by shy3130
自托管、零运维的 A 股「选股 + 监控 + 回测」量化工作台 | 基于 TickFlow 数据 | 能力驱动适配全档位订阅 | 自由接入第三方扩展数据(Tushare 等)
# Add to your Claude Code skills
git clone https://github.com/shy3130/tickflow-stock-panelGuides for using ai agents skills like tickflow-stock-panel.
tickflow-stock-panel is an open-source ai agents skill for AI coding assistants such as Claude Code, Codex CLI, and ChatGPT, built by shy3130. 自托管、零运维的 A 股「选股 + 监控 + 回测」量化工作台 | 基于 TickFlow 数据 | 能力驱动适配全档位订阅 | 自由接入第三方扩展数据(Tushare 等). It has 61 GitHub stars.
tickflow-stock-panel's catalog security scan is still queued. You can run an instant dependency and prompt-injection check now with the "Scan for vulnerabilities" button above.
Clone the repository with "git clone https://github.com/shy3130/tickflow-stock-panel" and add it to your Claude Code skills directory (see the Installation section above).
tickflow-stock-panel is primarily written in TypeScript. It is open-source under shy3130 on GitHub, so you can review or fork the full source.
Yes. SkillsLLM lists many other AI Agents skills you can browse and compare side by side. Open the AI Agents category from the badge at the top of this page, or use the Related Skills and comparison links further down to weigh tickflow-stock-panel against similar tools.
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Unlocks once the catalog security scan passes (runs nightly).
The deep catalog scan for this skill is still queued. Run an instant dependency check now instead.
自托管、零运维的 A 股「选股 + 监控 + 回测」量化工作台
基于 TickFlow 数据 · 🚀 开箱即用(单容器 / Free 模式无需 Key) 能力驱动,适配 Free → Expert 全档位订阅 · 🔌 自由接入第三方扩展数据(例如 Tushare、自有量化项目数据)
让任何个人散户 / 量化爱好者,零运维地拥有一套与自己订阅档位严格匹配的 A 股分析、选股、监控工作台。
基于 TickFlow Key 低成本获取数据。填写邀请码 V3KDKGXPEA 免费领取概念行业等扩展数据。
任意接入第三方数据(Tushare 等),页面可视化自定义配置扩展数据表。
项目所需配置:
| 配置项 | 说明 | 是否必填 |
|---|---|---|
| TickFlow API Key | 数据源凭证,留空启用 Free 模式(无需注册即可体验) | 可选 |
| AI 大模型 API Key | 用于 AI 生成策略、个股分析(开发中)、行情分析(开发中),任意 OpenAI 兼容接口,留空关闭 | 可选 |
⚠️ 🚧 项目持续优化,功能陆续开放,敬请期待。
明确不做:不对标同花顺/通达信的全功能股票软件;不内置任何「AI 荐股 / 涨停预测」。
20 个内置策略 —— 每个策略是一个独立 Python 文件(backend/app/strategy/builtin/),基于 Polars 表达式实现:
| 类型 | 代表策略 |
|---|---|
| 趋势 | 趋势突破 · 均线多头 · 缩量回踩 |
| 形态 | MA 金叉 · MACD 金叉放量 · 布林突破 |
| 量价 | 量价齐升 · 高换手强势 · 强势高开 |
| 涨停 | 连板股 · 断板反包 · 逼近涨停 · 涨停动量 |
| 反转 | 超跌反弹 · 超卖反转 · 新低反转 |
| 波动 | 低波动龙头 · 回踩 MA20 反弹 |
字段 + 操作符 + 阈值 组合(entry / exit / both),编译成 Polars 表达式热加载,无需写代码即可定义自己的买卖信号。params 暴露阈值)。除 20 个内置策略外,你可以用两种方式扩展:
| 方式 | 说明 | 前提 |
|---|---|---|
| 🤖 AI 生成 | 用自然语言描述策略思路,LLM 读取 strategy-guide.md 自动生成完整 Polars 策略文件(经 ast 安全校验,限定 import polars as pl)。生成后落入 data/strategies/ai/,即刻可用 |
需先在 配置 中填入 AI Key |
| 📝 代码自定义 / 策略迁移 | 参照 策略开发指南 的文件结构模板,把你已有的自有策略改写为 Polars 文件放入 data/strategies/custom/(文件名/ID 建议 custom_时间戳),引擎自动发现加载——轻松迁移你现成的量化项目策略,无需从头重写 |
无 |
| 🎛️ 自定义信号配置 | 不写代码,在 UI 上用 字段 + 操作符 + 阈值 组合(entry / exit / both),编译成 Polars 表达式热加载,即可定义自己的买卖信号 |
无 |
引擎按
source标记来源:builtin(内置)/custom(手写或迁移)/ai(生成),三者统一进入策略商店管理。
原生 Polars 向量化计算,全 A 股一次扫表落盘为 enriched Parquet:
| 分类 | 指标 |
|---|---|
| 均线系 | MA(5/10/20/30/60)· EMA(5/10/12/20/26/30/60) |
| 趋势系 | MACD(DIF/DEA/HIST)· 动量(5/10/20/30/60d)· 布林带(上/下轨) |
| 震荡系 | RSI(可配周期)· KDJ(K/D/J) |
| 波动系 | ATR(14)· 年化波动率(20d)· 振幅 |
| 量能系 | 量比(5d/10d)· 量均线 |
| 涨跌停 | 涨停信号 · 连板数 · 涨跌幅 · 涨跌额 |
| 原子信号 | MA 金叉/死叉 · MA20 突破/跌破 · MACD 金叉/死叉 · N 日新高/新低 · 布林突破 |
| 复权 | 基于除权因子自动计算前复权(ex_factor / cum_factor),回测与指标一致 |
基于 vectorbt(全项目唯一一处 pandas 出现地):
统一监控规则引擎 —— 一个页面管理所有类型的监控,实时推送 + 持久化触发记录:
alerts.jsonldocs/strategy-guide.md 生成完整 Polars 策略文件ast 校验、限定 import polars as pl,避免逐行循环,优先向量化表达| 工具 | 版本 | 安装 |
|---|---|---|
| Python | ≥ 3.11 | python.org |
| Node | ≥ 20 | nodejs.org |
uv |
latest | curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh |
pnpm |
9 | npm i -g pnpm 或 corepack enable && corepack prepare pnpm@9 --activate |
cp .env.example .env # 按需填写 Key(留空即 Free 模式,可直接体验)
docker compose up --build
# 打开 http://localhost:3018
cp .env.example .env # 填 TICKFLOW_API_KEY,留空则启用 Free 试用
一键启动(推荐,自动检查依赖 / 释放端口 / 同时起前后端,Ctrl-C 一并关闭):
| 平台 | 命令 |
|---|---|
| macOS / Linux | ./dev.sh |
| Windows (PowerShell) | .\dev.ps1 |
首次运行会自动安装前后端依赖(约 1-2 分钟),之后直接启动:
自定义端口:BACKEND_PORT=8000 FRONTEND_PORT=5173 ./dev.sh(Windows:.\dev.ps1 -BackendPort 8000 -FrontendPort 5173)
# 终端 1:后端
cd backend
uv sync
uv run uvicorn app.main:app --reload --port 3018
# 终端 2:前端
cd frontend
pnpm install
pnpm dev # http://localhost:3011
启用回测:
cd backend && uv sync --extra backtestvectorbt → numba 体积较大,故作为可选 extras。macOS / Intel 无预构建 wheel 时需brew install cmake现场编译。
所有配置通过项目根目录的 .env 文件读取(复制 .env.example 开始)。配置也可在面板 设置 页面内修改。
TickFlow 提供订阅制 A 股数据。留空 TICKFLOW_API_KEY 即启用 Free 模式,无需注册即可体验。
TICKFLOW_API_KEY= # 留空 = Free 模式;填入 Key = 按订阅档位解锁
完整能力矩阵见 tickflow.org/pricing。系统启动时会自动探测你的真实能力集,UI 显示「≈ Pro」等友好标签。
AI 模块用于「自然语言生成策略代码」。所有配置留空即跳过 AI 功能,不影响核心使用。支持任何 OpenAI 兼容接口:
AI_PROVIDER=openai_compat # openai_compat | ollama
AI_BASE_URL=https://api.deepseek.com/v1
AI_API_KEY= # 留空 = 关闭 AI
AI_MODEL=deepseek-chat
AI_DAILY_TOKEN_BUDGET=500000 # 每日 token 预算上限
切换
AI_PROVIDER=ollama时无需AI_API_KEY,适合本地部署大模型。
HOST=0.0.0.0 # 监听地址
PORT=3018 # 服务端口
LOG_LEVEL=INFO # DEBUG | INFO | WARNING | ERROR
DATA_DIR=./data # Parquet / DuckDB 数据存储目录
| 层 | 选型 |
|---|---|
| 后端 | FastAPI · Pydantic v2 · APScheduler · sse-starlette |
| 数据 | Polars(计算)· DuckDB(查询)· Parquet(存储)· PyArrow |
| 回测 | vectorbt(全项目唯一 pandas 边界) |
| 数据源 | TickFlow 官方 SDK(tickflow[all]) |
| AI(可选) | OpenAI 兼容接口(DeepSeek / 通义 / Ollama 等) |
| 前端 | React 18 · Vite · TypeScript · Tailwind CSS · Framer Motion · Tanstack Query · Lightweight Charts · ECharts · dnd-kit |
| 部署 | Docker 两阶段构建,前端 dist 拷进后端镜像,单容器 |
| Phase | 内容 | 状态 |
|---|---|---|
| 0 | 仓库骨架 / FastAPI 壳 / Vite + React SPA / Docker 一键起 | ✅ |
| 1 | 能力探测 + Kline 同步 + K 线分析页 | ✅ |
| 2 | Polars enriched 流水线 + Screener + 信号扫描 | ✅ |
| 3 | vectorbt 回测 + T+1 + 手续费 + 止损 + max-hold | ✅ |
| 4 | 监控引擎 + 告警规则 + Webhook + APScheduler 盘后定时 | ✅ |
| 5 | 统一监控中心 + 四类监控规则 + 实时推送 + 持久化触发记录 + 声效通知 | ✅ |
| v2 | Webhook 推送(QMT/掘金下单) · 板块异动 · 早晚报 · 更多扩展 | 🚧 |
欢迎 Issue 和 PR。本地开发:
cd backend && uv sync --extra backtest # 含回测依赖
cd ../frontend && pnpm install && pnpm dev
新增内置策略:在 backend/app/strategy/builtin/ 参照现有策略文件,实现 StrategyDef 即可被引擎自动发现。
本项目仅供学习与量化研究,不构成任何投资建议。回测结果不代表未来收益。A 股有风险,入市需谨慎。数据准确性以数据源 TickFlow 官方为准。
MIT © tickflow-stock-panel contributors
本项目依赖 TickFlow 提供数据服务,使用前请遵守其服务条款。
本开源项目已链接并认可 LINUX DO 社区。