Metadata-Version: 2.4
Name: deltafq
Version: 0.6.0
Summary: A-share low-frequency quantitative trading framework covering research, backtesting, and execution
Author-email: DeltaF <leek_li@outlook.com>
License: MIT
Project-URL: Homepage, https://github.com/Delta-F/deltafq
Project-URL: Repository, https://github.com/Delta-F/deltafq
Project-URL: Issues, https://github.com/Delta-F/deltafq/issues
Classifier: Development Status :: 4 - Beta
Classifier: Intended Audience :: Financial and Insurance Industry
Classifier: Intended Audience :: Developers
Classifier: License :: OSI Approved :: MIT License
Classifier: Programming Language :: Python :: 3.9
Classifier: Programming Language :: Python :: 3.10
Classifier: Programming Language :: Python :: 3.11
Classifier: Programming Language :: Python :: 3.12
Classifier: Topic :: Office/Business :: Financial :: Investment
Classifier: Topic :: Scientific/Engineering :: Mathematics
Requires-Python: >=3.9
Description-Content-Type: text/markdown
License-File: LICENSE
Requires-Dist: numpy>=1.21.0
Requires-Dist: pandas>=1.3.0
Requires-Dist: scipy>=1.7.0
Requires-Dist: matplotlib>=3.4.0
Requires-Dist: yfinance>=0.1.70
Requires-Dist: requests>=2.25.0
Requires-Dist: akshare>=1.13.0
Requires-Dist: plotly>=5.0.0
Provides-Extra: viz
Requires-Dist: plotly>=5.0.0; extra == "viz"
Provides-Extra: talib
Requires-Dist: TA-Lib>=0.4.24; extra == "talib"
Provides-Extra: dev
Requires-Dist: black>=21.0.0; extra == "dev"
Requires-Dist: flake8>=3.9.0; extra == "dev"
Requires-Dist: sphinx>=4.0.0; extra == "dev"
Dynamic: license-file

# DeltaFQ

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[中文](README.md) | [English](README_EN.md)

![Version](https://img.shields.io/badge/version-0.6.0-7C3AED.svg)
![Platform](https://img.shields.io/badge/platform-Windows%20%7C%20Linux%20%7C%20macOS-D97706.svg)
![Python](https://img.shields.io/badge/python-3.9%20%7C%203.10%20%7C%203.11%20%7C%203.12-2563EB.svg)
![Build](https://img.shields.io/badge/build-manual-lightgrey.svg)
![License](https://img.shields.io/badge/license-MIT-10B981.svg)

A 股低频量化一站式解决方案： 覆盖“研究-回测-执行”全生命周期，内置仿真交易环境与实盘网关接口，可构建从零到实盘的工业级 Python 量化工作流。

<p align="center">
  <img src="assets/signals.png" width="48%" alt="策略信号图" />
  <img src="assets/overview.png" width="48%" alt="回测结果面板" />
</p>

</div>


## 教程

AI量化体系课：慕课网专项课程（即将上线）


## 安装

```bash
pip install deltafq
```

## 核心功能

- 📥 数据模块 - 集成 yfinance 免费数据接口、akshare 实时行情及 QMT 行情 API
- 🧪 指标模块 - 提供 Pandas 原生技术指标计算，内置常用 TA-Lib 指标库
- 🧠 策略模块 - 支持信号生成器与 `BaseStrategy` 模板，实现策略极速开发
- 📉 回测模块 - 高性能回测引擎，支持多策略对比、精确绩效统计与深度回撤分析
- 🤖 交易接入 - 采用可插拔网关架构，支持本地纸面交易与实盘 API 无缝切换
- 📊 可视化 - 基于 Plotly 的交互式绩效图表，支持中英文双语回测报告
- 📝 日志管理 - 统一的日志记录与输出管理，支持多级别日志与文件存储


## 快速上手

```python
import deltafq as dfq

# 1. 定义策略逻辑
class MyStrategy(dfq.strategy.BaseStrategy):
    def generate_signals(self, data):
        bands = dfq.indicators.TechnicalIndicators().boll(data["Close"])
        return dfq.strategy.SignalGenerator().boll_signals(data["Close"], bands)

# 2. 极简回测与展示
engine = dfq.backtest.BacktestEngine()
engine.set_parameters("GOOGL", "2025-07-26", "2026-01-26")
engine.load_data()
engine.add_strategy(MyStrategy(name="BOLL"))
engine.run_backtest()
engine.show_report()
engine.show_chart(use_plotly=False)
```


## 应用示例
DeltaFStation 面向 A 股低频量化，基于 deltafq 集成数据服务、策略管理与交易接入，支持模拟与实盘。项目地址：https://github.com/Delta-F/deltafstation/

<table align="center">
  <tr>
    <td><img src="assets/deltafstation_1.png" height="260" alt="DeltaFStation Architecture" /></td>
    <td><img src="assets/deltafstation_2.png" height="260" alt="DeltaFStation Backtest Engine" /></td>
  </tr>
</table>


## 项目架构

```
deltafq/
├── data        # 数据获取、清洗、存储接口（支持股票、基金数据）
├── indicators  # 技术指标与因子计算
├── strategy    # 信号生成器与策略基类
├── backtest    # 回测执行、绩效度量、报告
├── live        # 事件引擎、网关抽象与路由
├── adapters    # 行情/交易适配器（可插拔）
├── trader      # 交易执行与订单/持仓管理
└── charts      # 信号、绩效图表组件
```

<table align="center">
  <tr>
    <td><img src="assets/deltafq_arch.png" height="400" alt="项目架构" /></td>
    <td><img src="assets/deltafq_wf.png" height="400" alt="工作流" /></td>
  </tr>
</table>


## 参与贡献

- 反馈与改进：欢迎通过 [Issue](https://github.com/Delta-F/deltafq/issues) 或 PR 提交改进。
- 微信公众号：关注 `DeltaFQ开源量化`，获取版本更新、重要策略与量化资料。

<p align="center">
  <img src="assets/wechat_qr.png" width="150" alt="微信公众号" />
</p>


## 许可证

MIT License，详见 [LICENSE](LICENSE)。
