{"repo":"turtlequant/thesis-backtester","free":true,"listed":false,"github":"https://github.com/turtlequant/thesis-backtester","clone":"git clone https://github.com/turtlequant/thesis-backtester.git","description":"把定性投资判断变成可回测对象","language":"Python","stars":17,"topics":["backtesting","deepseek","investment-analysis","llm-agent","python","quantitative-finance","dag","operator","structured-analysis"],"license":"AGPL-3.0","category":"trading","readme_excerpt":"Thesis Backtester 结构化投研引擎：把投资论点组织为可复用算子、确定性研究流程和可验证的历史实验。 Thesis Backtester 是一个面向 A 股研究的本地优先应用。它把数值筛选、定性分析、历史验证和报告管理放在同一套数据口径下，并让 LLM 在既定研究管线中辅助工作，而不是用自由对话替代研究流程。 传统量化回测擅长验证“PE 小于 10”一类数值规则。本项目进一步尝试验证更接近真实投研的问题： - 高股息是否可持续，还是在透支未来？ - 低估值是真便宜，还是价值陷阱？ - 管理层是在创造长期价值，还是进行短期资本运作？ - 同一套研究框架放回历史截面后，是否仍有增量判断力？ 核心方法 项目的核心不是聊天界面，而是 算子 + 层级编排 ： - 算子 描述边界明确、可复用的研究方法，包括输入数据、分析步骤、输出字段和结论约束。 - 研究框架 先按分析方向组合多个算子，再通过章节依赖形成固定 DAG。 - 执行引擎 严格按照 DAG 运行，保存每章证据、结构化输出和综合判断。 - 投研助手 读取当前页面的结构化状态，通过与人工相同的既有 API 辅助解释和修改；正式分析仍由确定性管线执行。 - 历史验证 在历史截面冻结数据、筛选策略和框架。仅当前可用的算子会替换为输出契约一致的历史实现；无法安全替换时才阻止运行，不会静默跳过。 截面筛选不依赖定性结论；结构化投研可以单向引用已保存的筛选策略或候选池。 桌面应用 应用同时支持原生桌面窗口和浏览器访问，包含三个工作区： 工作区 功能 --- --- 基础设施 数据维护、因子库、算子库、研究框架、系统设置 截面筛选 策略构建、指定日期截面选股、多截面历史验证 结构化投研 个股分析、最新批量研判、框架历史验证、分析报告 每个功能页面拥有独立的助手上下文和对话历史。右侧助手默认开启，但不会在运行期间动态改变 DAG。 查看关键工作流界面 策略构建 历史验证 最新研判 分析报告 查看基础设施、截面筛选与结构化投研的完整界面图览。 数据口径 项目只有一个应用，不区分社区版和内部版；BaoStock、Tushare 与 AKShare 是边界不同的独立适配器。 Provider 定位 历史本地库 主要边界 --- --- ---: --- BaoStock（默认） 免费历史行情与基础估值基线 是 可完成行情、复权、基础估值和有限季度指标研究；不是完整三大财务报表口径 Tushare Pro 订阅型完整历史基线 是 行情、估值、财报和治理覆盖取决于 Token 权限与套餐 AKShare 免费即时分析 否 用于当前公开数据、新闻和市场上下文，不参与严格历史数据库补齐 BaoStock 与 Tushare 分别写入 workspace/data/providers/ /market.db 。单次分析、筛选或回测只读取当前 Provider，不会从其他数据源静默补字段。行情、复权因子和估值快照按交易日原子提交；财务数据按安全检查点续传，中断后可以继续增量维护。 完整设计见数据层文档。 快速开始 要求 Python 3.9+ 和 uv。项目始终使用自己的 .venv ： 启动后会打开原生窗口，也可以在本机浏览器访问： 推荐的首次使用顺序： 1. 在“基础设施 → 系统设置”中选择 Provider；如使用 Tushare，配置 Token。 2. 在“数据维护”中初始化股票列表、交易日历、行情和所需财务数据。 3. 如需结构化投研，在系统设置中配置 OpenAI 兼容的 LLM 地址、模型与 API ","default_branch":null,"files":null,"tree":[],"storefront":"/r/turtlequant","claimed":false,"request_supported":{"post":"https://gitbuyer.com/r/turtlequant/thesis-backtester/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."}