【开源自荐】QuantDinger：可自托管的 AI 量化交易工作台
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评估
- 难度
- 2/5
- 预计耗时
- 1-3 小时
- 新手友好度
- 35/100
- Issue 类型
- 文档
- 描述清晰度
- 需要澄清
- 活跃度
- 活跃
- 技术栈
- docker-compose, flask, postgresql, python, redis
- 领域
- content, documentation
调研方向
提交内容链接了 QuantDinger 的项目主页、Agent/MCP 文档、MCP 源代码和策略开发指南；请先阅读这些材料，以核实项目描述。该 issue 未指明文件，也未说明月度仓库中所需的更改，因此完成这项工作需要明确的发布或内容决策。
由索引模型根据 Issue 内容生成。
描述
项目名称
QuantDinger
项目地址
https://github.com/OpenByteInc/QuantDinger
在线体验 / 文档
- 在线体验：https://ai.quantdinger.com
- 项目主页：https://github.com/OpenByteInc/QuantDinger
- Agent / MCP 文档：https://github.com/OpenByteInc/QuantDinger/tree/main/docs/agent
- MCP 源码与安装：https://github.com/OpenByteInc/QuantDinger/tree/main/mcp_server
- 策略开发指南：https://github.com/OpenByteInc/QuantDinger/blob/main/docs/trading/STRATEGY_DEV_GUIDE.md
项目简介
QuantDinger 是一个可自托管的开源 AI 量化交易工作台，把市场研究、Python 策略开发、历史回测、纸盘交易、实盘执行和监控放在一套流程中。后端采用 Python、Flask、Celery、PostgreSQL 和 Redis，策略代码、部署权限和经纪商凭据由操作者管理；项目同时提供 Agent Gateway 和 MCP 服务，方便 Claude Code、Cursor、Codex 等客户端调用受控的研究和回测工具。
推荐原因
- 完整闭环：从 AI 辅助研究、Strategy API V2 策略代码，到回测任务、纸盘和受控实盘执行。
- 可复核的工程边界：长时间策略运行由 trading worker 负责，有限回测和研究任务由 Celery 负责，持久状态进入 PostgreSQL，缓存与任务队列分离。
- MCP 与安全控制：MCP 默认 stdio，也支持 SSE 和 streamable HTTP；Agent Token 有作用域，变更操作需要幂等键，实盘权限默认关闭并需要额外确认。
- Python 友好：公开示例展示如何声明交易标的、频率、预热窗口，并通过目标仓位函数发出信号。
- 适合学习和二次开发：Apache-2.0 后端源码、Docker Compose 部署、API 与架构文档齐全。
快速开始
git clone https://github.com/OpenByteInc/QuantDinger.git
cd QuantDinger
docker compose up -d --build
策略流程可以从公开的 Strategy API V2 示例 开始，然后按照 MCP 文档 编译策略、提交回测并轮询任务结果。示例文件名使用了 EMA，但当前代码实际计算的是简单滚动均值；这里不把它包装成未经核实的收益案例。
适合分类
Python / AI Agent / 量化交易 / 回测 / 自托管 / MCP
License
Apache-2.0（后端）；Web 和移动客户端仓库有各自的许可证与商业条款。
- 主要语言
- 没有语言数据
- 星标
- 854
- 派生
- 19
- PR 合并指标
- 30 天内没有已合并 PR
环境准备
这个项目没有提供开发容器、Dockerfile 或贡献指南，环境需要你自己搭建：先看它的 README，通用步骤见我们的新手贡献指南。
从这里开始
- 先读完整个 Issue，再读项目的贡献指南。
- 在 Issue 下留言说明你要接手 —— 这能避免两个人做同样的事。
- Fork 仓库，在一个分支上完成修改。
- 提交 Pull Request，并在描述里引用这个 Issue 编号。
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