{"repo":"refraction-ray/xalpha","free":true,"listed":false,"github":"https://github.com/refraction-ray/xalpha","clone":"git clone https://github.com/refraction-ray/xalpha.git","description":"基金投资管理回测引擎","language":"Python","stars":2677,"topics":["finance","quantitative-trading","backtest","investment","ai-agents"],"license":"MIT","category":"ai-agents","readme_excerpt":"xalpha 基金投资的全流程管理 基金股票信息与净值获取，精确到分的投资账户记录整合分析与丰富可视化，简单的策略回测以及根据预设策略的定时投资提醒。尤其适合资金反复进出的定投型和网格型投资的概览与管理分析。AI agent 原生支持。 🎉 0.3 版本起支持通用日线和实时数据获取器，统一接口一行可以获得几乎任何市场上存在产品的价格数据，进行分析。 🍭 0.9 版本起支持持仓基金组合的底层持仓配置和股票细节透视，掌握底层持仓和跟踪机构股票池与买卖特点，从未如此简单。 一行拿到基金信息： 一行根据账单进行基金组合全模拟，和实盘完全相符: 一行获取各种金融产品的历史日线数据或实时数据 一行拿到指数，行业，基金和个股的历史估值和即时估值分析（指数部分需要聚宽数据，本地试用申请或直接在聚宽云平台运行） 一行定价可转债 一行估算基金净值 (支持核心 QDII 基金 T-1 以及基于期货的 T-0 实时净值预测) xalpha 不止如此，更多特性，欢迎探索。不只是数据，更是工具！ 文档 在线文档地址： https://xalpha.readthedocs.io/ 或者通过以下命令，在本地 doc/build/html 内阅读文档。 安装 目前仅支持 python 3 。 若想要尝试最新版， 用法 本地使用 由于丰富的可视化支持，建议配合 Jupyter Notebook 使用。可以参照这里给出的示例连接，快速掌握大部分功能。 支持多市场指数与个股的 K 线及历史估值可视化分析： 基于底层数据的投资账户历史净值与各基金成本偏离度分析： 核心 QDII 基金的 T-1 净值预测及基于期货的 T-0 实时净值仪表盘： 自动穿透持仓，获取基金组合底层的等效股票集中度及行业分布： 在量化平台使用 这里以聚宽为例，打开聚宽研究环境的 jupyter notebook，运行以下命令： 即可在量化云平台正常使用 xalpha，并和云平台提供数据无缝结合。 如果想在云平台研究环境尝试最新开发版 xalpha，所需配置如下。 由于 xalpha 整合了部分聚宽数据源的 API，在云端直接 xa.provider.set jq data(debug=True) 即可激活聚宽数据源。 致谢 感谢集思录对本项目的支持和赞助，可以在这里查看基于 xalpha 引擎构建的 QDII 基金净值预测 (2026.3 合规原因下架)。 免责声明 本项目仅提供获取公开数据的示例代码，不提供任何数据存储和服务。 软件用户需自行遵守相关网站的使用条款及法律法规。 博客 - xalpha 诞生记 - xalpha 设计哲学及其他","default_branch":null,"files":null,"tree":[],"storefront":"/r/refraction-ray","claimed":false,"request_supported":{"post":"https://gitbuyer.com/r/refraction-ray/xalpha/request-supported","requests":0},"note":"indexed from public GitHub; nothing is for sale on this page. Clone it from GitHub. Paid listings live at /search."}