本项目基于 WindPy，按照“收盘批处理 → 夜间委托 → 次日核对”的流程自动化完成股票池行情获取、信号筛选、委托下单以及成交对账。
- 数据处理：从
stocks.xlsx读取股票池，批量调用w.wsd下载行情（OHLCV、TURN 等）。项目在本地按需求计算 Chaikin 指标（CHO/MACHO），无需请求 Wind 端指标字段。 - 信号与下单：SignalEngine 判断买/卖信号，PendingOrderBuilder 根据涨跌幅与 tick 规则生成待下单 JSON，OrderExecutor 在夜间 21:30+ 批量调用
w.torder。 - 次日对账：TradeReconciler 在 T+1 查询
w.tquery("Order"/"Trade")，更新positions、输出data/trades/CSV 与 Markdown 报告。 - CLI 管理：
manage.py提供run-eod、run-orders、reconcile等命令，覆盖全流程。
- Python：3.9+，推荐虚拟环境。
- 依赖安装
python -m venv venv source venv/bin/activate pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple - WindPy（macOS）
- 运行仓库中的
python install_windpy.py，将/Applications/Wind API.app/Contents/python/WindPy.py软链接到当前环境。 - 执行
python autologin_test.py确认~/.Wind自动登录开启（isAutoLogin="1"）。
- 运行仓库中的
- 配置文件
- 复制
config.example.yml为config.yml，填写真实账号与路径。 - 密码建议写成
env:WIND_PWD并在终端中export WIND_PWD=xxx。
- 复制
# 初始化目录 / 数据库
python manage.py init
# 收盘批处理：下载行情 → 信号 → 待下单
python manage.py run-eod --stocks-file stocks.xlsx --trade-date 20250226
# 夜间 21:30+ 执行待下单
python manage.py run-orders --trade-date 20250226
# 次日 09:30+ 对账
python manage.py reconcile --trade-date 20250226
--trade-date可缺省（默认当天）。--stocks-file默认stocks.xlsx。
# 后端 API（FastAPI）
python -m uvicorn backend.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --reload
# 前端（Vite）
cd frontend
npm install
npm run dev# 构建并启动（前端 Nginx + 后端 FastAPI）
docker compose up -d --build- 环境变量：默认读取项目根目录
.env.local - 数据目录：
./data、./logs会挂载到容器内 - 证书目录：
./backend/certs需包含微信支付证书/公钥（若使用微信支付回调验签）
微信支付 V3 需要以下配置（敏感信息请勿提交仓库）：
WECHAT_PAY_MOCK=false
WECHAT_PAY_MCHID=你的商户号
WECHAT_PAY_MERCHANT_SERIAL_NO=商户证书序列号
WECHAT_PAY_MERCHANT_PRIVATE_KEY_PATH=backend/certs/apiclient_key.pem
WECHAT_PAY_API_V3_KEY=32字节APIv3Key
WECHAT_PAY_NOTIFY_URL=https://你的域名/api/v1/payments/wechat/notify
WECHAT_PAY_APPID_MP=公众号AppID
WECHAT_PAY_APPID_MINI=小程序AppID(可选)
WECHAT_PAY_PLATFORM_CERT_PATH=backend/certs/wechatpay_platform.pem
WECHAT_PAY_PLATFORM_SERIAL_NO=平台证书序列号或公钥ID# 构建并启动
docker compose up -d --build
# 查看日志
docker compose logs -f backend- 生成仪表盘：
python manage.py dashboard --trade-date 20250226
- 控制台将显示持仓/待下单/成交的摘要与前 10 行预览；完整 HTML 报告输出到：
data/reports/dashboard_20250226.html
- HTML 报告内置：按代码过滤（搜索框）、状态彩色标记（Submitted/Failed 等）。
python manage.py tui --trade-date 20250226 --filter 600 --rows 30- 依赖
rich（已在requirements.txt中）；按代码子串筛选，快速查看 Pending/Positions/Trades。
# 方式一：一键启动（推荐）
python manage.py ui-streamlit --trade-date 20250226 --port 8501 --host localhost
# 方式二：手动启动（等价）
streamlit run ui/streamlit_app.py -- --config config.yml --trade-date 20250226- 在浏览器内交互式过滤、排序和查看全量数据；依赖
streamlit（已在requirements.txt中）。 - 数据来源：
- 持仓：
data/trading.db（SQLite，表positions） - 待下单：
data/pending_orders/{YYYYMMDD}.json - 成交：
data/trades/{YYYYMMDD}.csv - 配置：
config.yml（通过--config传入，默认项目根目录）
- 持仓：
- 界面语言：中文（标题、指标、提示均为中文）。
python manage.py validate-config：检查配置摘录。python manage.py load-stocks：查看股票池加载结果。python manage.py fetch-history 600000.SH：单只股票手动下载行情。python manage.py list-positions：打印持仓状态表。python manage.py build-pending：在已有行情 CSV 基础上单独生成待下单 JSON。
- 支持任意列名；优先寻找包含
code（大小写不敏感）的列作为证券代码列，否则取第一列。 - 证券代码格式：
000001.SZ、600000.SH、430047.BJ（无效代码会记录到data/invalid_codes.log）。
data/
├── stocks/ # 行情 CSV
├── pending_orders/ # 夜间任务 JSON
├── trades/ # 对账 CSV
├── reports/ # Markdown 报告
│ └── dashboard_YYYYMMDD.html # 可视化仪表盘
└── trading.db # SQLite 持仓库
logs/
└── app.log # 轮转日志
python -m pytest -q当前提供了 pricing、config、signal、pending-order 等单元测试；后续可接入 WindPy mock 做集成测试。
- 下单价格按启发式推断（主板 ±10%，ST ±5%，创业/科创/北交 ±20%，tick=0.01/0.001）；若需更精确，可接入 Wind 字段或交易所规则。
- 夜间下单依赖券商接受夜盘预约委托；实际交易需事先确认柜台支持。
- 交易接口（tlogon/torder/tquery）通常仅在 Windows/WFT 客户端环境可用；macOS 的 Wind API.app 多数情况下不包含交易接口，执行
run-orders时会提示不支持。 - 请妥善保管
config.yml和日志中的敏感信息；部署时可结合 SSH/密钥管理。
- Wind 端 WSD 不提供
CHO/MACHO字段；直接请求会返回-40522007。本项目改为在本地根据 OHLCV（优先使用VWAP，否则CLOSE）计算：MID := 累加(VOLUME * (2*P - HIGH - LOW) / (HIGH + LOW))CHO := SMA(MID, short) - SMA(MID, long)；MACHO := SMA(CHO, n)
- 相关窗口参数在
config.yml的strategy段配置。
欢迎根据 task.md 继续扩展多账户、监控、自动调度等特性。***