更新日志
QuantMind 版本历史与功能变更记录。
v2.5.0
最新 Release
发布日期:2026-09-26
🤖 推理与个股终端
- 多模型个股推理:个股推理同时使用全部选定模型,不再只显示单一模型;「当前模拟生效」改为展示默认模型。
- 推理排名交互:本次推理排名支持点击,弹出精简版个股终端;接回 SHAP 归因面板并修复深链与代码口径。
- 补全链路加固:默认模型补跑窗口 6-10 → 6-16,缺口改为窗口轮询 + 防重入锁;补全成功也写推理历史并在收尾释放分布式锁,静默失败可见。
- 个股终端:K 线点选日链路打通并补悬停涨跌幅;修复 K 线 tooltip「收盘价」取到开盘价、覆盖日历标题写死月份。
📈 模拟交易与对账
- 对账链路修复:修复自动对账 6 处缺陷(空头键口径 / 重建丢字段 / 融券现金口径 / 并发锁 / 时区 / 死代码),并新增台账自身现金一致性审计。
- 公司行为:分红 / 送股按台账后缀式匹配 lots,修复从不入账问题。
- 现金与日终:可用 / 冻结现金口径对齐,阻止 EOD 重启重跑覆盖历史日快照;EOD 日终优先本地 parquet 取价并同步 equity 字段。
- 体验修复:修复总资产首屏与每日收益,日线对账延后至次日 6 点;资产不再在成本价与市价之间闪烁;TopK 全量信号补位选股。
🧠 训练与 AutoDL 云节点
- 时间切分探针模式:直接读本地 / 远程数据区间;因子筛选阈值改为可编辑,并随配置文件导入导出。
- 远程训练健壮性:后端重启不再让远程训练变孤儿(启动对账),远端训练不再发永远失败的回调。
- AutoDL 节点:初始数据下载从 QuantDB SDK 迁移到魔搭 ModelScope,默认拉取 3 个因子集全量、取消默认近三年;连上节点后自动扫描远程数据覆盖。
- 训练模板:新增训练配置校验脚本与多个模型模板。
🔬 因子研究与 Alpha Agent
- H5 回测指标:补齐 ICIR / Rank ICIR 与组合指标(年化 / 夏普 / 最大回撤)。
- 独立回测:修复结果面板 metrics 被丢弃 / 恒显 0,信息比率替换为夏普比率,因子下拉显示因子名称而非裸 id。
- 挖掘修复:修复因子挖掘 LLM 配置被适配器覆盖导致 401,字段口径对齐挖掘数据源并隔离并发临时目录。
📦 数据平台与 QuantDB
- 滚动刷新:新增 stock_daily_latest 最近一个月滚动刷新脚本与每日调度,补齐 is_st / idx_* / concept_* / roe / turnover_rate / listed_days 等缺口列,并改为跟随 QuantDB 同步。
- Qlib 目录统一:官方包解压 / 股票池物化 / QlibBin 导出统一到 data/qlib/cn_data。
- 股票列表:用 akshare 全量刷新 stocks_index.json(5220 → 5565,新增北交所 344 只)。
🛠 管理后台
- 帮助中心:新增帮助中心页与视频教程入口。
- 数据同步调度:建议时间改为 01:00–06:00 随机(10 分钟整数倍),触发时间只读展示 + 「换一个时间」按钮。
- 版本与节点:版本落后徽标改为 10 分钟轮询并修复查询参数;训练节点配置可自举创建,写盘失败不再冒成 500。
🚀 部署与自动更新
- 每日自动更新:新增每日自动强制更新功能及相关接口。
- torch 与镜像:torch 安装改为构建期动态探测(TORCH_DEVICE=auto),初始部署强制 CPU 版 torch 并新增 GPU 一键扩展脚本;torch 依赖改走国内源,CPU 层构建 481s → 约 30s。
- 部署链路:移除下线的在线源码部署脚本,统一为 full-deploy + update 链路;update.sh 同步后回正文件归属;QwenPaw 技能同步补齐 _shared/、纳入人格刷新、失败不再静默。
v2.4.5
发布日期:2026-09-20
📦 数据平台与 QuantDB
- 魔搭 ModelScope 一键初始化:初始化数据统一走 ModelScope / 管理后台,覆盖本地 QuantDB 数据目录;下线
quant_data.7z与百度网盘口径。 - 断点续传:初始化数据支持文件级断点续传(状态库
sha256校验),重新打开弹窗可恢复运行中进度;预计时长标注为 1–3 小时。 - 预检重构:按「已就绪 / 将覆盖 / 需新增」三桶口径区分,磁盘余量按增量判断;初始化简化为全量覆盖,移除覆盖模式选择。
🔬 行情与研究
- K线仅走 QuantDB:移除腾讯财经在线兜底;腾讯 K 线成交量统一「手→股」、ROE 统一百分数口径。
- 推理数据源收敛:收盘价直读 QuantDB parquet(不再依赖 Redis);彻底移除推理与
system_fallback脚本兜底死代码,新增 QuantDB 因子 hash/目录兼容层。 - 快照与视图:市场快照新鲜度门控要求离线日期库存在;
daily_unadjusted视图兼容魔搭精简 schema 缺失vol_in_stock。
🛠 管理后台
- 数据发布/数据管理重构:数据发布页紧凑圆润重构,数据管理导航精简(下线数据源监控、数据集重命名),引导就绪/数据同步/同步设置三段落位。
- 标签词典:CSV 导入自动解析填充;股票池弹窗统一圆角风格。
📈 交易与前端
- 仅保留模拟交易:前端隐藏实盘入口,统一模拟盘体验。
- 性能与单位:Dashboard 市场切换并发化、图表复用与请求单飞;资金流金额单位归一(万元/元)。
🚀 部署与技能
- Skills 全量对齐:部署/更新链路自动同步 QwenPaw 技能,P0/P1/P2 技能漂移修复并补齐端点核验工具链。
- 部署健壮性:新增 AutoDL 一键引导脚本;统一
QUANTDB_STATE_DIR供 API 与 Celery 共用;修复镜像指纹误重建问题。 - Electron:新增多尺寸图标生成脚本,修复
favicon.ico(原为 PNG 改名)。
v2.4.0
发布日期:2026-09-14
🗂 全局股票池体系
- 股票池 v2 重构:以「前缀式 TXT 成员清单」为唯一事实源,PG 仅存元信息与 binding 引用,移除旧的 draft/publish 版本模型;保存即生效,回测、训练、推理、模拟盘、实盘消费方全面接入。
- 用户池目录隔离:用户股票池按
u<uid>/隔离,内置池启动自动 seed 并由每日 worker 刷新成分;后台股票池管理页重构。 - 股票池选择贯穿全流程:训练第一步、单日推理、快速回测均支持选择股票池并透传
pool_id,推理仅裁剪信号不污染pred.parquet。
🧬 QuantDB 因子工厂与因子挖掘
- 因子工厂:支持「富字段 × 算子 × 窗口」组合枚举,经 IC 筛选后产出训练 parquet,支持精确日期范围(含 warmup),默认
topN=200。 - 因子挖掘/演化台增强:挖掘方向按类别下发、因子质量统一按
|IC|分级、因子库展示工厂产出;IC 计算向量化 + 多进程并行,消除逐日 Python 循环与长尾串行。 - 特征入口统一迁移 QuantDB:移除旧
model_features/fundamental_aligned快照管线,全面改由 QuantDB 提供因子与基本面数据。
⚡ 模拟盘与交易引擎
- 持久化撮合重构:模拟盘改为 PG 为主、Redis 为缓存,支持盘中按实时行情重估账户市值;统一撮合与 T+1 重建,补齐涨跌停、滑点、整手、过户费与撤单风控。
- 策略监控与推送:补齐 WebSocket 推送链路,本地 Redis 活跃池直读运行态,修复连上后卡片不刷新问题。
- 运行态持久化:持久化
started_at与策略代码快照,修复重启后运行态丢失;策略代码STRATEGY_CONFIG优先覆盖交易参数。
🌏 多市场 / QMT 实盘
- QMT 真单镜像:模拟盘委托按额度限额同步真实下单并回收成交,服务端改为文件拷贝口径,凭据脱敏与终态补录加固。
- QMT 桥开箱包:新增 Windows 侧大 QMT 桥开箱包与 5 层链路自检,部署口径纠正。
- 多市场适配:港美/期货等市场的训练数据直读与交易 tab 全面适配。
🚀 训练 / 推理 / 平台
- AutoDL 原生训练:新增
native_python执行模式与节点引导脚本,支持原生直读数据同步(--since近 N 年);下线多周期训练/对比回测/手工融合模型。 - 个股推理轻路线:
pred.parquet直读优先、无则实时推理,历史分数接口支持run_id解析与多口径匹配。 - 部署与安全:依赖指纹闸门按镜像 Label 自动决策复用/重建;系统更新全流程写入
system_events;启动自动执行upgrade_*.sql;DB/Redis 收敛至回环、业务端口 8000~8003 恢复公网。 - 管理后台:全局风控独立扫描并在触及后自动平仓模拟盘;订单管理展示自动成交历史与未来托管计划;推理监控自动调度成败。
- LLM 接入:支持自定义请求头(自建网关鉴权)并统一
/v1拼接,用户配置优先。
v2.3.3
发布日期:2026-09-03
🌟 平台与部署增强
- 模型广场写操作走后端代理:发布改为后端打包模型目录(tar.gz)并上传,复用服务端
QUANTDB_API_KEY,移除前端模拟直传。 - 系统一键更新:控制台「强制更新」按钮经 docker socket 分离执行宿主
deploy/update.sh --force(覆盖本地未提交改动);新部署默认开启QUANTMIND_ENABLE_WEB_UPDATE;量化交易技能中心报告档案改用前端配置的服务器地址。 - Qlib 重建任务健壮化:防孤儿卡死 + 构建锁 + 细粒度进度;标的列表缺失时从行情 parquet 回退推导,避免 universe 截断。
⚡ 行情与交易
- K 线整合推理分数:右侧轴动态贴合所选模型分数跨度,取数聚焦首屏,TDX 实时行情与直接下单对所有登录用户开放(移除会员门控)。
- 模拟盘优化:账户首次访问自动初始化 100 万;移除模拟盘自动重置,手动任务后不再覆盖持仓。
- FinBERT 情感:仅 GPU 环境启用,避免 CPU 推理打满。
v2.3.0
发布日期:2026-08-31
🖥 客户端与稳定性
- Windows 11 原生窗口圆角适配,关闭生产环境 DevTools,新增 ErrorBoundary 生产错误栈。
- 数据集目录空值兜底;数据漂移诊断改为等长相邻窗 + 显著性检验,叠加历史波动包络,消除优秀模型误报。
- 交易概览价格改读不复权日线,修复后复权价被当市价的口径混乱。
🚀 部署与镜像
- QwenPaw 卷改为可选工件,缺省创建空卷;训练镜像默认值对齐主镜像 quantmind-oss。
update.sh --force保护.env等运行资产;镜像校验清单与实际分发对齐。
v2.2.0
发布日期:2026-08-31
🌏 多市场交易与训练
- 港美实盘券商打通:新增老虎、富途、IB 三件套 Broker,交易链路去 A 股硬编码,默认模型/券商配置/AI 策略生成按市场适配。
- 多市场训练数据:港股(quanthk ML 因子、CCASS/南向持仓结构因子)、美股 / 期货 / 加密直读各自 ML 数据集。
- 交易页全 tab 市场适配:港美实时行情接入模拟链路,模拟交易支持多市场。
🧠 训练与推理
- 因子筛选开关/阈值透传 + 筛选报告;Walk-Forward 稳定性诊断卡片。
- DL 推理 GPU 加速,无 GPU 自动回退 CPU;13 模型一次性共享包 + 批量注册。
- FinBERT 权重恢复 + 重建批处理/快照续跑 + 新装自动下载。
v2.1.0
发布日期:2026-08-25
⚡ 通达信实时链路
- TDX 实时行情 Feed:tick 持久化 + 实时推理自动交易链路(捕获节奏 16→300/min + 13 因子截面标准化)。
- 滚动买卖三档执行:模拟盘直接下单免确认;Windows 通达信桥纳入主仓库。
- 新增「tdx-live-trading」实盘链路操作 + 全链路实时监控技能。
🧬 训练与 UI
- 本地节点 GPU 探测改走 Docker 实测(Docker-in-Docker),远端训练容器启动前补齐缺失依赖。
- 全站替换 Windows 原生弹窗为
antdModal/message 组件;个人中心/策略管理/股票终端页面增强。
v2.0.0
发布日期:2026-08-24
🌟 重大架构升级与 AI 智能体体系
- AI Agent / RD-Agent 多智能体协同研发:深度集成自动化因子挖掘、自然语言策略对话生成与大模型交互编程。
- 300+ 预计算因子体系(L1+L2):重构因子计算引擎,全面覆盖价格动量、量价分布、波动率、资金流向、Alpha158、Alpha360 及多周期因子。
- 全网金融资讯情报中心:整合 Huntly 与本地 RSSHub 引擎,支持 7x24 财经快讯毫秒级抓取、NLP 实体抽取与多空情感量化评分。
⚡ 交易与回测引擎增强
- QMT / XtQuant 实盘网关重构:实施“本地优先持久化”订单流转机制,增强多账户动态路由与毫秒级硬风控熔断保障。
- Qlib 工业级高性能回测:优化数据加载管道与向量化仿真计算,新增 IC/IR 因子归因分析与多策略横向对比看板。
- 股票代码全链路标准化:统一强制采用大写前缀标准格式(如
SH600036),彻底消除跨系统代码格式不一致问题。
🚀 极简部署与体验优化
- OSS 单容器统一运行模式:通过
main_oss.py实现单容器整合运行全部后端微服务,大幅降低部署成本。 - UI 视觉全面现代化:全站及 Electron 客户端统一应用现代圆角、层次化面板与暗黑/明亮自适应科技感主题。
v1.3.1
发布日期:2026-06-03
模拟盘托管调度器
- 新增 Simulation Hosted Scheduler,支持模拟盘策略定时自动运行
- Runtime Restorer 支持运行时状态恢复,保障策略连续性
交易预检增强
- 交易前检查支持不同交易模式下的行情落库要求
- 支持系统默认模型,简化用户配置流程
- 修复交易预检 UI 超时问题
回测引擎统一
- 废弃向量化回测,统一使用 Qlib 回测引擎
- 新增 ST 股票过滤逻辑,避免异常股票影响回测结果
- 修复模拟盘持仓聚合兼容性问题
修复
- 修复 Stream WebSocket 启动语法错误
- 稳定实盘交易监控轮询机制
- 移除缓慢的 K 线预检探针,提升响应速度
v1.3.0
发布日期:2026-05-31
Alpha158 特征更新
- 更新 Alpha158 因子计算逻辑,提升预测准确性
- 模型训练支持新评估指标
- 推理结果新增股票名称映射
投研平台增强
- 新增市场源状态监控组件,实时检测行情服务健康
- 投研平台聚合展示候选股票、模型分数、涨跌幅
- 新增 Risk Guard Top-K 选股策略
实盘监控稳定化
- 统一交易服务 Redis 连接配置
- 统一行情数据源指向远程服务器
- K 线数据改走 PostgreSQL 避免 OOM
修复
- 修复 NaN 值导致 JSON 序列化错误
- 推理模板过滤 B 股(SH9xx/SZ2xx)避免污染信号输出
- 增强整数转换容错性
v1.2.0
发布日期:2026-05-25
前端版本升级
- 模型训练页面支持自定义"涨停股票权重"设置,提升策略灵活性
- 修复已知的若干显示与交互 Bug
- 已安装用户启动应用即可自动升级,新用户请前往群文件获取最新安装包
模型训练数据集方案重构
- 全面切换为"不复权行情 + 复权因子"组合方案
- 训练数据更贴近真实市场微观结构,有效增强模型的预测能力与实盘适应性
开源版数据同步流程简化
- 每日实时行情及投研平台数据现已统一由线上服务器直接下发
- 大幅降低本地部署与数据维护门槛,提升开箱即用体验
数据计算管线正式贯通
- 每日 0:00 后可自动获取当日最新的 146 维特征数据
- 确保模型推理使用最新因子,保障策略信号时效性
v1.0.4
发布日期:2026-05-05
新功能
- 完善投研平台前后端开发,支持二次选股功能,提升策略精细化程度
- 桌面端 Electron 支持自定义配置服务器地址,灵活适配不同部署环境
数据重构
- 完善
stock_daily_latest数据表,支持更丰富的选股条件和投研平台数据查询 - 重构 Qlib 数据集和模型训练数据集,数据覆盖率提升至 99%
优化
- 优化数据查询性能,提升投研平台响应速度
- 改进数据同步机制,确保数据一致性
v1.0.3
发布日期:2026-04-23
新功能
- 新增 QMT Agent 功能介绍页面,详细说明架构原理与配置方法
- 新增 QMT Agent Windows 安装包下载(v1.0.0)
- 开放 Redis 端口支持外部程序访问
优化
- 简化部署目录结构,从
/opt/quantmind/quantmind简化为/opt/quantmind - 部署脚本增加镜像预拉取和重试机制,提高部署成功率
- 部署脚本自动检查并添加执行权限
- 市场数据推送脚本移除硬编码 Redis 配置,支持用户自定义
修复
- 修复
qm_model_inference_runs表结构与代码不匹配问题 - 修正网站数据下载页面:云盘类型更正为联通云盘,目录结构更正
- 修正 FAQ 页面 QMT 对接文档链接
文档更新
- 更新 README 部署文档,添加常见问题解答
- 更新数据包下载地址为中国联通云盘(不限速)
v1.0.2
发布日期:2025-04-21
新功能
- 新增 OSS Edition 单镜像部署模式
- 支持 146 维因子库完整功能
- 新增 AI-IDE 智能策略生成
- 支持 QMT 实盘交易对接
优化
- 简化部署流程,支持一键部署脚本
- 优化回测引擎性能
- 改进前端 Electron 桌面应用体验
修复
- 修复多服务并发启动问题
- 修复 Qlib 数据加载兼容性问题
v1.0.1
发布日期:2024-04-15
新功能
- 新增 146 维因子库完整文档
- 支持 Docker Compose 一键部署
- 新增 Windows 桌面客户端
优化
- 回测引擎性能提升 30%
- 优化内存占用,支持更大规模数据
- 改进日志输出格式
修复
- 修复 TopkDropout 策略在特定情况下的空仓问题
- 修复 Qlib 数据加载时的编码问题
- 修复 Windows 路径兼容性问题
v1.0.0
发布日期:2026-05-14
新功能
- 首个 OSS 正式版本,支持一键部署脚本
- 集成 Qlib 模型训练框架
- 支持 LightGBM 模型训练与推理
- QMT 实盘交易对接
- AI-IDE 智能策略生成
- RESTful API 接口
因子库
- 146 维因子库完整功能
- 动量、波动率、成交量、资金流等多维度因子
v0.9.0
发布日期:2024-01-15
新功能
- Beta 版本发布
- 核心回测功能验证
- 基础因子库构建
- API 原型开发
已知问题
- 大数据量下内存占用较高
- 部分因子计算存在边界情况