simon/qlib
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qlib/docs/ARCHITECTURE.md
T
Simon 8eb3b4ac2a chore: 项目初始化 — 工程文档、配置与目录骨架 
- AGENT.md / docs/ARCHITECTURE.md 约束与架构文档入库（README 覆盖远端模板）
- 根级配置：.gitignore / .env.example / config.yaml（密钥只走 .env，不入库）
- 目录占位：data(parquet/qlib/raw/normalized) / experiments / docker / frontend/web / scripts
2026-09-06 16:09:07 +08:00

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# A股个人量化选股与回测平台架构
> 版本：v1.0
> 定位：个人开发、A股、中低频选股/回测、AI Agent 二次开发
> 数据源优先级：Tushare > 新浪财经
> 当前数据库：SQLite
> 未来数据库：MySQL
> 核心量化引擎：Qlib
> 前端：React / Next.js
> 后端：FastAPI + Python
---
## 1. 项目目标
本项目不是简单给 Qlib 套一个 Web UI，而是构建一个独立的个人量化研究平台：
```text
Web 前端
↓
FastAPI
↓
Research Specification
↓
业务服务层
├── 数据服务
├── 股票池服务
├── 因子服务
├── 选股服务
├── 模型服务
├── 回测服务
└── 实验服务
↓
Qlib / ML
↓
标准化研究结果
↓
SQLite / Parquet
↓
Web 前端
```
AI Agent 作为独立能力层，通过受控 Tool 调用上述服务，而不是直接操作数据库或随意修改 Qlib 内部代码。
---
# 2. 总体架构
```text
┌──────────────────────┐
│ React / Next │
│ │
│ Dashboard │
│ 股票池 │
│ 因子研究 │
│ 选股 │
│ 回测 │
│ Experiment │
│ AI Research │
└──────────┬───────────┘
│
REST / SSE
│
▼
┌──────────────────────┐
│ FastAPI │
│ │
│ API / Auth / DTO │
│ Job / Validation │
└──────────┬───────────┘
│
┌────────────┼────────────┐
│ │ │
▼ ▼ ▼
Data Service Research Agent Service
│ Service │
│ │ │
▼ ▼ ▼
DAO / Repo Qlib / ML Agent Tools
│ │ │
└────────────┼──────────────┘
▼
┌──────────────────────┐
│ Persistence │
│ │
│ SQLite │
│ Parquet │
│ Qlib Dataset │
└──────────────────────┘
```
---
# 3. 核心设计原则
## 3.1 Qlib 不是系统数据库
Qlib 负责：
- Feature / Dataset
- 模型训练
- Prediction
- Portfolio
- Backtest
- 部分分析工具
Qlib 不作为业务系统唯一数据存储。
系统数据分为：
```text
业务数据 → SQLite
历史/分析型大数据 → Parquet
Qlib计算数据 → Qlib Dataset
实验结果 → SQLite
```
## 3.2 前端不能直接调用 Qlib
必须经过：
```text
Frontend
↓
FastAPI
↓
Application Service
↓
Qlib Adapter
↓
Qlib
```
这样未来可以替换 Qlib，而不影响前端。
## 3.3 DAO 必须与数据库实现解耦
业务代码禁止直接：
```python
sqlite3.connect(...)
```
也禁止在 Service 中写 SQL。
必须：
```text
Service
↓
Repository / DAO Interface
↓
SQLite Repository
```
未来：
```text
Service
↓
Repository Interface
├── SQLite Repository
└── MySQL Repository
```
业务层不感知底层数据库。
---
# 4. 数据源架构
## 4.1 数据源优先级
```text
Data Service
│
┌────────┴────────┐
▼ ▼
Tushare Sina
Primary Secondary
│ │
└────────┬────────┘
▼
Normalization
│
Validation
│
Storage
```
### 第一优先级：Tushare
用于：
- 股票基本信息
- 日线行情
- 复权因子
- 指数
- 财务数据
- 分红送转
- 停复牌
- 行业/概念
- 其他可用数据
### 第二优先级：新浪财经
主要作为：
- Tushare 数据缺失补充
- 行情数据校验
- 特定实时/准实时数据补充
新浪数据必须经过统一 Adapter，禁止业务代码直接调用新浪接口。
---
# 5. 数据采集流水线
```text
Scheduler
↓
Data Source Adapter
↓
Raw Response
↓
Schema Validation
↓
Normalization
↓
Deduplication
↓
Business Validation
↓
DAO
↓
SQLite
↓
Parquet Export
↓
Qlib Dataset
```
每个数据源都必须有独立 Adapter：
```text
data/
├── sources/
│ ├── base.py
│ ├── tushare.py
│ └── sina.py
├── normalizers/
├── validators/
└── service.py
```
业务层只依赖：
```python
MarketDataProvider
```
而不是：
```python
TushareClient
```
---
# 6. 数据库设计
## 6.1 SQLite 定位
SQLite 用于：
- 股票基础信息
- 数据源状态
- 数据同步记录
- 因子定义
- 策略定义
- 回测配置
- Experiment metadata
- Job
- 用户配置
- 系统配置
SQLite 不建议长期承载超大规模原始行情明细。
历史行情和大量 Feature 优先使用 Parquet。
---
# 7. DAO / Repository 设计
推荐使用：
```text
SQLAlchemy 2.x
+
Repository Pattern
+
Pydantic DTO
```
目录：
```text
backend/
├── domain/
│ ├── entities/
│ └── repositories/
│
├── infrastructure/
│ └── persistence/
│ ├── sqlalchemy/
│ │ ├── models/
│ │ ├── repositories/
│ │ └── session.py
│ └── migrations/
│
└── application/
└── services/
```
Repository 接口示例：
```python
class StockRepository(Protocol):
def get_by_symbol(self, symbol: str) -> Stock | None: ...
def list(self, filters: StockFilter) -> list[Stock]: ...
def save(self, stock: Stock) -> Stock: ...
```
SQLite：
```python
class SqlAlchemyStockRepository(StockRepository):
...
```
未来 MySQL：
```python
class MySqlStockRepository(StockRepository):
...
```
推荐实际上让两者都基于 SQLAlchemy，而不是分别维护两套 SQL。
这样数据库切换主要通过：
```text
DATABASE_URL
```
完成。
例如：
```text
SQLite:
sqlite:///./data/quant.db
MySQL:
mysql+pymysql://user:password@host/quant
```
业务 Service 不需要修改。
---
# 8. 建议的核心数据库表
第一阶段至少包括：
```text
stock
stock_daily
stock_adjust_factor
industry
stock_industry
index
index_daily
trading_calendar
suspend_data
stock_st_data
financial_indicator
income_statement
balance_sheet
cashflow_statement
factor_definition
factor_test
strategy
strategy_factor
backtest
backtest_trade
backtest_position
backtest_metric
experiment
experiment_artifact
job
data_sync_log
```
注意：
`stock_daily` 等大量时序数据如果规模变大，应逐渐迁移到：
```text
Parquet
```
SQLite 保留元数据和索引。
---
# 9. 时间与未来函数防护
所有研究数据必须明确：
```text
trade_date
report_date
announce_date
effective_date
```
财务数据必须按照 `announce_date` 控制可见性。
禁止：
```text
使用未来公告的财务数据回测过去
```
所有数据查询必须明确：
```text
as_of_date
```
例如：
```python
get_financial_data(
symbol="600519.SH",
as_of_date="2024-06-30"
)
```
只允许返回当时市场已经知道的数据。
---
# 10. Domain 层
建议核心领域对象：
```text
Stock
Universe
Factor
FactorTest
Model
Strategy
Portfolio
Backtest
Experiment
Job
```
例如：
```text
Universe
↓
Factor
↓
Model
↓
Strategy
↓
Backtest
↓
Experiment
```
---
# 11. Research Specification
前端、AI Agent 和后端统一使用自己的研究描述对象。
示例：
```json
{
"type": "backtest",
"universe": {
"market": "CN_A",
"exclude_st": true,
"exclude_suspended": true,
"min_listing_days": 250
},
"factors": [
{
"name": "momentum_60",
"weight": 0.3
},
{
"name": "roe_ttm",
"weight": 0.3
},
{
"name": "low_volatility_60",
"weight": 0.4
}
],
"selection": {
"top_n": 30
},
"rebalance": "monthly",
"period": {
"start": "2015-01-01",
"end": "2026-08-31"
}
}
```
然后：
```text
Research Specification
↓
Validator
↓
Strategy Builder
↓
Qlib Adapter
```
---
# 12. 前端结构
第一阶段：
```text
Dashboard
股票池
因子研究
选股
回测
Experiment
```
第二阶段：
```text
模型研究
Portfolio
AI Research
数据管理
```
---
# 13. 前端输入
## 股票池
支持：
- 市场
- 股票类型
- 行业
- 市值
- 流动性
- 上市时间
- ST
- 停牌
- 指数成分
## 因子
支持：
- 内置因子
- 自定义表达式
- 因子组合
- 权重
- 标准化
- 中性化
## 选股
支持：
- Top N
- Top %
- Score
- 等权
- Score 加权
- 行业约束
- 单股权重上限
## 回测
支持：
- 起止日期
- 调仓频率
- 初始资金
- 手续费
- 印花税
- 滑点
- 涨跌停限制
- 停牌限制
---
# 14. 前端输出
回测结果统一转换为：
```text
BacktestResult
├── summary
├── equity_curve
├── drawdown
├── monthly_returns
├── yearly_returns
├── positions
├── trades
├── turnover
├── risk_metrics
└── factor_exposure
```
这样前端完全不需要理解 Qlib 内部对象。
---
# 15. 异步 Job
所有耗时任务必须异步：
```text
POST /api/backtests
↓
Job Created
↓
Worker
↓
Qlib
↓
Result
```
前端通过：
```text
SSE
```
接收：
```text
queued
running
factor_calculation
model_training
backtesting
analysis
completed
failed
```
第一阶段可以使用：
```text
FastAPI BackgroundTasks
```
或简单本地 Worker。
系统复杂后再引入：
```text
Redis + Celery/RQ
```
不要第一版过度工程化。
---
# 16. Qlib Adapter
Qlib 必须被封装：
```text
quant/
├── qlib_adapter/
│ ├── dataset.py
│ ├── feature.py
│ ├── model.py
│ ├── backtest.py
│ └── provider.py
```
业务代码：
```python
backtest_service.run(spec)
```
而不是：
```python
qlib.init(...)
qlib.workflow(...)
```
散落在项目各处。
---
# 17. AI Agent 架构
Agent 只能调用 Tool：
```text
Agent
├── search_stocks
├── inspect_factor
├── test_factor
├── create_strategy
├── run_backtest
├── compare_experiments
├── get_backtest_result
└── create_experiment
```
Agent 禁止：
```text
直接 SQL
直接修改数据库
直接删除数据
直接执行任意 shell
直接修改生产策略
```
Agent：
```text
自然语言
↓
Research Plan
↓
Tool Calls
↓
Research Specification
↓
执行
↓
Experiment
↓
分析
```
---
# 18. AI Research 示例
用户：
> 帮我寻找适合A股月度调仓的低频选股因子。
Agent：
```text
1. 获取A股股票池
2. 创建候选因子
3. IC测试
4. RankIC测试
5. 分层测试
6. 相关性分析
7. 删除冗余因子
8. 组合因子
9. Walk Forward
10. 回测
11. 保存 Experiment
12. 输出结论
```
Agent 不能因为一次回测表现好就直接认为策略有效。
必须关注：
```text
样本外
Walk Forward
不同市场阶段
交易成本
换手率
因子稳定性
```
---
# 19. 推荐的开发目录
```text
quant-platform/
│
├── frontend/
│ └── web/
│
├── backend/
│ ├── app/
│ │ ├── api/
│ │ ├── application/
│ │ ├── domain/
│ │ ├── infrastructure/
│ │ ├── quant/
│ │ ├── agent/
│ │ └── core/
│ │
│ └── tests/
│
├── data/
│ ├── raw/
│ ├── normalized/
│ ├── parquet/
│ └── qlib/
│
├── experiments/
│
├── scripts/
│
├── docker/
│
├── docs/
│
├── ARCHITECTURE.md
├── AGENT.md
└── README.md
```
---
# 20. 第一阶段 MVP
不要一开始做所有功能。
### Phase 1：数据
```text
Tushare
↓
标准化
↓
SQLite
↓
Parquet
```
完成：
- 股票列表
- 交易日历
- 日线
- 复权因子
- 基本财务指标
### Phase 2：Qlib
```text
Parquet
↓
Qlib Dataset
↓
Alpha158 / 自定义因子
↓
LightGBM
↓
Backtest
```
### Phase 3：Web
完成：
```text
股票池
因子
选股
回测
结果
```
### Phase 4：Experiment
所有研究自动保存。
### Phase 5：AI Agent
最后再接：
```text
自然语言
↓
Research Plan
↓
Tool
↓
Experiment
```
---
# 21. 数据流总图
```text
Tushare
│
▼
Tushare Adapter
│
│ 失败/缺失
▼
Sina Adapter
│
▼
Raw Data
│
▼
Data Validator
│
▼
Normalization
│
┌─────┴──────┐
▼ ▼
SQLite Parquet
│ │
│ ▼
│ Qlib Dataset
│ │
│ ┌─────┴─────┐
│ ▼ ▼
│ Factor Model
│ │ │
│ └─────┬─────┘
│ ▼
│ Strategy
│ │
│ ▼
│ Backtest
│ │
└────────────┤
▼
Experiment
│
┌─────────┴─────────┐
▼ ▼
Web Output AI Analysis
```
---
# 22. 最终原则
这个系统必须坚持：
1. **Tushare 第一，新浪第二**
2. **数据源通过 Adapter 隔离**
3. **DAO / Repository 隔离数据库**
4. **SQLite 当前使用，SQLAlchemy 保证未来 MySQL 可切换**
5. **大量历史时序数据逐渐转 Parquet**
6. **Qlib 是计算引擎，不是整个系统**
7. **前端只面对自己的 Domain API**
8. **前后端通过 Research Specification 解耦**
9. **所有耗时任务异步化**
10. **所有研究产生 Experiment**
11. **严格防止未来函数**
12. **AI Agent 只能通过 Tool 使用研究能力**
13. **第一阶段不做实盘**
14. **第一阶段不做复杂分布式架构**
15. **每个模块都必须可以被单元测试**
最终目标不是：
> Qlib + Web
而是：
> **一个以 Qlib 为量化研究引擎、以 Tushare 为主要数据源、具备清晰 DAO 抽象和 AI Agent 接口的个人 A 股量化研究平台。**
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