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tgtrader

★ 37 Open GitHub ↗

量化交易工具集，旨在以低代码的方式，来进行量化投研、回测和交易（微信公众号：天工量化）

// repository documentation

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# tgtrader天工量化投研分析客户端

- 提供开箱即用的分析工具
- 对于小白，可以直接使用可视化分析工具，零代码开启量化分析
- 对于有一定经验的开发者，结合使用sdk开发，更加灵活

## 微信公众号： 天工量化

**关注即可获取**：

1. tgtrader的最佳实践：如何用好tgtrader以提高投研效率
2. 研报复现：各大券商研报复现，源码公开
3. 策略分享：基于tg量化工具集，实现各类策略
4. 实盘跟踪：已上线的实盘策略持续跟进

## 源码地址

> github: https://github.com/smartian1/tgtrader
gitee: https://gitee.com/smartian123/tgtrader

## 安装

```sh
pip install tgtrader

如果网络不通，可以使用国内镜像源
pip install tgtrader -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
```

## 更新日志

**v1.3.5**

- 工具集: 支持FF5风格分析
![alt text](https://raw.githubusercontent.com/smartian1/tgtrader-image/main/2025-04/250406210648309_1743944808327.png)

**v1.3.2**

- 工具集: 支持选定标的计算相关性，以及进行层次聚类分析
![alt text](https://raw.githubusercontent.com/smartian1/tgtrader/main/tgtrader/images/corr_metrix.png)
![alt text](https://raw.githubusercontent.com/smartian1/tgtrader/main/tgtrader/images/corr_cluster1.png)

**v1.3.1**

- 支持港股期权交易
![alt text](https://raw.githubusercontent.com/smartian1/tgtrader/main/tgtrader/images/hk_option.png)

**v1.2.0**

- 数据流支持使用AI大模型解读财经新闻
- 支持任务调度，定时执行数据加工流，用于实时解析财经新闻
**AI大模型解读财经新闻**
![alt text](https://raw.githubusercontent.com/smartian1/tgtrader/main/tgtrader/images/news_reader.png)

**v1.1.0**

- 支持画布拖拽构建数据加工流程，无需写代码
**拖拽构建数据加工流程**
![alt text](https://raw.githubusercontent.com/smartian1/tgtrader/main/tgtrader/images/preview.png)

**v1.0.1**

- 增加数据初始化、数据查询页面

- 增加知识库页面，显示jupyter notebook

**v1.0.0**

可视化策略回测

- 支持在**本地运行可视化页面**, 仅需两行代码

- 已支持的**内置策略**: 目标权重策略, 风险平价策略 (策略不断扩充中)

- **我的策略**: 将回测策略及参数保存到个人空间

- **策略详情**: 查看策略详情, 并支持查看策略回测和模拟阶段绩效

## 客户端使用说明

```sh
创建虚拟环境(建议)
python -m venv venv_tgtrader

激活虚拟环境
1. windows
.\venv_tgtrader\Scripts\activate
2. mac/linux
source venv_tgtrader/bin/activate

安装tgtrader
pip install tgtrader

初始化数据(会提示输入管理员admin密码，连续输入两次即可，后续登录时使用)
python -m tgtrader.streamlit_pages.init_data

启动客户端
1. 创建一个python文件(要与初始化数据时目录保持一致)，例如：tgtrader_cli.py
2. 在文件中添加以下代码：

from tgtrader.streamlit_pages.main import run
run()

3. 运行
  streamlit run tgtrader_cli.py

4. 定时任务启动(刷新财经新闻)
  python -m tgtrader.tasks.task_scheduler
```

####

tgtrader

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