【亲测免费】 THSTrader 项目教程
2026-01-17 08:41:06作者:尤辰城Agatha
1. 项目的目录结构及介绍
THSTrader 项目的目录结构如下:
THSTrader/
├── data/
│ └── ...
├── docs/
│ └── ...
├── scripts/
│ └── ...
├── src/
│ ├── data_processing/
│ │ └── ...
│ ├── strategies/
│ │ └── ...
│ ├── backtest/
│ │ └── ...
│ └── live_trading/
│ └── ...
├── tests/
│ └── ...
├── .gitignore
├── README.md
├── requirements.txt
└── setup.py
目录介绍
- data/: 存放项目所需的数据文件。
- docs/: 存放项目的文档文件。
- scripts/: 存放一些辅助脚本。
- src/: 项目的源代码目录,包含以下子目录:
- data_processing/: 数据处理模块。
- strategies/: 策略编写模块。
- backtest/: 回测模块。
- live_trading/: 实盘交易模块。
- tests/: 存放测试代码。
- .gitignore: Git 忽略文件配置。
- README.md: 项目说明文档。
- requirements.txt: 项目依赖包列表。
- setup.py: 项目安装脚本。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动文件通常位于 src/ 目录下,具体文件名可能为 main.py 或 run.py。以下是一个示例启动文件的内容:
# src/main.py
import sys
from data_processing import DataProcessor
from strategies import Strategy
from backtest import BacktestEngine
from live_trading import LiveTrading
def main():
# 初始化数据处理器
data_processor = DataProcessor()
# 初始化策略
strategy = Strategy()
# 初始化回测引擎
backtest_engine = BacktestEngine(data_processor, strategy)
# 运行回测
backtest_engine.run()
# 初始化实盘交易
live_trading = LiveTrading(data_processor, strategy)
# 运行实盘交易
live_trading.run()
if __name__ == "__main__":
main()
启动文件介绍
- main.py: 项目的入口文件,负责初始化和调用各个模块。
- 初始化数据处理器 (
DataProcessor)。 - 初始化策略 (
Strategy)。 - 初始化回测引擎 (
BacktestEngine) 并运行回测。 - 初始化实盘交易 (
LiveTrading) 并运行实盘交易。
- 初始化数据处理器 (
3. 项目的配置文件介绍
项目的配置文件通常为 config.py 或 settings.py,位于项目根目录或 src/ 目录下。以下是一个示例配置文件的内容:
# config.py
# 数据源配置
DATA_SOURCE = {
'type': 'tushare',
'api_key': 'your_tushare_api_key'
}
# 回测配置
BACKTEST_CONFIG = {
'start_date': '2020-01-01',
'end_date': '2023-01-01',
'initial_capital': 100000,
'commission_rate': 0.001
}
# 实盘交易配置
LIVE_TRADING_CONFIG = {
'broker': 'your_broker',
'account_id': 'your_account_id',
'password': 'your_password'
}
配置文件介绍
- config.py: 项目的配置文件,包含以下配置项:
- DATA_SOURCE: 数据源配置,包括数据源类型和 API 密钥。
- BACKTEST_CONFIG: 回测配置,包括回测开始日期、结束日期、初始资金和手续费率。
- LIVE_TRADING_CONFIG: 实盘交易配置,包括券商名称、账户 ID
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
537
3.75 K
暂无简介
Dart
773
191
Ascend Extension for PyTorch
Python
343
406
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.34 K
754
🍒 Cherry Studio 是一款支持多个 LLM 提供商的桌面客户端
TypeScript
1.07 K
97
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
355
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
337
179
AscendNPU-IR
C++
86
141
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
986
248