现货黄金(XAU/USD)价格行为学量化分析系统,基于 Al Brooks 价格行为理论。
- 价格行为分析 — 提取 K 线形态特征(Inside Bar、Outside Bar、影线百分比等)
- EMA 指标计算 — 多周期指数移动平均线
- LLM 市场分析 — 支持 DeepSeek / OpenAI 等兼容 API,基于 Al Brooks 理论生成交易信号
- 自动图表渲染 — 生成带标注的技术分析图表
- Telegram 通知 — 实时推送交易信号至 Telegram
- 回测引擎 — 基于历史数据验证策略表现
- 数据库管理 — 持久化存储行情与分析数据
- 定时调度 — 5 分钟整点自动化运行
- Web 数据看板 — Streamlit 可视化面板
QuantShura/
├── quant_shura/ # 主包
│ ├── __init__.py
│ ├── data/ # 数据层
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── data_ingestion.py # MT5 数据获取
│ │ └── database_manager.py # SQLite 持久化
│ ├── analysis/ # 分析层
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── price_action_engine.py # Al Brooks 特征提取
│ │ └── llm_analyzer.py # 大模型推理
│ ├── visualization/ # 可视化层
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── chart_renderer.py # K 线图表渲染
│ │ └── dashboard.py # Streamlit 数据看板
│ ├── trading/ # 交易层
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── backtest_engine.py # 回测引擎
│ │ └── telegram_notifier.py # Telegram 通知
│ └── daemon/ # 调度层
│ ├── __init__.py
│ └── main_daemon.py # 定时调度守护进程
├── tests/
├── requirements.txt
└── README.md
# 安装依赖
pip install -r requirements.txt
# 配置环境变量
export DASHSCOPE_API_KEY='your_dashscope_api_key'
export TELEGRAM_BOT_TOKEN='your_bot_token'
export TELEGRAM_CHAT_ID='your_chat_id'
# 模拟模式运行(无需 MT5)
python -m quant_shura.daemon.main_daemon --mock
# 生产模式运行
python -m quant_shura.daemon.main_daemon --symbol GOLD --timeframe "5分钟"| 变量 | 说明 |
|---|---|
DASHSCOPE_API_KEY |
阿里云 DashScope API 密钥 |
TELEGRAM_BOT_TOKEN |
Telegram Bot Token |
TELEGRAM_CHAT_ID |
Telegram 聊天 ID |
MT5DataFetcher— MetaTrader 5 历史 K 线获取DatabaseManager— SQLite 信号持久化
AlBrooksAnalyzer— 价格行为特征提取(趋势线、Inside Bar、Outside Bar、影线分析)PriceActionLLM— 基于 Al Brooks 理论的大模型市场分析
ChartRenderer— mplfinance K 线图表渲染Dashboard— Streamlit Web 数据看板
BacktestEngine— 历史信号回测TelegramNotifier— Telegram 消息推送
QuantShuraDaemon— 15 分钟整点定时调度
本项目仅供学习研究之用,不构成投资建议。量化交易存在风险,请谨慎使用。