沪深 300CSI 300
3,678.45
+0.62%
999AI.ONE 开源项目
999Quant 让量化研究更轻、更透明
面向个人投资者与开发者的开源量化研究终端。支持 A 股、美股、ETF、因子研究、策略回测与组合分析；不接券商、不碰资金、不自动交易。
Database-less. Local-first. Research-first.
0数据库服务
1容器即可部署
3类核心市场
市场快照
今日研究概览
已缓存
纳斯达克NASDAQ
16,742.39
+1.02%
标普 500 ETFSPY
526.68
+0.65%
因子画像Factor Profile
动量
质量
波动
估值
趋势
研究列表Research List
资产画像变动
600519贵州茅台质量 89+0.92%
300750宁德时代动量 82+1.18%
AAPLApple Inc.趋势 78+1.41%
SPYS&P 500 ETF低波 75+0.65%
历史表现Historical View
+8.42%历史模拟，不代表未来
Parquet列式缓存
无交易权限Research only
0市场类别A-Shares · US · ETF
0核心因子族Trend · Momentum · Value · Quality · Risk
0常驻数据库Parquet + DuckDB
0容器部署Docker-ready
WHY 999QUANT
研究，不替你下单
把行情、因子、回测和组合风险整理成透明、可复现的研究流程，而不是制造“神秘评分”或交易冲动。
透明因子
展示趋势、动量、估值、质量和风险分位；输入一致，结果一致，计算路径可解释。
轻量存储
Parquet 负责存储，DuckDB 负责按需查询。无需维护 MySQL、Redis 或消息队列。
清晰边界
不连接券商账户、不托管资金、不自动下单；国内模式不输出目标价、仓位或直接买卖指令。
CORE CAPABILITIES
一套研究链路，覆盖六个核心场景
从每日市场快照到组合风险分析，每个模块既可独立运行，也可通过统一 API 调用。
01 · SNAPSHOT
市场快照
收盘后批量更新行情、指标和因子分位，一次计算，多次读取，减少服务器并发。
因子研究
趋势、动量、估值、质量、低波动及行业横截面排名。
策略回测
参数化策略、基准对照、回撤、夏普和交易暴露分析。
04 · PORTFOLIO
组合风险
收益、波动、相关性、最大回撤、资产贡献与情景压力测试。
自定义筛选
由用户定义研究条件，系统仅执行查询并展示匹配结果。
本地优先
个人电脑、NAS、VPS 或私有云均可运行，云端只是可选项。
SYSTEM ARCHITECTURE
没有常驻数据库，也能保持清晰扩展
数据源、存储、计算和界面彻底解耦。V0.1 保持单体部署，需求增长后再按模块横向扩展。
数据适配层
CN / US / ETF APIs列式文件存储
Partitioned snapshots量化计算核心
Polars / NumPy / DuckDB接口与界面
FastAPI / Web01
日线优先：先解决中低频研究，不引入 Tick 与 Level 2 成本。
02
预计算优先：排行榜、因子和市场状态收盘后批量生成。
03
AI 后置：量化模型负责计算，AI 只解释结构化结果。
CHINA RESEARCH MODE
从代码层面建立资金与建议防火墙
999Quant 的国内研究模式定位为数据与研究工具，不以“荐股、喊单、承诺收益”为产品卖点。以下是产品边界，不等同于法律意见或牌照认定。
RESEARCH-FIRST
研究工具优先
✓
不接入证券账户不保存券商密码，不获取下单权限。
✓
不托管用户资金不代客理财，不参与收益分成。
✓
不自动交易用户仅进行历史研究和模拟组合分析。
✓
不承诺收益所有回测明确标记为历史模拟，不代表未来。
直接决策输出
- BUY / SELL
- 目标价与止损价
- 建议仓位
- 明日涨跌预测
- “今日牛股”榜单
可解释研究信息
- 因子分位与行业排名
- 历史收益与风险统计
- 用户自定义筛选
- 历史策略回测
- 模拟组合研究
OPEN SOURCE CORE
开源核心负责能力，云端版本负责便利
本地核心保持可审计、可替换、可自托管；商业化围绕托管、自动更新、任务提醒、团队权限和技术支持，而不是锁住研究算法。
✓可插拔数据源
✓独立量化引擎
✓统一 Python / REST API
✓本地与私有化部署
查看开源路线图
# 1. 下载项目 / Clone
git clone <YOUR_GITHUB_REPOSITORY_URL>
# 2. 启动演示站 / Preview website
cd 999quant-site
python -m http.server 8080
# 3. 浏览器打开 / Open
http://localhost:8080GitHub PagesCloudflare PagesVercelNetlifyNginx
ROADMAP
先把研究核心做深，再逐步增加便利层
路线图刻意控制范围，避免从轻量工具膨胀为昂贵的交易基础设施。
Research Foundation
- A股 / 美股 / ETF 日线
- 市场快照与因子画像
- 基础回测与组合风险
- Parquet + DuckDB
Research Lab
- 自定义股票池与筛选器
- 策略参数实验
- 组合优化与情景分析
- 报告导出
Explain & Cloud
- 结构化结果的 AI 解释
- 云端定时更新
- 研究任务提醒
- 团队权限与私有部署
FAQ
常见问题
这是一个自动炒股软件吗？
不是。999Quant 定位为量化研究工具，不连接证券账户、不自动下单，也不托管资金。
为什么第一版不使用数据库？
日线量化研究更适合批处理。Parquet 文件配合 DuckDB 足以完成本地存储与快速查询，减少部署和运维成本。
评分是否由 AI 决定？
不是。因子和风险指标由确定性公式计算；未来的 AI 模块只负责解释结构化结果，不能改写模型分数。
可以在中国大陆商业化吗？
可按“研究工具”方向继续验证，但商业化仍需结合完整功能、收费模式、数据授权和宣传文案进行专业法律及牌照审查。本网站不构成法律意见。