希望这是一个实用，可以快速部署，辅助股票实盘交易的工具，而不是一个仅限于学习和研究的平台。
- 第一阶段：丰富完善各个功能模块
- 第二阶段：可以用于部署和实盘使用
- 第三阶段：封装成一个带界面的软件，对于不会代码的人，也可以方便的获得智能推荐消息
ai_quant_trade工具的目标意在提供一款集量化炒股知识、工具及实盘炒股为一体的 工具，如下特性将逐步完善并加入：
- docs: 常见炒股知识及策略
- egs_data: 数据获取及存储，包括股票信息和消息信息，及数据库使用等
- egs_local_strategies: 包含机器学习、深度学习、强化学习和图神经网络等的自动炒股模型， 利用NLP进行消息面分析等，主要用于本地模拟、分析及实盘
- egs_online_platform：主要包含 聚宽平台 的 使用样例，通过该平台可以方便的进行回测、模拟盘及实盘交易 (后续也将加入 其它常见平台的实例)
- egs_tools: 基础知识请访问 ai_wiki ， 包括windows, linux, shell, vim, markdown，python, c++,机器学习数学基础， leetcode(c++, python)，机器学习、 深度学习、强化学习、图神经网络，语音识别、NLP和图像识别等基础知识
- quant_brain: 包含机器学习、深度学习、强化学习和图神经网络等的自动炒股模型 的核心算法库
- runtime：包含C++代码，用于模型的部署和实际使用，提供流式实时股票趋势预测 等服务
- tools: 辅助工具等
1. 本地量化平台
可在本地可构建一套独立的量化交易系统，对应示例请查看: egs_local_strategies
策略列表
- 双均线策略
2. 聚宽平台 样例性能
- 对应代码请查看:egs_online_platform/聚宽_JoinQuant
- 该部分代码仅能在 聚宽平台 运行
聚宽平台是为量化爱好者（宽客）量身打造的云平台，提供免费股票数据获取、精准的回测功能、 高速实盘交易接口、易用的API文档、由易入难的策略库，便于快速实现和验证策略。( 注：如下策略仅在所述回测段有效，没有进行详细的调优和全周期验证。另外，没有策略能保证全周期有效的， 如果实盘使用如下策略，请慎重使用)
国内其余量化平台，如优矿、米筐、果仁等，如果感兴趣，也可以自行尝试。
- 传统策略：规则或基础统计方法
- 小市值+多均线量化炒股 2020-03-01 到 2022-03-01, ￥100000, 每天， 年化23.98%，最大回撤46.62%，胜率0.429
- 龙虎榜-看长做短 2022-03-25 到 2022-05-24, ￥100000, 每天， 年化895.86%%，最大回撤26.894%，胜率0.250
- 机器学习类策略：基于sklearn等工具
- 机器学习-动态因子选择策略 2022-01-01 到 2022-06-20, ￥100000, 每天，年化32.35%，最大回撤32.35%，胜率0.625
欢迎在 Github Discussions 中发起讨论。
欢迎在 Github Issues 中提交问题。
@misc{ai_quant_trade,
author={Yi Li},
title={ai_quant_trade},
year={2022},
publisher = {GitHub},
journal = {GitHub repository},
howpublished = {\url{https://github.com/charliedream1/ai_quant_trade}},
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