Fire Quantitative Trading System

基于 Python (FastAPI) 和 React 的量化交易系统，支持股票交易、策略回测和风险管理。

🚀 快速开始

环境要求

Python 3.13+
Node.js 18+
Redis 6.0+
PostgreSQL 13+

安装运行

# 1. 安装依赖
./scripts/install.sh

# 2. 启动服务
./scripts/startup.sh

# 3. 访问应用
# 前端: http://localhost:3000
# 后端: http://localhost:8000
# API文档: http://localhost:8000/docs

详细说明见命令行使用指南

📦 核心模块

Trading 交易引擎

负责订单执行、持仓管理和交易会话控制，是系统的核心执行层。

Strategy 策略系统

提供可扩展的策略框架，支持10+内置策略和自定义策略开发。

Data Pipeline 数据管道

统一多源数据接入，提供实时和历史数据的采集、处理和分发。

Risk 风险管理

三层风险架构，提供预交易检查、实时监控和风险告警。

Broker 券商适配

管理券商配置和交易费用计算，支持多券商账户管理。

WebSocket 实时通信

双向实时数据推送，支持任务进度监控和日志流式传输。

Frontend 前端架构

React 18 + TypeScript 5 构建的响应式交易界面。

🎯 主要功能

交易功能

实盘交易 - 通过 LongPort API 进行港股/美股交易
模拟交易 - 无风险的策略测试环境
策略回测 - 基于历史数据的策略验证
多通道交易 - 支持 Aggressive/Balanced/Conservative 三种模式

策略系统

10+ 内置策略 - 涵盖动量、趋势、均值回归等类型
策略组合 - 支持多策略权重投票机制
自定义开发 - 基于 BaseStrategy 的策略扩展框架
指标缓存 - 两级缓存优化计算性能

风险控制

预交易检查 - 白名单、资金、持仓限制验证
实时监控 - 回撤、日损失、持仓集中度监控
自动止损 - 触发风控限制时自动平仓
分级告警 - 警告、错误、严重三级告警机制

数据服务

实时行情 - WebSocket 毫秒级推送
历史数据 - 支持回测和策略预热
数据导入 - CSV/Excel 批量导入
智能路由 - 根据交易模式自动选择数据源

📚 文档导航

快速开始

项目介绍 - 系统概述和快速上手
命令行工具 - CLI 命令参考
开发指南 - 开发环境搭建
贡献指南 - 如何参与项目

架构文档

核心模块 - 7个核心模块详细文档
领域模型 - 业务领域模型说明
API 参考 - RESTful API 接口文档

开发资源

测试指南 - 单元测试和集成测试
部署指南 - 生产环境部署
故障排查 - 常见问题解决

🤝 贡献

欢迎贡献代码、文档和建议！请查看贡献指南了解详情。

📄 许可证

本项目采用 Apache License 2.0 许可证。

🙏 致谢

感谢所有贡献者和开源社区的支持！