py

启动器提供以下选项：

1. 启动策略控制器 - 独立启动策略选股系统（端口：8502）
2. 启动参数优化器 - 独立启动参数优化系统（端口：8501）
3. 同时启动两个应用 - 一键启动两个系统
4. 测试后端选股功能 - 快速测试系统是否正常工作
5. 显示帮助信息 - 查看使用说明
6. 退出 - 退出启动器

注：launcher.py 为旧版入口，仍可使用，但推荐使用 streamlit run Home.py。

方式四：直接启动单个应用（兼容保留）

启动策略控制器：

streamlit run strategy_controller/main.py --server.port 8502

启动参数优化器：

streamlit run ulti-para-seeker/app.py --server.port 8501

注：以上为旧版独立启动方式，仍可使用。推荐使用 streamlit run Home.py 统一入口。

5. 配置API Token

首次使用时，需要在应用界面中配置API Token：

1. 打开应用界面（默认浏览器自动打开）
2. 在左侧边栏找到「API Token配置」区域
3. 点击「配置Token」展开配置面板
4. 粘贴之前获取的Token
5. 点击「保存Token」完成配置

⚠️ 掘金终端回测前置条件

使用东财掘金量化终端的回测功能时，必须满足以下条件：

1. 在掘金量化终端中创建策略项目：先在终端内创建一个策略项目
2. 项目代码放入策略目录：将本项目代码（通过 git clone 或复制）放入该策略项目目录下
3. 回测入口文件：根目录的 main.py 是掘金终端回测的入口文件
4. 终端运行状态：回测时需保持掘金量化终端登录运行状态

注意：main.py 是掘金终端回测专用入口。选股和参数优化功能通过 Streamlit 界面（Home.py）使用即可，无需依赖掘金终端的策略目录结构。

📚 使用说明

策略控制器

策略控制器是核心选股系统，提供以下功能：

功能模块

1. 策略选择

   • QuantScout综合策略（KDJ+知行趋势+深V信号）
   • 支持后续扩展其他策略

2. 权重配置

   • 7个核心指标权重调整
   • 支持保存、加载、删除、复制配置
   • 子权重配置（高级功能）

3. 筛选参数

   • 最大结果数量
   • 是否跳过ST股
   • 测试模式（快速验证）
   • 批量大小和并发数

4. 执行选股

   • 点击「开始选股」执行选股策略
   • 实时显示选股进度
   • 支持保存选股结果

5. 回测功能

   • 对选股结果进行回测分析
   • 支持自定义回测参数
   • 生成详细的回测报告

操作流程

1. 在左侧配置策略参数（策略类型、权重、筛选条件）
2. 点击「开始选股」按钮
3. 等待选股完成，查看结果列表
4. （可选）点击「开始回测」进行策略回测
5. （可选）点击「保存报告」导出选股结果

参数优化器

参数优化器用于寻找最优策略参数：

功能模块

1. 算法配置

   • 暴力搜索：遍历所有参数组合
   • 遗传算法：基于生物进化原理的优化算法
   • 粒子群算法：模拟鸟群觅食行为的优化算法

2. 参数设置

   • 止盈/止损范围
   • 权重步长
   • 测试模式
   • 高级权重配置

3. 蓝图管理

   • 生成参数组合蓝图
   • 查看、加载、删除蓝图
   • 重置蓝图状态

4. 优化执行

   • 运行参数优化
   • 实时显示优化进度
   • 结果可视化分析

5. 策略同步

   • 发送最优参数到策略控制器
   • 一键应用优化结果

操作流程

1. 在左侧配置优化算法和参数范围
2. 点击「生成参数组合」创建蓝图
3. （可选）查看蓝图信息
4. 点击「开始优化」执行参数搜索
5. 查看优化结果和图表分析
6. 发送最优参数到策略控制器

🔐 Token管理

Token安全

• Token使用Fernet加密存储
• 支持从环境变量获取加密密钥，提高安全性
• 不会以明文形式保存到文件
• 支持随时更新和删除Token

环境变量配置（推荐）

为了提高安全性，建议设置环境变量来存储加密密钥：

# Windows命令行
set GM_ENCRYPTION_KEY=your_encryption_key_here

# Windows PowerShell
$env:GM_ENCRYPTION_KEY="your_encryption_key_here"

如果未设置环境变量，系统会自动生成随机密钥，但这可能导致每次启动时Token无法解密的问题。

Token操作

• 保存Token：在Token配置界面输入Token并保存
• 验证Token：验证Token格式是否正确
• 更新Token：更新已保存的Token
• 删除Token：删除当前Token（需重新配置）

旧版本迁移

如果您使用过旧版本的token_config.py，系统支持自动迁移：

1. 打开Token配置界面
2. 展开「从旧系统迁移」区域
3. 点击「迁移旧Token」
4. 系统会自动检测并迁移旧Token

🏗️ 技术架构

模块化架构设计

QuantScout采用分层模块化架构，职责清晰，便于维护和扩展：

QuantScout量化选股系统
├─ 数据层 (Data Layer)
│   ├─ stock_data_provider.py  # 股票数据获取
│   └─ batch_processor.py      # 批量数据处理（并行计算）
│
├─ 指标层 (Indicator Layer)
│   ├─ kdj_calculator.py       # KDJ指标计算
│   ├─ trend_indicators.py     # 趋势指标
│   ├─ deepv_calculator.py     # 深V信号计算
│   └─ s1_filter.py            # S1筛选器
│
├─ 评分层 (Scoring Layer)
│   ├─ comprehensive_scorer.py # 综合评分
│   └─ weight_scorer.py        # 权重评分
│
├─ 策略层 (Strategy Layer)
│   └─ multi_dim_strategy.py   # 多维综合策略（KDJ+趋势+深V）
│
├─ 回测引擎 (Backtest Engine)
│   ├─ strategy_engine/        # 回测核心
│   └─ backtest_runner.py      # 回测执行器
│
├─ 参数优化器 (Parameter Optimizer)
│   ├─ ulti-para-seeker/       # 优化器模块
│   ├─ algorithms/             # 优化算法
│   └─── brute_force.py        # 暴力搜索
│   └─── genetic.py            # 遗传算法
│   └─── particle_swarm.py     # 粒子群算法
│
└─ 展示层 (Presentation Layer)
    ├─ strategy_controller/    # 策略控制器UI
    └─ ulti-para-seeker/ui/    # 优化器UI

📁 项目结构

.
├── Home.py                          # 应用入口（推荐，Streamlit 多页面架构）
├── pages/                           # Streamlit 多页面目录
│   ├── 01_策略控制器.py             # 策略控制器页面
│   └── 02_参数优化器.py             # 参数优化器页面
├── launcher.py                      # 旧版应用启动器（兼容保留）
├── setup_wizard.py                  # 一键配置引导脚本
├── main.py                          # 掘金终端回测入口（必须保留）
├── requirements.txt                 # Python依赖列表
├── README.md                        # 项目说明文档
├── AGENT.md                         # Agent部署指南
├── INSTALL.md                       # 安装指南
├── USAGE.md                         # 使用指南
│
├── config/                          # 配置模块
│   ├── token_manager.py             # Token管理器（加密存储）
│   ├── token_validator.py           # Token验证器
│   ├── token_import.py              # Token迁移工具
│   ├── strategy_params.py           # 策略参数配置
│   └── strategy_config.json         # 策略配置模板
│
├── strategy_controller/             # 策略控制器（Web UI）
│   ├── main.py                      # 主应用入口
│   ├── api/                         # API模块
│   ├── business/                    # 业务逻辑
│   │   ├── strategy_executor.py     # 策略执行器
│   │   └── report_generator.py      # 报告生成器
│   ├── presentation/                # 展示模块
│   ├── ui/                          # UI组件
│   │   ├── header_component.py      # 页头组件
│   │   ├── sidebar_component.py     # 侧边栏组件
│   │   ├── weight_config.py         # 权重配置
│   │   ├── backtest_component.py    # 回测组件
│   │   └── token_component.py       # Token配置组件
│   └── utils/                       # 工具模块
│
├── strategy_engine/                 # 回测引擎
│   ├── backtest_runner.py           # 回测执行器
│   ├── strategy.py                  # 策略逻辑
│   ├── report_generator.py          # 报告生成
│   └── config_manager.py            # 配置管理
│
├── ulti-para-seeker/                # 参数优化器
│   ├── app.py                       # 主应用入口
│   ├── algorithms/                  # 优化算法
│   │   ├── base.py                  # 算法基类
│   │   ├── brute_force.py           # 暴力搜索
│   │   ├── genetic.py               # 遗传算法
│   │   └── particle_swarm.py        # 粒子群算法
│   ├── backtest/                    # 回测模块
│   ├── core/                        # 核心模块
│   └── utils/                       # 工具模块
│
├── strategies/                      # 策略模块
│   └── multi_dim_strategy.py        # 多维综合策略
├── indicators/                      # 指标模块
├── scoring/                         # 评分模块
├── data/                         # 数据模块
└── cache/                        # 缓存模块

🔧 故障排除

常见问题

1. 启动失败

问题：运行launcher.py时出现错误

解决方案：

• 确保Python版本为3.8或更高
• 检查是否安装了所有依赖包：pip install -r requirements.txt
• 确保在Windows系统上运行

2. Token验证失败

问题：配置Token后验证失败

解决方案：

• 确保Token格式正确（16-64个字符）
• 检查Token是否从东财掘金终端正确复制
• 确保东财掘金终端正在运行
• 尝试重新生成Token

3. 选股失败

问题：点击「开始选股」后出现错误

解决方案：

• 确保已配置有效的API Token
• 检查网络连接是否正常
• 确保东财掘金终端正在运行
• 查看终端日志了解详细错误信息

4. 端口占用

问题：启动应用时提示端口已被占用

解决方案：

• 检查是否已有其他应用在使用端口8501或8502
• 使用netstat -ano | findstr :8501查找占用端口的进程
• 终止占用端口的进程或使用其他端口启动

5. 数据获取失败

问题：无法获取股票数据

解决方案：

• 检查网络连接
• 确保东财掘金终端已登录
• 确认Token权限是否包含数据访问
• 检查是否在交易时间段外访问

获取帮助

如果遇到其他问题：

1. 查看项目文档和代码注释
2. 检查应用日志输出
3. 在GitHub Issues中搜索类似问题
4. 创建新的Issue描述问题

📄 许可证

本项目采用MIT许可证，详见LICENSE文件。

🤝 贡献

欢迎贡献代码、报告问题或提出建议！

1. Fork本仓库
2. 创建特性分支 (git checkout -b feature/AmazingFeature)
3. 提交更改 (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
4. 推送到分支 (git push origin feature/AmazingFeature)
5. 开启Pull Request

📞 联系方式

如有问题或建议，请通过以下方式联系：

• GitHub Issues：项目Issues页面
• 项目主页：项目GitHub页面

🙏 致谢

• 东财掘金量化平台提供的数据和API支持
• Streamlit提供的优秀Web框架
• 所有贡献者的努力

📝 更新日志

v2.0.0 (当前版本)

• ✅ 新增Token管理功能，支持加密存储
• ✅ 优化UI界面，提升用户体验
• ✅ 添加参数优化器，支持多种优化算法
• ✅ 改进权重配置系统，支持子权重
• ✅ 完善文档和使用说明
• ✅ 添加安全配置和错误处理

v1.0.0

• 初始版本发布
• 基础选股功能
• 简单的回测功能
• Streamlit Web界面

---

注意：本系统仅供学习和研究使用，不构成任何投资建议。投资有风险，入市需谨慎。