dsh-quant-cta

商品期货 CTA 的研究 → 回测 → 模拟盘全链路工作台，以 DSH 插件形式提供工具与面板，引擎用 Python 实现，行情来自天勤 TqSdk（真实）或确定性合成数据（无凭据时兜底并显式标注）。

本程序不发任何真实委托：没有 CTP 下单路径，paper 模式只写内部账本。

它做了什么

一条完整的交易流程，每一环都在代码里，不是示意：

环节	实现位置	说明
行情获取	python/qcta/data.py	天勤主连日线（复权）/ 本地 CSV 缓存 / 确定性合成数据
合约规格	python/qcta/specs.py	28 个品种的乘数、跳价、保证金率、手续费
策略信号	python/qcta/strategies/	唐奇安突破、横截面动量
仓位换算	python/qcta/sizing.py	ATR 波动率预算 → 手数，按 sqrt(Σw²) 归一
撮合与账本	python/qcta/account.py	期货会计口径、手续费精确摊分、滑点、保证金校验
事件循环	python/qcta/engine.py	t 收盘决策 → t+1 开盘成交，逐日盯市、熔断、止损
绩效归因	python/qcta/metrics.py	CAGR/夏普/回撤/卡玛/PF/月度矩阵/分策略/分品种
报告输出	python/qcta/report.py	Markdown + JSON + 手写 SVG 曲线
模拟盘	python/qcta/paper.py	逐日推进的可断点账本 + 前瞻日志
DSH 工具	lib/index.js	qcta_doctor / qcta_data / qcta_backtest / qcta_report / qcta_paper / qcta_sim
最优配比	optimizer.py	等权 / 波动率倒数 / ERC 风险平价 / 最小方差 / 均值方差（带 Ledoit-Wolf 收缩）
滚动模型	model.py	调仓日重估权重（walk-forward），状态落盘可追溯
模拟调度	lib/index.js	DSH 按间隔定时推进 paper 账本，状态回流工具与面板
Web 面板	panel.html	/dsh-quant-cta/panel
客户端半身	client/client.js	在「开始」列表注册入口 + 右侧栏 tab（同源 iframe 套面板）

安装

1. 装成本地 DSH 插件

本地目录安装（已验证可用，不动 pnpm 锁文件）：

# 1) 把插件目录联接进 profile 的 node_modules
powershell -NoProfile -Command "New-Item -ItemType Junction -Path '<profile>\node_modules\dsh-quant-cta' -Target '<repo>'"

# 2) 在 profile 的 cordis.patch.yml 末尾追加（config 里写本机 Python 路径）
#    - insert:
#        - id: dsh-quant-cta
#          name: dsh-quant-cta
#          config:
#            pythonPath: <repo>/.venv/Scripts/python.exe
#            engineRoot: <repo>

# 3) 重启 DSH

其中 <profile> 一般是 %USERPROFILE%\.dsh\profiles\desktop。

发布到 npm 后也可以用 dsh plugin add dsh-quant-cta（插件自带 cordis.patch.yml，会把自己插进插件名单；本机 Python 路径仍需在 profile 的 patch 层给出）。

2. 装 Python 依赖

python -m venv .venv
.venv/Scripts/python.exe -m pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pandas tqsdk

插件按以下顺序找 Python：config.pythonPath → QCTA_PYTHON → <插件目录>/.venv → PATH 里的 python。

3. 配天勤账号（可选，但强烈建议）

推荐：在面板里填 —— 打开 /dsh-quant-cta/panel，找到「数据源账号」卡片，填快期账号（手机号）与密码，点「保存并测试」，它会立刻真连一次天勤并回显 KQ.m@SHFE.rb 的最新价。密码只写到本机 credentials.json（已 gitignore），页面永不回显，保存后输入框自动清空。

命令行等价物（密码走 stdin，不进 argv）：

echo '{"user":"手机号","password":"密码"}' | python -m qcta auth login --stdin --verify
python -m qcta auth status     # 只看脱敏账号
python -m qcta auth logout     # 删除本机凭据

也支持环境变量 QCTA_TQ_USER / QCTA_TQ_PASS（优先级高于文件），或直接写 credentials.json。凭据文件位置可用 QCTA_CRED_PATH 覆盖。

没有凭据时引擎仍能跑，但只用合成数据，报告顶部有醒目标注。

凭据怎么存：Windows 上用 DPAPI 加密（CryptProtectData），密文只能被 同一台机器上的同一个用户解开——文件被拷到别处也用不了。面板会显示当前是「DPAPI 加密」还是「明文存储」；老版本写下的明文文件仍能读，重存一次即可升级。账号会明文返回给面板用于回填输入框（仅本机回环 + 同源），密码永远不出现在任何返回值里。

用法

在对话里（最省事）

qcta_doctor                                   # 先自检
qcta_sim    action="status"                    # 模拟调度 + 最新最优配比
qcta_sim    action="advance"                   # 推进一天并重算配比
qcta_data   action="sync" live=true           # 拉真实行情
qcta_backtest pool="default" start="2019-01-01" live=true
qcta_report action="get"
qcta_paper  action="init"; qcta_paper action="step"

面板里三张图（纯 SVG 手写，无图表库）：

图	内容	动态与约束
动态折线图	权益曲线 + 回撤曲线（双图）	描边动效、悬停十字线读数、极值/末值标记、期望回报路径叠加、回撤图的你的风险阈值参考线、全部/近3年/近1年区间切换
环形饼图	当前最优配比的权重分布	每品种固定配色（会话内缓存 + 黄金角）、顶格品种黄边告警、环下标注上限
分时图	逐日收益柱（正绿负红）+ 累计线	累计线走独立右轴刻度、20 日滚动年化波动率副轴、最差单日定位，切换「逐日收益 / 权益走势」两个视图

资金与预期：面板顶部可以填「模拟投入金额 / 期望年化回报 / 风险阈值（最大可接受回撤）」，存在本机 localStorage。它不改历史回测，只做确定性换算与告警：期望期末权益、同金额实际期末、年化差、回撤是否越过阈值；阈值比引擎熔断线更严时会提示把 dd_halt 调下来。长序列用 LTTB 降采样（保峰谷形状）后再画，2000 个交易日也不会糊成一团。

约束是可视化出来的，不只是文字：单品种上限画成环形图下的标注与顶格描边、板块上限画成条形图的虚线、熔断阈值画成回撤图的红色虚线。

面板有两条入口，指向同一个页面：

右侧栏「开始」列表里的「量化 CTA 工作台」（客户端插件注册的入口，点开就是 tab）
图表全部可交互：滚轮缩放 · 拖拽平移 · 双击复位，悬停看当日数值（策略腿/品种归因是累计净盈亏折线，模型明细是权重演化热力条，都不是静态表）
「期望路径」是从今天起的前向投影（1/3/5 年可切，虚线=期望、阴影=±1σ），不再从回测起点（2016 年）外推——历史图只表示回测期间发生过什么
直接访问 http://127.0.0.1:58080/dsh-quant-cta/panel

面板背后的只读/管理路由（全部同源，无鉴权，只在本机回环地址上可用）：

路由	作用
`GET /dsh-quant-cta/api/overview`	回测清单 + 最近一次报告 + 模拟盘状态
`GET /dsh-quant-cta/api/report?run=<id>`	单次回测的完整 JSON
`GET /dsh-quant-cta/api/credentials`	凭据状态（只回脱敏账号）
`POST /dsh-quant-cta/api/credentials`	保存账号密码（并可选验证连通）
`DELETE /dsh-quant-cta/api/credentials`	删除本机凭据
`POST /dsh-quant-cta/api/credentials/test`	只测连通、不保存
`GET /dsh-quant-cta/api/sim`	模拟调度状态 + 最新模型权重
`POST /dsh-quant-cta/api/sim`	推进一次 / 启动定时 / 停止
`GET /dsh-quant-cta/panel`	面板页面

命令行

cd python
python -m qcta doctor
python -m qcta data sync --live --pool default
python -m qcta backtest --pool default --start 2019-01-01 --json
python -m qcta backtest --pool starter --sleeves trend:0.6,xsec:0.4 --vol 0.10
python -m qcta runs
python -m qcta report --run 20260101_120000_trend06-xsec04
python -m qcta stats --run 20260101_120000_trend06-xsec04 --trials 12   # 统计体检
python -m qcta backtest --pool all --slip auto --adx 18 --start 2016-01-05   # 逐品种滑点 + 强度过滤
python -m qcta paper init --pool starter --capital 300000
python -m qcta paper step --live

回测口径（写死的，不是可选项）

信号 t 日收盘产生，t+1 日开盘成交 —— 防未来函数的核心。用当日收盘价成交会系统性高估收益。
手数按波动率预算换算，等权时按 sqrt(Σw²) 归一，使零相关近似下组合风险 ≈ 目标波动。
成本：手续费按合约规格（按额/按手取大，平今倍率），滑点默认 1 跳/笔。
保证金校验：开仓前检查可用资金，不足则按可负担手数缩减并记拒单。
风控：单品种风险上限、名义杠杆上限、组合回撤熔断、ATR 止损（默认关闭）。
期末强制平仓，保证 期末权益 − 初始资金 == Σ 交易净盈亏（有单测守着这条恒等式）。

细节见 docs/DESIGN.md。

真实数据上的结论（2021–2026，28 个品种）

28 个品种、100 万本金、目标波动 10%、逐品种滑点。 天勤主连的日线最早到 2016-01-05（28 个品种同一天），2015 及更早拿不到连续序列。

窗口	配置	年化	波动	夏普	最大回撤	交易	成本	PSR
2016→今（2653 天）	40/20 基线	−1.13%	2.34%	−0.47	14.81%	660	2.71%	6.2%
2016→今	40/20 + ADX≥18	−0.81%	2.50%	−0.31	11.29%	676	2.72%	15.5%
2021→今（1416 天）	40/20 基线	+0.17%	2.38%	0.09	4.81%	304	1.16%	58.0%
2021→今	40/20 + ADX≥18	+0.57%	2.53%	0.24	4.35%	332	1.27%	71.4%
合成数据（缓存建立前的基线）	—	+9.46%	2.50%	3.64	3.27%	—	—	—

把窗口拉到 11 年，策略是亏的。 之前 2021–2026 那段"不亏"是因为窗口恰好避开了 2016–2020。合成数据把年化高估了约 10 个百分点。

其它两轮实验的结论（详见 docs/SWEEP.md）：

ADX 强度过滤有方向性但不显著：18 这个阈值两段都改善、回撤也降，但 22/26/30 反而更差—— 非单调说明这是噪声里的一个点（DSR 13.6%）。可以留着（降回撤、不改逻辑），别当边缘。
"FG/CF 流动性差"这个前提是错的：按日均成交额，两者在 28 个品种里排 19–20；真正垫底的是 c、jm、al、j、hc、v。按 ≥130 亿剔掉这 6 个后 OOS 反而更差（−0.54%）。别按感觉剔品种，按数据剔也不会让没有边缘的信号产生边缘。
滑点已按品种重估（1 分钟线低分位振幅当价差代理，分辨率不够时 3 跳封顶）， OOS 成本从 0.97% → 1.16%。

统计体检：这个结果能信吗

回测给出「年化 20%、夏普 1.5」不代表有边缘。每次回测的 report.md 末尾现在都带一节 统计体检，用数学回答四个问题：样本够不够（MinTRL）、夏普是不是噪声（PSR + 块自助区间）、试过多少次参数（DSR 通缩夏普）、风险长什么样（VaR/CVaR/GARCH）。

上面那次真实数据回测（40/20，2021-01→2026-11，28 品种）的体检结论：

检验	值（11 年窗口）	判读
结论	—	与噪声不可区分
年化夏普	−0.47	95% 区间 [−1.14, +0.09]，跨过 0
PSR（真实夏普>0 的概率）	6.2%	几乎没有
DSR（试过 12 组参数）	0.1%	扣掉挑选偏差后完全不显著
日收益 t 检验	p = 0.13	均值与 0 无显著差异（但方向是负的）
胜率后验	41.3%，区间 [37.6%, 45.1%]	明显低于 50%
交易笔数	660	样本量足够，不是「样本太小看不出来」
Hurst（收益）	0.544	接近随机游走

这比夏普好看得多也重要得多：它把「参数扫描挑出来的最好那个」和真实边缘分开。数学推导与公式出处见 docs/MATH.md。

它做不到什么

没有实盘下单。要接 CTP 得自己写，且先想清楚风控。
拿不到真实盘中滑点。日频撮合用开盘价 ± 固定跳数，真实冲击成本只有实盘有。
合约规格是近似值。手续费/保证金随交易所公告调整，下单前必须核对。
合成数据不是行情。它只用来验证流程，报告里永远标注 synthetic。
不构成投资建议。历史回测不代表未来收益。
跨策略腿不做净额对冲：两条腿在同一个品种上方向相反时，账上会同时持有两个方向的持仓（净敞口正确，但多付一份手续费与保证金）。这是为归因清晰做的取舍。

开发

python -m unittest discover -s python/tests -t python   # 233 个单测
node --check lib/index.js                              # 插件语法
node tools/smoke.mjs                                   # 插件冒烟（假 ctx + 真引擎）
cd python && python -m qcta backtest --pool starter --start 2021-01-01 --name ci_run
python tools/verify_invariants.py runs/ci_run          # 三条账本恒等式
python tools/check_consistency.py                      # 文档里的数字与代码对得上

许可证

MIT

dsh-quant-cta

本程序不发任何真实委托：没有 CTP 下单路径，paper 模式只写内部账本。

它做了什么

一条完整的交易流程，每一环都在代码里，不是示意：

环节	实现位置	说明
行情获取	python/qcta/data.py	天勤主连日线（复权）/ 本地 CSV 缓存 / 确定性合成数据
合约规格	python/qcta/specs.py	28 个品种的乘数、跳价、保证金率、手续费
策略信号	python/qcta/strategies/	唐奇安突破、横截面动量
仓位换算	python/qcta/sizing.py	ATR 波动率预算 → 手数，按 sqrt(Σw²) 归一
撮合与账本	python/qcta/account.py	期货会计口径、手续费精确摊分、滑点、保证金校验
事件循环	python/qcta/engine.py	t 收盘决策 → t+1 开盘成交，逐日盯市、熔断、止损
绩效归因	python/qcta/metrics.py	CAGR/夏普/回撤/卡玛/PF/月度矩阵/分策略/分品种
报告输出	python/qcta/report.py	Markdown + JSON + 手写 SVG 曲线
模拟盘	python/qcta/paper.py	逐日推进的可断点账本 + 前瞻日志
DSH 工具	lib/index.js	qcta_doctor / qcta_data / qcta_backtest / qcta_report / qcta_paper / qcta_sim
最优配比	optimizer.py	等权 / 波动率倒数 / ERC 风险平价 / 最小方差 / 均值方差（带 Ledoit-Wolf 收缩）
滚动模型	model.py	调仓日重估权重（walk-forward），状态落盘可追溯
模拟调度	lib/index.js	DSH 按间隔定时推进 paper 账本，状态回流工具与面板
Web 面板	panel.html	/dsh-quant-cta/panel
客户端半身	client/client.js	在「开始」列表注册入口 + 右侧栏 tab（同源 iframe 套面板）

安装

1. 装成本地 DSH 插件

本地目录安装（已验证可用，不动 pnpm 锁文件）：

# 1) 把插件目录联接进 profile 的 node_modules
powershell -NoProfile -Command "New-Item -ItemType Junction -Path '<profile>\node_modules\dsh-quant-cta' -Target '<repo>'"

# 2) 在 profile 的 cordis.patch.yml 末尾追加（config 里写本机 Python 路径）
#    - insert:
#        - id: dsh-quant-cta
#          name: dsh-quant-cta
#          config:
#            pythonPath: <repo>/.venv/Scripts/python.exe
#            engineRoot: <repo>

# 3) 重启 DSH

其中 <profile> 一般是 %USERPROFILE%\.dsh\profiles\desktop。

发布到 npm 后也可以用 dsh plugin add dsh-quant-cta（插件自带 cordis.patch.yml，会把自己插进插件名单；本机 Python 路径仍需在 profile 的 patch 层给出）。

2. 装 Python 依赖

python -m venv .venv
.venv/Scripts/python.exe -m pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pandas tqsdk

插件按以下顺序找 Python：config.pythonPath → QCTA_PYTHON → <插件目录>/.venv → PATH 里的 python。

3. 配天勤账号（可选，但强烈建议）

命令行等价物（密码走 stdin，不进 argv）：

echo '{"user":"手机号","password":"密码"}' | python -m qcta auth login --stdin --verify
python -m qcta auth status     # 只看脱敏账号
python -m qcta auth logout     # 删除本机凭据

也支持环境变量 QCTA_TQ_USER / QCTA_TQ_PASS（优先级高于文件），或直接写 credentials.json。凭据文件位置可用 QCTA_CRED_PATH 覆盖。

没有凭据时引擎仍能跑，但只用合成数据，报告顶部有醒目标注。

用法

在对话里（最省事）

qcta_doctor                                   # 先自检
qcta_sim    action="status"                    # 模拟调度 + 最新最优配比
qcta_sim    action="advance"                   # 推进一天并重算配比
qcta_data   action="sync" live=true           # 拉真实行情
qcta_backtest pool="default" start="2019-01-01" live=true
qcta_report action="get"
qcta_paper  action="init"; qcta_paper action="step"

面板里三张图（纯 SVG 手写，无图表库）：

图	内容	动态与约束
动态折线图	权益曲线 + 回撤曲线（双图）	描边动效、悬停十字线读数、极值/末值标记、期望回报路径叠加、回撤图的你的风险阈值参考线、全部/近3年/近1年区间切换
环形饼图	当前最优配比的权重分布	每品种固定配色（会话内缓存 + 黄金角）、顶格品种黄边告警、环下标注上限
分时图	逐日收益柱（正绿负红）+ 累计线	累计线走独立右轴刻度、20 日滚动年化波动率副轴、最差单日定位，切换「逐日收益 / 权益走势」两个视图

约束是可视化出来的，不只是文字：单品种上限画成环形图下的标注与顶格描边、板块上限画成条形图的虚线、熔断阈值画成回撤图的红色虚线。

面板有两条入口，指向同一个页面：

右侧栏「开始」列表里的「量化 CTA 工作台」（客户端插件注册的入口，点开就是 tab）
图表全部可交互：滚轮缩放 · 拖拽平移 · 双击复位，悬停看当日数值（策略腿/品种归因是累计净盈亏折线，模型明细是权重演化热力条，都不是静态表）
「期望路径」是从今天起的前向投影（1/3/5 年可切，虚线=期望、阴影=±1σ），不再从回测起点（2016 年）外推——历史图只表示回测期间发生过什么
直接访问 http://127.0.0.1:58080/dsh-quant-cta/panel

面板背后的只读/管理路由（全部同源，无鉴权，只在本机回环地址上可用）：

路由	作用
`GET /dsh-quant-cta/api/overview`	回测清单 + 最近一次报告 + 模拟盘状态
`GET /dsh-quant-cta/api/report?run=<id>`	单次回测的完整 JSON
`GET /dsh-quant-cta/api/credentials`	凭据状态（只回脱敏账号）
`POST /dsh-quant-cta/api/credentials`	保存账号密码（并可选验证连通）
`DELETE /dsh-quant-cta/api/credentials`	删除本机凭据
`POST /dsh-quant-cta/api/credentials/test`	只测连通、不保存
`GET /dsh-quant-cta/api/sim`	模拟调度状态 + 最新模型权重
`POST /dsh-quant-cta/api/sim`	推进一次 / 启动定时 / 停止
`GET /dsh-quant-cta/panel`	面板页面

命令行

cd python
python -m qcta doctor
python -m qcta data sync --live --pool default
python -m qcta backtest --pool default --start 2019-01-01 --json
python -m qcta backtest --pool starter --sleeves trend:0.6,xsec:0.4 --vol 0.10
python -m qcta runs
python -m qcta report --run 20260101_120000_trend06-xsec04
python -m qcta stats --run 20260101_120000_trend06-xsec04 --trials 12   # 统计体检
python -m qcta backtest --pool all --slip auto --adx 18 --start 2016-01-05   # 逐品种滑点 + 强度过滤
python -m qcta paper init --pool starter --capital 300000
python -m qcta paper step --live

回测口径（写死的，不是可选项）

信号 t 日收盘产生，t+1 日开盘成交 —— 防未来函数的核心。用当日收盘价成交会系统性高估收益。
手数按波动率预算换算，等权时按 sqrt(Σw²) 归一，使零相关近似下组合风险 ≈ 目标波动。
成本：手续费按合约规格（按额/按手取大，平今倍率），滑点默认 1 跳/笔。
保证金校验：开仓前检查可用资金，不足则按可负担手数缩减并记拒单。
风控：单品种风险上限、名义杠杆上限、组合回撤熔断、ATR 止损（默认关闭）。
期末强制平仓，保证 期末权益 − 初始资金 == Σ 交易净盈亏（有单测守着这条恒等式）。

细节见 docs/DESIGN.md。

真实数据上的结论（2021–2026，28 个品种）

28 个品种、100 万本金、目标波动 10%、逐品种滑点。 天勤主连的日线最早到 2016-01-05（28 个品种同一天），2015 及更早拿不到连续序列。

窗口	配置	年化	波动	夏普	最大回撤	交易	成本	PSR
2016→今（2653 天）	40/20 基线	−1.13%	2.34%	−0.47	14.81%	660	2.71%	6.2%
2016→今	40/20 + ADX≥18	−0.81%	2.50%	−0.31	11.29%	676	2.72%	15.5%
2021→今（1416 天）	40/20 基线	+0.17%	2.38%	0.09	4.81%	304	1.16%	58.0%
2021→今	40/20 + ADX≥18	+0.57%	2.53%	0.24	4.35%	332	1.27%	71.4%
合成数据（缓存建立前的基线）	—	+9.46%	2.50%	3.64	3.27%	—	—	—

把窗口拉到 11 年，策略是亏的。 之前 2021–2026 那段"不亏"是因为窗口恰好避开了 2016–2020。合成数据把年化高估了约 10 个百分点。

其它两轮实验的结论（详见 docs/SWEEP.md）：

ADX 强度过滤有方向性但不显著：18 这个阈值两段都改善、回撤也降，但 22/26/30 反而更差—— 非单调说明这是噪声里的一个点（DSR 13.6%）。可以留着（降回撤、不改逻辑），别当边缘。
"FG/CF 流动性差"这个前提是错的：按日均成交额，两者在 28 个品种里排 19–20；真正垫底的是 c、jm、al、j、hc、v。按 ≥130 亿剔掉这 6 个后 OOS 反而更差（−0.54%）。别按感觉剔品种，按数据剔也不会让没有边缘的信号产生边缘。
滑点已按品种重估（1 分钟线低分位振幅当价差代理，分辨率不够时 3 跳封顶）， OOS 成本从 0.97% → 1.16%。

统计体检：这个结果能信吗

上面那次真实数据回测（40/20，2021-01→2026-11，28 品种）的体检结论：

检验	值（11 年窗口）	判读
结论	—	与噪声不可区分
年化夏普	−0.47	95% 区间 [−1.14, +0.09]，跨过 0
PSR（真实夏普>0 的概率）	6.2%	几乎没有
DSR（试过 12 组参数）	0.1%	扣掉挑选偏差后完全不显著
日收益 t 检验	p = 0.13	均值与 0 无显著差异（但方向是负的）
胜率后验	41.3%，区间 [37.6%, 45.1%]	明显低于 50%
交易笔数	660	样本量足够，不是「样本太小看不出来」
Hurst（收益）	0.544	接近随机游走

这比夏普好看得多也重要得多：它把「参数扫描挑出来的最好那个」和真实边缘分开。数学推导与公式出处见 docs/MATH.md。

它做不到什么

没有实盘下单。要接 CTP 得自己写，且先想清楚风控。
拿不到真实盘中滑点。日频撮合用开盘价 ± 固定跳数，真实冲击成本只有实盘有。
合约规格是近似值。手续费/保证金随交易所公告调整，下单前必须核对。
合成数据不是行情。它只用来验证流程，报告里永远标注 synthetic。
不构成投资建议。历史回测不代表未来收益。
跨策略腿不做净额对冲：两条腿在同一个品种上方向相反时，账上会同时持有两个方向的持仓（净敞口正确，但多付一份手续费与保证金）。这是为归因清晰做的取舍。

开发

python -m unittest discover -s python/tests -t python   # 233 个单测
node --check lib/index.js                              # 插件语法
node tools/smoke.mjs                                   # 插件冒烟（假 ctx + 真引擎）
cd python && python -m qcta backtest --pool starter --start 2021-01-01 --name ci_run
python tools/verify_invariants.py runs/ci_run          # 三条账本恒等式
python tools/check_consistency.py                      # 文档里的数字与代码对得上

许可证

MIT

yichuan1123/dsh-quant-cta

dsh-quant-cta

它做了什么

安装

1. 装成本地 DSH 插件

2. 装 Python 依赖

3. 配天勤账号（可选，但强烈建议）

用法

在对话里（最省事）

命令行

回测口径（写死的，不是可选项）

真实数据上的结论（2021–2026，28 个品种）

统计体检：这个结果能信吗

它做不到什么

开发

许可证

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yichuan1123/dsh-quant-cta

dsh-quant-cta

它做了什么

安装

1. 装成本地 DSH 插件

2. 装 Python 依赖

3. 配天勤账号（可选，但强烈建议）

用法

在对话里（最省事）

命令行

回测口径（写死的，不是可选项）

真实数据上的结论（2021–2026，28 个品种）

统计体检：这个结果能信吗

它做不到什么

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