Attract-wealth (来财) 是一个基于 Python + FastAPI + React 的开源 AI 量化交易研究与分析平台。 它融合了 8 大开源项目的精华，打造了一个具备多 Agent 协作、策略自进化、三层记忆系统的赛博朋克风格交易大脑。
- 🤖 多 Agent 协作网络 — 基于 LangGraph 编排：基本面/技术/新闻/情绪分析师 → 多空辩论 → 交易决策 → 风控拦截。
- 🧬 策略自进化 (Evolution) — 具备 FIX/DERIVED/CAPTURED 三大进化模式，能从交易得失中自动迭代策略。
- 🧠 三层记忆系统 (Memory) — HOT (热) / WARM (温) / COLD (冷) 分层存储交易经验，支持自动晋升与遗忘。
- 📊 A 股多数据源 — 同时支持 AkShare, Tushare, BaoStock 数据接入与无缝切换。
- 🛡️ 硬核风控 (RiskGate) — 内置 6 条不可绕过的交易红线（回撤/持仓/频次/白名单），保障资金安全。
- 🖥️ 赛博朋克控制台 — React + Vite + Tailwind 构建的 11 页专业 HUD，支持 AgentFlow 实时可视化。
- 🔌 LLM 自由切换 — OpenAI 兼容协议，支持 DeepSeek, Qwen, Kimi, GPT-4o, Claude 等任意模型。
- 🪟 Windows 原生部署 — 内置同花顺路径自适应探测器 (ThsPathResolver)，双击「一键启动.bat」自动检测环境并启动。
-
克隆/下载源码
git clone https://github.com/btnalit/Attract-wealth.git
或到 Releases 下载源码包解压。
-
双击
一键启动.bat脚本会自动完成全部初始化：
- 检测/安装 Python 3.10+（可选 winget 自动安装）
- 创建
.venv虚拟环境 - 安装 Python 依赖（
requirements.txt） - 检测/安装 Node.js 并构建前端（可选 winget 自动安装）
- 从
.env.example生成.env配置（首次会提示编辑） - 检测同花顺路径（可选）
- 启动后端服务
-
配置 LLM（必需）
首次启动前，编辑项目根目录
.env文件，至少填写：LLM_API_KEY=sk-your-key # AI 分析必需（默认 deepseek） LLM_BASE_URL=https://api.deepseek.com TRADING_CHANNEL=simulation # 模拟盘（无需券商）
-
访问系统
- 🌐 控制台: http://127.0.0.1:8000
- 📖 API 文档: http://127.0.0.1:8000/docs
💡 首次初始化完成后，日常启动只需双击
启动.bat（跳过环境检测，秒启）。
git clone https://github.com/btnalit/Attract-wealth.git
cd Attract-wealth
# Python 环境
python -m venv .venv
.venv\Scripts\activate # Windows | source .venv/bin/activate (Linux/Mac)
pip install -r requirements.txt
# 前端构建（可选，不构建则用 npm run dev 开发模式）
cd src/frontend && npm install && npm run build && cd ../..
# 配置
cp .env.example .env # 编辑 .env 填写 LLM_API_KEY 等
# 启动
python -m uvicorn src.main:app --host 127.0.0.1 --port 8000| 脚本 | 用途 |
|---|---|
一键启动.bat |
完整环境检测 + 依赖安装 + 前端构建 + 启动。首次运行用这个。 |
启动.bat |
快速启动（假设 .venv 已就绪）。日常运行用这个。 |
来财默认使用 simulation（模拟盘），无需任何券商配置。切换实盘通道需在 .env 设置 TRADING_CHANNEL：
| 通道 | 说明 | 需要的配置 |
|---|---|---|
simulation |
本地模拟撮合（默认，零风险） | 无 |
ths_ipc |
同花顺 IPC 桥（需运行 bridge 脚本） | THS_IPC_* |
ths_auto |
同花顺 UI 自动化（pywinauto） | THS_EXE_PATH 等 |
qmt |
miniQMT（需 xtquant） | QMT_PATH 等 |
⚠️ 实盘前务必在模拟盘充分验证策略。RiskGate的 6 条红线（回撤/持仓/频次/白名单等）在所有通道下强制生效。
┌────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Frontend (React + Vite) │
│ Dashboard | AgentFlow | Evolution | Strategy Matrix │
└──────────────────────────┬─────────────────────────────┘
│ REST / SSE
┌──────────────────────────┴─────────────────────────────┐
│ FastAPI Backend │
│ │
│ TradingVM (LangGraph) ←→ 多 Agent 协同 │
│ ↕ ↕ │
│ Execution Layer (Sim/THS/QMT) ←→ RiskGate (风控) │
│ ↕ │
│ Evolution Layer (策略进化器 + 记忆系统 + 知识库) │
└────────────────────────────────────────────────────────┘
本项目配置了 GitHub Actions，包含两个 CI 门禁 job：
- Lint & Test：ruff 检查 + pytest 单元测试（Windows runner）
- Build Frontend：npm install + vite build，验证前端可正常构建
推送 v* 版本标签时，额外触发源码 Release（打包源码 zip 上传到 Releases 页面）：
git tag v0.1.0
git push origin v0.1.0本项目已从 PyInstaller exe 打包方案切换为源码 + 一键启动脚本方案。 量化交易系统含 GUI 自动化（pywinauto/pyautogui）和重型数据依赖（baostock/lancedb）， 打包成单 exe 体积大、启动慢、平台相关库易崩溃；源码方案更透明、可调试、易更新。
MIT License
本项目仅供学习研究使用，不构成任何投资建议。自动化交易存在风险，使用实盘功能前请充分了解风险并在模拟环境中验证策略。