多市场数据
覆盖股票、期货、期权多市场数据，支持 MongoDB / ClickHouse 存储，提供 Tick / L2 / Transaction 数据格式。
yutiansut / QUANTAXIS
QUANTAXIS下载部署：纯本地量化框架安装与首次运行教程
QUANTAXIS 是支持任务调度、分布式部署的股票/期货/期权 数据/回测/模拟/交易/可视化/多账户纯本地量化解决方案。它把数据、回测、账户与交易接口组织进同一套体系，适合量化研究者、CTA 策略开发者与交易系统工程师，从只读研究与回测开始验证是否适合你的工作流。
项目来源
项目页面显示约 11k Star、3.4k Fork、MIT 协议；该数字会随社区增长而变化，采集日期为 2026-08-26。
在 GitHub 查看 ↗
开源框架MIT 协议，GitHub ≈11k stars
纯本地数据/回测/交易本地闭环
多市场股票 / 期货 / 期权
官方证据仓库 README（2026-08 核验）
What it solves
QUANTAXIS 能解决什么问题？
它把「数据获取 → 回测验证 → 模拟交易 → 账户管理」整理成一套可复现的纯本地量化工作流，让程序化交易从想法到验证更结构化。
回测与模拟
QARSBacktest Rust 回测引擎 + QIFI 统一账户体系，支持自定义策略与多账户管理。
交易与风控
对接 CTP（期货/期权）、QMT（股票）接口，提供母子账户 OMS 与 OrderGateway 风控。
How it works
QUANTAXIS 三步理解：从数据到回测
首页只保留理解所需的三步，详细流程见架构页与回测页。
1. 准备数据
通过 QASU / QAFetch 获取多市场数据，存入 MongoDB / ClickHouse，供回测与账户体系调用。
2. 编写与回测策略
基于 QARSBacktest 引擎编写策略，配合 QIFI 账户体系验证历史表现。
3. 模拟与交易
通过 CTP / QMT 接口进入模拟或实盘，多账户管理与风控；回测结果不构成收益保证。
Setup and route
自建 QUANTAXIS 还是用 EasyClaw 量化 Skill 路线？
同一个研究目标，两种准备成本。完整对比见对比子页。
装 MongoDB→pip 安装→接数据源→写策略回测
灵活度高，但 Python/Rust 环境、MongoDB、数据接口都要自己维护。
安装 EasyClaw→一句话提问
Skill 的数据源、Token、网络与市场覆盖各不相同；不代表 QUANTAXIS 已集成 EasyClaw。
FAQ
常见问题
QUANTAXIS 是什么？
QUANTAXIS 是基于 Python 的开源量化金融框架，支持任务调度与分布式部署，覆盖股票/期货/期权的数据、回测、模拟、交易、可视化与多账户。
QUANTAXIS 需要编程基础吗？
需要。QUANTAXIS 用 Python 驱动，涉及安装环境（Python 3.9-3.12 + MongoDB）、接入数据与编写策略，官方文档面向有 Python 与量化经验的用户。
QUANTAXIS 在 EasyClaw 中能用吗？
无已证实集成。QUANTAXIS 与 EasyClaw 没有官方集成证据；EasyClaw 内置的是量化研究类 Skill（如量化分析、财经数据、技术分析等），两者是独立路线。
QUANTAXIS 支持哪些市场？
支持股票（QMT 对接）、期货与期权（CTP 接口），详见市场页。
QUANTAXIS 回测结果可信吗？
回测结果仅代表历史表现，涉及数据、参数与市场环境假设，不构成收益保证或投资建议。