Problem or motivation
Problem or motivation / 需求背景
非常喜欢 QuantDinger 这个项目,尤其是其 AI Agent 的设计架构。目前系统主要支持了美股(IBKR/Alpaca)和加密货币,但对于国内广大的量化投资者来说,中国 A 股市场也有强烈的量化交易需求。
如果能让 QuantDinger 支持 A 股,将会极大地丰富本项目的应用场景,吸引更多国内开发者加入社区。
Proposed solution
Proposed solution / 建议的实现方案
考虑到 A 股的特殊国情,建议可以从以下几个方向考虑接入:
- 行情数据源: 接入国内开源的
AkShare 或 Tushare,用于获取 A 股的历史日线/分钟线以及实时行情。
- 交易柜台适配: 目前国内个人量化实盘最主流、最合规的方案是券商提供的 QMT(极简模式下的 XtQuant 库)。可以考虑在
backend_api_python/app/services/ 下新增一个 xtquant_service.py 作为 Broker 适配器。
需要注意的 A 股核心交易规则:
- T+1 机制: 当天买入的股票当天无法卖出,持仓管理需要区分“今日持仓”和“可用持仓”。
- 交易单位: 买入必须是 100 股(一手)的整数倍。
- 涨跌停限制: 主板 10%,创业板/科创板 20%,触及涨跌停时无法撮合。
Alternatives considered
Alternatives considered / 其他替代方案
如果不直接修改底层回测和实盘状态机,也可以考虑提供一个标准的 A股 Webhook 信号转发规范。让 QuantDinger 专门负责 AI 策略信号生成,生成信号后通过 Webhook 推送给用户本地运行的 QMT 下单脚本。
非常期待作者大大能够考虑这个提议!感谢对开源社区的贡献!
Problem or motivation
Problem or motivation / 需求背景
非常喜欢 QuantDinger 这个项目,尤其是其 AI Agent 的设计架构。目前系统主要支持了美股(IBKR/Alpaca)和加密货币,但对于国内广大的量化投资者来说,中国 A 股市场也有强烈的量化交易需求。
如果能让 QuantDinger 支持 A 股,将会极大地丰富本项目的应用场景,吸引更多国内开发者加入社区。
Proposed solution
Proposed solution / 建议的实现方案
考虑到 A 股的特殊国情,建议可以从以下几个方向考虑接入:
AkShare或Tushare,用于获取 A 股的历史日线/分钟线以及实时行情。backend_api_python/app/services/下新增一个xtquant_service.py作为 Broker 适配器。需要注意的 A 股核心交易规则:
Alternatives considered
Alternatives considered / 其他替代方案
如果不直接修改底层回测和实盘状态机,也可以考虑提供一个标准的 A股 Webhook 信号转发规范。让 QuantDinger 专门负责 AI 策略信号生成,生成信号后通过 Webhook 推送给用户本地运行的 QMT 下单脚本。
非常期待作者大大能够考虑这个提议!感谢对开源社区的贡献!