rqalpha

Name: rqalpha
Author: lzwme

160stars33forks

How to install rqalpha?

lzwme/finance-quant-skills/rqalpha

$npx -y skills add lzwme/finance-quant-skills --skill rqalpha

Installs into the current project.

Summary

RQAlpha 米筐开源事件驱动回测框架。支持A股和期货，模块化架构，可自由扩展；当用户需要快速回测A股/期货策略、使用内置数据（download-bundle）、开发Mod插件，或提及 rqalpha、米筐时使用。与 backtrader 相比，rqalpha 内置A股日线数据、安装更简便，适合快速验证；backtrader 更灵活、社区更大。若用户仅需数据获取而无回测需求，引导使用 baostock/akshare/tushare 等数据 Skill。

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SKILL.md

1	# RQAlpha（米筐开源回测框架）
2
3	[RQAlpha](https://github.com/ricequant/rqalpha) 是 [米筐科技](https://www.ricequant.com) 开发的开源事件驱动回测框架。提供A股和期货市场的策略开发、回测和模拟交易完整解决方案。高度模块化，支持插件（Mod）系统扩展。
4
5	> 文档：https://rqalpha.readthedocs.io
6
7	## 安装
8
9	```bash
10	pip install rqalpha
11
12	# 下载内置数据包（A股日线数据）
13	rqalpha download-bundle
14
15	# 验证安装
16	python -c "import rqalpha; print(rqalpha.__version__)"
17	```
18
19	## 策略结构
20
21	```python
22	from rqalpha.api import * # 导入所有 API 函数（含 logger）
23
24	def init(context):
25	"""策略启动时调用一次 — 设置订阅和参数"""
26	context.stock = '000001.XSHE'
27	context.fired = False
28
29	def handle_bar(context, bar_dict):
30	"""每根K线调用 — 主要交易逻辑"""
31	if not context.fired:
32	order_shares(context.stock, 1000)
33	context.fired = True
34	logger.info('买入完成') # logger 通过 from rqalpha.api import * 自动可用
35
36	def before_trading(context):
37	"""每个交易日开盘前调用"""
38	pass
39
40	def after_trading(context):
41	"""每个交易日收盘后调用"""
42	pass
43	```
44
45	> 注意：`from rqalpha.api import *` 会自动导入 `logger`，可直接使用 `logger.info()`、`logger.warn()`、`logger.error()` 输出日志。
46
47	## 运行回测
48
49	### 命令行
50
51	```bash
52	rqalpha run \
53	-f strategy.py \
54	-s 2024-01-01 \
55	-e 2024-06-30 \
56	--account stock 100000 \
57	--benchmark 000300.XSHG \
58	--plot
59	```
60
61	### Python API
62
63	```python
64	from rqalpha.api import *
65	from rqalpha import run_func
66
67	config = {
68	"base": {
69	"start_date": "2024-01-01",
70	"end_date": "2024-06-30",
71	"accounts": {"stock": 100000},
72	"benchmark": "000300.XSHG",
73	"frequency": "1d",
74	},
75	"extra": {
76	"log_level": "warning",
77	},
78	"mod": {
79	"sys_analyser": {"enabled": True, "plot": True},
80	},
81	}
82
83	result = run_func(init=init, handle_bar=handle_bar, config=config)
84	print(result)
85	```
86
87	---
88
89	## 代码格式
90
91	\| 市场 \| 后缀 \| 示例 \|
92	\|---\|---\|---\|
93	\| 上海A股 \| `.XSHG` \| `600000.XSHG`（浦发银行） \|
94	\| 深圳A股 \| `.XSHE` \| `000001.XSHE`（平安银行） \|
95	\| 指数 \| `.XSHG/.XSHE` \| `000300.XSHG`（沪深300） \|
96	\| 期货 \| `.XSGE/.XDCE/.XZCE/.CCFX` \| `IF2401.CCFX`（沪深300期货） \|
97
98	---
99
100	## 下单函数
101
102	### 股票下单
103
104	```python
105	# 按股数买卖
106	order_shares('000001.XSHE', 1000) # 买入1000股
107	order_shares('000001.XSHE', -500) # 卖出500股
108
109	# 按手买入（1手=100股）
110	order_lots('000001.XSHE', 10) # 买入10手（1000股）
111
112	# 按金额买入
113	order_value('000001.XSHE', 50000) # 买入5万元
114
115	# 按组合比例买入
116	order_percent('000001.XSHE', 0.5) # 买入组合值50%的仓位
117
118	# 目标仓位
119	order_target_value('000001.XSHE', 100000) # 调整到10万元
120	order_target_percent('000001.XSHE', 0.3) # 调整到组合的30%
121
122	# 撤单
123	cancel_order(order_id)
124	```
125
126	### 期货下单
127
128	```python
129	# 开仓
130	buy_open('IF2401.CCFX', 1) # 买入开多1手
131	sell_open('IF2401.CCFX', 1) # 卖出开空1手
132
133	# 平仓
134	sell_close('IF2401.CCFX', 1) # 卖出平多1手
135	buy_close('IF2401.CCFX', 1) # 买入平空1手
136	```
137
138	## 数据查询函数
139
140	```python
141	def handle_bar(context, bar_dict):
142	# 当前K线数据
143	bar = bar_dict['000001.XSHE']
144	price = bar.close
145	volume = bar.volume
146	dt = bar.datetime
147
148	# 历史数据（返回DataFrame）
149	prices = history_bars('000001.XSHE', bar_count=20, frequency='1d',
150	fields=['close', 'volume', 'open', 'high', 'low'])
151
152	# 检查股票是否可交易
153	tradable = is_valid_price(bar.close)
154
155	# 检查是否停牌
156	suspended = is_suspended('000001.XSHE')
157	```
158
159	## 投资组合与持仓
160
161	```python
162	def handle_bar(context, bar_dict):
163	# 组合信息
164	cash = context.portfolio.cash # 可用资金
165	total = context.portfolio.total_value # 总资产
166	market_value = context.portfolio.market_value # 持仓市值
167	pnl = context.portfolio.pnl # 总盈亏
168	returns = context.portfolio.daily_returns # 日收益率
169
170	# 持仓信息
171	positions = context.portfolio.positions
172	for stock, pos in positions.items():
173	print(f'{stock}: quantity={pos.quantity}, '
174	f'sellable={pos.sellable}, '
175	f'avg_price={pos.avg_price:.2f}, '
176	f'market_value={pos.market_value:.2f}, '
177	f'pnl={pos.pnl:.2f}')
178	```
179
180	## 定时调度
181
182	```python
183	from rqalpha.api import *
184
185	def init(context):
186	# 每个交易日指定时间运行函数
187	scheduler.run_daily(rebalance, time_rule=market_open(minute=5))
188	# 每周运行（每周一）
189	scheduler.run_weekly(weekly_task, tradingday=1, time_rule=market_open(minute=5))
190	# 每月运行（首个交易日）
191	scheduler.run_monthly(monthly_task, tradingday=1, time_rule=market_open(minute=5))
192
193	def rebalance(context, bar_dict):
194	pass
195	```
196
197	---
198
199	## Mod系统（插件）
200
201	RQAlpha的模块化架构允许通过Mod扩展功能：
202
203	```python
204	config = {
205	"mod": {
206	"sys_analyser": {
207	"enabled": True,
208	"plot": True,
209	"benchmark": "000300.XSHG",
210	},
211	"sys_simulation": {
212	"enabled": True,
213	"matching_type": "current_bar", # 撮合方式：current_bar（当前Bar）或 next_bar（下一Bar）
214	"slippage": 0.01, # 滑点（元）
215	},
216	"sys_transaction_

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Type

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1	# RQAlpha（米筐开源回测框架）
2
3	[RQAlpha](https://github.com/ricequant/rqalpha) 是 [米筐科技](https://www.ricequant.com) 开发的开源事件驱动回测框架。提供A股和期货市场的策略开发、回测和模拟交易完整解决方案。高度模块化，支持插件（Mod）系统扩展。
4
5	> 文档：https://rqalpha.readthedocs.io
6
7	## 安装
8
9	```bash
10	pip install rqalpha
11
12	# 下载内置数据包（A股日线数据）
13	rqalpha download-bundle
14
15	# 验证安装
16	python -c "import rqalpha; print(rqalpha.__version__)"
17	```
18
19	## 策略结构
20
21	```python
22	from rqalpha.api import * # 导入所有 API 函数（含 logger）
23
24	def init(context):
25	"""策略启动时调用一次 — 设置订阅和参数"""
26	context.stock = '000001.XSHE'
27	context.fired = False
28
29	def handle_bar(context, bar_dict):
30	"""每根K线调用 — 主要交易逻辑"""
31	if not context.fired:
32	order_shares(context.stock, 1000)
33	context.fired = True
34	logger.info('买入完成') # logger 通过 from rqalpha.api import * 自动可用
35
36	def before_trading(context):
37	"""每个交易日开盘前调用"""
38	pass
39
40	def after_trading(context):
41	"""每个交易日收盘后调用"""
42	pass
43	```
44
45	> 注意：`from rqalpha.api import *` 会自动导入 `logger`，可直接使用 `logger.info()`、`logger.warn()`、`logger.error()` 输出日志。
46
47	## 运行回测
48
49	### 命令行
50
51	```bash
52	rqalpha run \
53	-f strategy.py \
54	-s 2024-01-01 \
55	-e 2024-06-30 \
56	--account stock 100000 \
57	--benchmark 000300.XSHG \
58	--plot
59	```
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61	### Python API
62
63	```python
64	from rqalpha.api import *
65	from rqalpha import run_func
66
67	config = {
68	"base": {
69	"start_date": "2024-01-01",
70	"end_date": "2024-06-30",
71	"accounts": {"stock": 100000},
72	"benchmark": "000300.XSHG",
73	"frequency": "1d",
74	},
75	"extra": {
76	"log_level": "warning",
77	},
78	"mod": {
79	"sys_analyser": {"enabled": True, "plot": True},
80	},
81	}
82
83	result = run_func(init=init, handle_bar=handle_bar, config=config)
84	print(result)
85	```
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87	---
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89	## 代码格式
90
91	\| 市场 \| 后缀 \| 示例 \|
92	\|---\|---\|---\|
93	\| 上海A股 \| `.XSHG` \| `600000.XSHG`（浦发银行） \|
94	\| 深圳A股 \| `.XSHE` \| `000001.XSHE`（平安银行） \|
95	\| 指数 \| `.XSHG/.XSHE` \| `000300.XSHG`（沪深300） \|
96	\| 期货 \| `.XSGE/.XDCE/.XZCE/.CCFX` \| `IF2401.CCFX`（沪深300期货） \|
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98	---
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100	## 下单函数
101
102	### 股票下单
103
104	```python
105	# 按股数买卖
106	order_shares('000001.XSHE', 1000) # 买入1000股
107	order_shares('000001.XSHE', -500) # 卖出500股
108
109	# 按手买入（1手=100股）
110	order_lots('000001.XSHE', 10) # 买入10手（1000股）
111
112	# 按金额买入
113	order_value('000001.XSHE', 50000) # 买入5万元
114
115	# 按组合比例买入
116	order_percent('000001.XSHE', 0.5) # 买入组合值50%的仓位
117
118	# 目标仓位
119	order_target_value('000001.XSHE', 100000) # 调整到10万元
120	order_target_percent('000001.XSHE', 0.3) # 调整到组合的30%
121
122	# 撤单
123	cancel_order(order_id)
124	```
125
126	### 期货下单
127
128	```python
129	# 开仓
130	buy_open('IF2401.CCFX', 1) # 买入开多1手
131	sell_open('IF2401.CCFX', 1) # 卖出开空1手
132
133	# 平仓
134	sell_close('IF2401.CCFX', 1) # 卖出平多1手
135	buy_close('IF2401.CCFX', 1) # 买入平空1手
136	```
137
138	## 数据查询函数
139
140	```python
141	def handle_bar(context, bar_dict):
142	# 当前K线数据
143	bar = bar_dict['000001.XSHE']
144	price = bar.close
145	volume = bar.volume
146	dt = bar.datetime
147
148	# 历史数据（返回DataFrame）
149	prices = history_bars('000001.XSHE', bar_count=20, frequency='1d',
150	fields=['close', 'volume', 'open', 'high', 'low'])
151
152	# 检查股票是否可交易
153	tradable = is_valid_price(bar.close)
154
155	# 检查是否停牌
156	suspended = is_suspended('000001.XSHE')
157	```
158
159	## 投资组合与持仓
160
161	```python
162	def handle_bar(context, bar_dict):
163	# 组合信息
164	cash = context.portfolio.cash # 可用资金
165	total = context.portfolio.total_value # 总资产
166	market_value = context.portfolio.market_value # 持仓市值
167	pnl = context.portfolio.pnl # 总盈亏
168	returns = context.portfolio.daily_returns # 日收益率
169
170	# 持仓信息
171	positions = context.portfolio.positions
172	for stock, pos in positions.items():
173	print(f'{stock}: quantity={pos.quantity}, '
174	f'sellable={pos.sellable}, '
175	f'avg_price={pos.avg_price:.2f}, '
176	f'market_value={pos.market_value:.2f}, '
177	f'pnl={pos.pnl:.2f}')
178	```
179
180	## 定时调度
181
182	```python
183	from rqalpha.api import *
184
185	def init(context):
186	# 每个交易日指定时间运行函数
187	scheduler.run_daily(rebalance, time_rule=market_open(minute=5))
188	# 每周运行（每周一）
189	scheduler.run_weekly(weekly_task, tradingday=1, time_rule=market_open(minute=5))
190	# 每月运行（首个交易日）
191	scheduler.run_monthly(monthly_task, tradingday=1, time_rule=market_open(minute=5))
192
193	def rebalance(context, bar_dict):
194	pass
195	```
196
197	---
198
199	## Mod系统（插件）
200
201	RQAlpha的模块化架构允许通过Mod扩展功能：
202
203	```python
204	config = {
205	"mod": {
206	"sys_analyser": {
207	"enabled": True,
208	"plot": True,
209	"benchmark": "000300.XSHG",
210	},
211	"sys_simulation": {
212	"enabled": True,
213	"matching_type": "current_bar", # 撮合方式：current_bar（当前Bar）或 next_bar（下一Bar）
214	"slippage": 0.01, # 滑点（元）
215	},
216	"sys_transaction_

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