量化策略证伪与研究平台 V1.0 内测版

“市场不需要你聪明，它只需要你不自欺。”

这是一套专为 A 股中低频量化研究打造的全栈本地化平台。它剥离了市面上量化软件 “承诺高收益”的营销噱头，只提供严谨的因子验证流水线、极速的数据处理引擎，以及可复现的回测框架。

三个硬指标（真实数据，拒绝画饼）

内置基础因子模型（价值 + 质量 + 量价）经 9 年跨周期严格证伪，结论如下：

核心功能

1. 极速数据处理引擎（Polars）

全量接入基于 Rust 的 Polars。千万级行情的读取、截面计算、滚动指标生成，速度提升 10 倍以上。

2. 全自动 PIT 财报对齐

严格按公告日（Notice Date）做 Point-in-Time 对齐，解决“早发财报”动量带来的前视偏差。

3. 双模机器学习与归因

内置 XGBoost 与 Random Forest 训练管线，自动输出特征重要性，并集成 SHAP 归因， 让你看清模型“在赚什么钱”。

4. Dash 交互式面板

浏览器内查看 IC 序列、分层收益、持仓明细；内置账户鉴权与邀请码后台， 适用于团队协作与客户分发。

计算一致性（可复现）

本平台的技术指标默认由 纯 Python 实现计算（Wilder 平滑、总体标准差 ddof=0、CCI 用平均绝对偏差）， 不依赖任何第三方 C 库，因此 不同电脑、有没有装 TA-Lib，算出来的指标完全相同。

如需 TA-Lib 加速，必须在 config/indicator_engine.json 里显式写 "engine": "talib"；此时若本机没装 TA-Lib，程序会 直接报错，而不是悄悄换成另一套算法。

为什么不自动降级：两套实现的数值并不完全一致（实测 DI 最大差 0.88）。 自动切换会让同一策略在不同机器上算出不同信号 —— 结果不可复现，比"少一个加速库"危险得多。

部署与启动（断网可用）

环境要求：Windows 10/11 + Python 3.10（安装时勾选 Add to PATH）。 无需联网：自带 334 MB 离线依赖轮子。

1. 解压到 D:\ 或 E:\ 根目录
2. 双击 安装环境.bat（约 2 分钟，无需联网）
3. 抄下 管理员密码.txt 里的随机密码
4. 双击 启动平台.bat（首次需改通达信路径，随后浏览器自动弹出）
5. 用 admin + 刚才的密码登录

数据来源与隐私

• 行情：纯本地读取通达信盘后数据，平台不托管、不上传任何数据
• 财务：内置标准化 PIT 解析模块（需自行放入财报文件）
• 隐私：回测记录、配置、账户密码全部存放本地，杜绝云端泄露

免责声明与风险提示

• 合规：本平台仅为量化研究与学习交流工具，不构成投资建议、荐股或代客理财
• 盈亏自负：回测表现不代表未来收益，实盘盈亏由使用者自行承担
• 版权：内测包定向发放，内含邀请码与试用期追踪，请勿二手倒卖

技术支持与反馈

当前为 V1.0 内测阶段（试用期 14 天）。遇到启动报错、路径不认或功能建议， 请直接反馈：截图 launch.log 或黑窗口报错信息。

售后联系：微信 chxf168

“一个能被证伪的结论，比一个‘看起来一直有效’的结论值钱。”