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我们团队花了半年，从零打造了一个 AI 本地量化交易平台 ～
QuantDinger 是一个由专业团队开发的 AI 驱动、本地优先量化交易平台，已完全开源。
它支持加密货币、股票、外汇全市场，一站式覆盖 AI 研究 → Python 策略开发 → 高性能回测 → 实盘执行 → 运维监控全流程。
核心亮点是：多代理 AI 研究系统 + 本地 RAG + 统一执行层，让策略从自然语言想法快速落地成可执行代码，且所有数据和 API 密钥 100% 留在本地，隐私安全第一。
目前已稳定运行数月，我们决定把核心技术实现、架构决策和踩过的坑全部公开分享。
一、整体架构：为什么选择 Docker Compose + Flask + Vue + 多适配器？ 我们从一开始就定下了「本地自托管、全栈一体化」的目标，避免用户在云 SaaS 和碎片化脚本之间反复切换。核心架构为：前端：Vue3 + Nginx（预构建静态部署，多语言支持中英日韩越泰俄德法阿） 后端：Flask API 网关，统一调度 AI、策略、回测、执行等模块 数据层：PostgreSQL（持久化）+ Redis（任务队列与缓存） 执行层与数据采集层完全解耦，通过适配器支持 CCXT（crypto）、IBKR（股票）、MT5（外汇）等，任意市场挂掉也不影响整体运行。
二、AI 工程化：多 LLM + 记忆 + Ensemble 容错设计AI 在QuantDinger 中不是辅助工具，而是贯穿整个工作流的核心。我们开发了 MultiAIClient 调度器，可动态路由 OpenRouter、OpenAI、Gemini、DeepSeek、本地 Ollama 等多家模型，并根据每个模型能力（strategy_generation、backtest_feedback 等）智能选择。同时加入：超时自动降级 + 重试机制 输出结构化解析 + 正则清洗 本地 RAG（市场新闻 + 历史策略记忆）多 Agent Ensemble 互相校验 这套系统能让用户用自然语言描述策略，AI 快速生成可直接运行的 Python 代码，大幅提升研究效率。
三、策略开发：IndicatorStrategy + ScriptStrategy 双模式我们支持纯 Python 原生策略，避免被 DSL 限制：1. IndicatorStrategy（向量化信号模式） —— 适合快速验证想法 python # 示例：双均线交叉策略 sma_short = df["close"].rolling(20).mean() sma_long = df["close"].rolling(50).mean() df["buy"] = (sma_short > sma_long) & (sma_short.shift(1) <= sma_long.shift(1)) df["sell"] = (sma_short < sma_long) & (sma_short.shift(1) >= sma_long.shift(1)) 2. ScriptStrategy（事件驱动模式） —— 支持 on_init、on_bar、状态机，适合复杂逻辑和精细下单控制。所有策略都支持版本快照，保证回测与实盘 100% 一致。
四、回测与执行：高性能引擎 + 统一 OrderIntent 层回测引擎采用向量化 + 多进程设计，支持参数优化和 Walk-Forward。实盘执行层是我们最满意的部分：抽象出统一的 ExecutionAdapter 策略只输出「订单意图」（OrderIntent） 执行层统一做风控、仓位管理、再路由到具体交易所/券商 目前已支持 10+ 家主流 crypto 交易所 + IBKR + MT5，后续新增适配器非常方便。
五、数据一致性与多用户支持使用 PostgreSQL 复合唯一索引 + ON CONFLICT 处理重复交易记录，保证幂等性。同时支持 OAuth 多用户、角色权限、USDT 计费系统，既能个人本地部署，也支持团队/商业化自托管。
六、部署体验：真正的一键自托管我们把所有服务打包进 Docker Compose，用户只需：bash docker compose up -d --build 即可完成部署，包含健康检查、Worker 管理、环境变量配置等。完全本地运行，零 telemetry，数据永不离机。最后从最初的 idea 到现在 v3.0.1，我们团队一直坚持「本地优先、开发者体验至上、完全开源」的理念。希望 QuantDinger 能成为更多量化爱好者和团队的强大生产力工具。
欢迎大家来体验、提 Issue、一起共建！GitHub 开源地址（Star 支持一下）：github.com/brokermr810/Qu…
演示站：ai.quantdinger.com
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