# x_quant

**Repository Path**: carllee34/x_quant

## Basic Information

- **Project Name**: x_quant
- **Description**: x_quant 是一个专注于量化交易研究的项目，包含多种交易策略实现、技术指标分析、数据管理和实用工具。欢迎分享和共同完善
- **Primary Language**: Python
- **License**: Apache-2.0
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 1
- **Forks**: 1
- **Created**: 2024-03-31
- **Last Updated**: 2025-08-25

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# x_quant - 量化交易研究平台

## 项目简介

x_quant 是一个专注于量化交易研究的项目，包含多种交易策略实现、技术指标分析、数据管理和实用工具。

## 项目结构

```
x_quant/
├── broker/        # 经纪商接口和交易执行相关代码
├── data/          # 项目数据文件(CSV格式)
├── indicators/    # 技术指标实现和分析
├── lottery/       # 彩票数据分析
├── strategy/      # 量化交易策略实现
│   ├── backtrades/  # 回测策略
│   └── per/        # 技术指标策略
└── utils/         # 通用工具和数据库操作
```

## 快速开始

### 环境配置

1. 安装 Python 3.8+
2. 安装依赖库：

```bash
pip install -r requirements.txt
```

### 运行示例

```python
# 运行MACD策略回测
python strategies/backtrades/MACDStrategy.py

# 运行卡尔曼滤波+布林带策略
python strategies/KalmanBollinger_zipline.py
```

### 新增策略

- **KalmanBollinger_zipline**：结合卡尔曼滤波和布林带通道的均值回归策略，使用凯利公式进行头寸管理
  - 依赖：`pykalman` (已添加到 requirements.txt)

## 主要功能

- 多种量化交易策略实现
- 技术指标计算和分析
- 历史数据回测框架
- 数据管理和可视化工具
- 高级滤波算法应用

## 贡献指南

欢迎提交 Pull Request，请确保：

1. 代码符合 PEP8 规范
2. 添加必要的单元测试
3. 更新相关文档

## 许可证

MIT License