ETF网格交易助手

一个基于Flask的ETF网格交易分析工具，帮助投资者进行ETF网格交易策略分析和回测。

🚀 功能特性

核心功能

ETF数据分析: 实时获取ETF历史数据，计算波动率和技术指标
网格交易策略: 自动计算网格间隔、层数和仓位建议
投资组合管理: 创建和管理多个投资组合，支持权重分配
回测系统: 完整的网格交易策略回测功能
用户系统: 完整的用户注册、登录和权限管理

数据功能

实时数据获取: 基于akshare获取最新ETF数据
历史数据分析: 支持最长5年的历史数据分析
波动率计算: 基于200日移动窗口计算波动率
网格参数计算: 智能计算网格间隔和交易层数

管理功能

ETF管理: 管理员可以添加、编辑、删除ETF产品
用户管理: 完整的用户管理系统
数据管理: 支持ETF数据的清理和重置

📋 系统要求

Python 3.8+
SQLite 3
现代浏览器支持

🛠️ 安装部署

1. 克隆项目

git clone <repository-url>
cd 网格交易模型

2. 安装依赖

pip install flask pandas numpy akshare quantstats werkzeug requests

3. 初始化数据库

python init_db.py

4. 创建管理员账户

python create_admin.py

5. 运行应用

开发环境

python app.py

生产环境 (使用Gunicorn)

gunicorn -c gunicorn_conf.py app:app

应用将在 http://localhost:5000 (开发环境) 或 http://localhost:8001 (生产环境) 启动。

📁 项目结构

网格交易模型/
├── app.py                      # 主应用文件
├── models/                     # 数据模型
│   ├── auth.py                # 身份验证模块
│   ├── etf_admin.py           # ETF管理模块
│   ├── etf_data.py            # ETF数据处理模块
│   └── user.py                # 用户模型
├── templates/                  # HTML模板
│   ├── base.html              # 基础模板
│   ├── index.html             # 首页
│   ├── dashboard.html         # 数据仪表盘
│   ├── portfolio.html         # 投资组合
│   └── ...                    # 其他页面模板
├── static/                     # 静态文件
│   ├── favicon.ico
│   └── images/
├── database/                   # 数据库文件
│   └── etf_history.db
├── logs/                       # 日志文件
├── gunicorn_conf.py           # Gunicorn配置
├── uwsgi.ini                  # uWSGI配置
└── README.md                  # 项目说明

🎯 使用指南

基础使用

注册账户: 访问 /register 创建新账户
登录系统: 使用账户登录系统
选择ETF: 在首页选择要分析的ETF产品
查看分析: 在仪表盘查看波动率、网格参数等分析结果
创建组合: 在"我的投资组合"中创建自定义投资组合
回测策略: 使用回测功能验证网格交易策略

管理员功能

管理员可以通过 /admin 访问管理界面：

管理ETF产品列表
管理用户账户
查看系统统计信息
清理和维护数据

🔧 配置说明

环境变量

SECRET_KEY: Flask应用密钥，生产环境请设置为随机字符串

数据库配置

项目使用SQLite数据库，数据库文件位于 database/etf_history.db

日志配置

错误日志: logs/error.log
日志轮转: 最大10MB，保留10个备份文件

📊 核心算法

波动率计算

使用200日移动窗口计算年化波动率：

volatility = df['close'].pct_change().rolling(window=200).std() * np.sqrt(252)

网格间隔计算

基于波动率计算合理的网格间隔：

grid_spacing = volatility * adjustment_factor

仓位建议

根据当前价格在网格中的位置计算建议仓位。

🚀 部署建议

生产环境部署

使用Gunicorn: 推荐使用Gunicorn作为WSGI服务器
反向代理: 配置Nginx作为反向代理
SSL证书: 配置HTTPS加密
数据备份: 定期备份SQLite数据库
监控日志: 监控应用日志和错误信息

性能优化

配置适当的worker进程数
启用数据库连接池
配置静态文件缓存
使用CDN加速静态资源

🤝 贡献指南

欢迎提交Issue和Pull Request来改进项目！

开发流程

Fork项目
创建功能分支
提交更改
创建Pull Request

代码规范

遵循PEP 8代码风格
添加适当的注释和文档
编写单元测试

📄 许可证

本项目采用MIT许可证，详见LICENSE文件。

⚠️ 免责声明

本工具仅供学习和研究使用，不构成投资建议。投资有风险，请谨慎决策。

📞 联系方式

如有问题或建议，请通过以下方式联系：

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🔄 版本历史

v0.9 (当前版本)

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