# alphas_lab

**Repository Path**: JY2020/alphas_lab

## Basic Information

- **Project Name**: alphas_lab
- **Description**: alpha101, alpha191, alphalens, backtrader, 量化研究
- **Primary Language**: Python
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 6
- **Created**: 2025-10-21
- **Last Updated**: 2025-10-21

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# AlphaLab - 量化因子研究平台

AlphaLab 是一个用于量化因子研究、回测和分析的平台，支持多种因子策略的实现和评估。

## 功能特点

- 支持 Alpha101 因子的计算和分析
- 提供因子回测和性能评估功能
- 包含两个独立的可视化界面：
  - Streamlit 界面 (lab_main.py)
  - Dash 界面 (run_dash.py，推荐)
- 支持多线程因子计算
- 集成数据下载和管理功能

## 安装说明

1. 克隆项目到本地：
```bash
git clone [your-repository-url]
cd alphas_lab
```

2. 创建并激活虚拟环境（推荐）：
```bash
python -m venv venv
# Windows
venv\Scripts\activate
# Linux/Mac
source venv/bin/activate
```

3. 安装依赖：
```bash
pip install -r requirements.txt
```

## 使用说明

### 数据准备

1. 运行数据下载脚本：
需要有qmt账号
```bash
python datas_miniqt.py
```

2. 计算因子（选择其一或全部运行）：
```bash
python alphas_duck.py  
```

### 运行应用

项目提供两种可视化界面，可以根据需要选择使用：

#### 1. Streamlit 界面
```bash
streamlit run lab_main.py
```
- 数据增量更新
- 提供因子分析和回测功能
- 交互式数据可视化
- 适合快速分析和原型验证

#### 2. Dash 界面
```bash
python run_dash.py
```
- 提供更丰富的数据展示功能
- 支持更复杂的交互操作
- 适合深入研究和分析

## 项目结构

- `alphas/` - 可编辑因子相关模块（未完成）
- `dash_app/` - Dash 应用程序代码
- `miniqt/` - 量化工具库，股票K线数据源，实盘交易代码
- `parquet_data/` - 数据存储目录
- `lab_main.py` - Streamlit 应用入口
- `run_dash.py` - Dash 应用入口
- `datas_miniqt.py` - 数据下载和处理模块
- `alphas_duck.py`- Alpha 因子计算纯SQL实现，性能更高效
- `alphas101.py` - Alpha101 因子实现（已不用）
- `alphas191.py` - Alpha191 因子实现（已不用）

## 注意事项

- 首次运行前请确保完成数据下载和因子计算
- 建议使用虚拟环境运行项目
- 数据下载可能需要一定时间，请耐心等待
- 因子计算支持多线程

## 依赖版本

详细的依赖版本要求请参考 `requirements.txt` 文件。