个人研究 / 学习
非商业目的使用，按 Apache 2.0 走；用免费日线数据包即可完成大部分日频策略练习。注意：把研究成果用于对外收费服务或商业产品，就跨过了边界。
RQAlpha 项目研究站 · 许可与数据边界
RQAlpha 能不能商用、数据覆盖到哪：先把边界看清
这两条决定了 RQAlpha 适不适合你的场景，比功能清单更重要。许可上 RQAlpha 不是标准的 Apache 2.0 开源：非商业用途（个人非商业目的，或高校/研究所等非营利机构用于教育科研）按 Apache 2.0 使用；商业用途需经米筐科技授权。数据上，官方免费提供日级别数据包，分钟级回测需要自备数据源。
个人研究
Apache 2.0 可用
Apache 2.0 可用
高校/科研
教育科研可用
教育科研可用
商业使用
需米筐授权
需米筐授权
分钟级数据
需自备数据源
需自备数据源
依据仓库 LICENSE 与官方文档整理的边界示意；非法律意见，具体条款与授权以官方原文为准。
Version check
本页依据的版本、来源与实测状态
- 依据版本release/6.3.0（2026-07-23 发布）；仓库默认分支为 master
- Python 要求requires-python >=3.8（分类器覆盖 3.8–3.14）
- 本页官方来源仓库 LICENSE 正文、pyproject.toml、docs/source/development/data_source.rst
- 证据等级官方文档与仓库文件（①②级）＋ 本机实测（③级，限安装与运行链路）
- 实测状态安装链路已实测；许可与数据边界按仓库正文核验，未做法律意见
- 旧版本写法许可条款以仓库 LICENSE 正文为准，别只按元数据字段判断能否商用
License
Apache 2.0 就能商用吗？许可条款的两条主线
以下是 RQAlpha 仓库 LICENSE 原文要点的中文归纳（版权方：深圳米筐科技有限公司，2019）。
| 情形 | 许可要点（原文归纳） | 对你的影响 |
|---|---|---|
| 非商业用途 | 指个人出于非商业目的使用，或高校、研究所等非营利机构出于教育、科研目的使用 | 遵守 Apache License 2.0 即可 |
| 商业用途 | 指个人出于任何商业目的使用，或法人/其他组织出于任何目的使用；未经授权不得用于商业目的（含向第三方提供、销售、出租、出借、转让本软件及其衍生产品等） | 公司内部使用也属商业用途，需先取得授权 |
| 条款冲突处理 | 商业使用同样需遵守 Apache 2.0，但两者冲突时以仓库 LICENSE 为准 | 不能只按 Apache 2.0 理解 RQAlpha |
| 授权联系 | LICENSE 与 README 均给出联系邮箱 public@ricequant.com | 商用前先走授权流程，不要先上线再补 |
澄清一句常见误解：「Apache 2.0」出现在 RQAlpha 的
pyproject.toml（license = {text = "Apache-2.0"}）与 LICENSE 正文里，但 LICENSE 同时写明了商业用途的额外限制——只看到元数据里的 Apache-2.0 就认为可以随意商用是不准确的。Data
免费数据覆盖到哪、分钟级数据从哪来？
RQAlpha 的能力边界由数据决定；下表的每条都来自官方文档原文。
| 维度 | 官方免费提供 | 缺口与替代 |
|---|---|---|
| 频率 | 日级别数据 | 分钟级 1m 官方明确不提供数据源：需自备数据源、用 RQData，或在米筐平台进行 |
| 品种 | 股票、常用指数、场内基金、期货 | 其它品种需自接数据层 |
| 市场 | A 股为主 | 配置支持 CN 与 HK，但开 HK 后无法交易 A 股任何标的（互斥） |
| 更新节奏 | 免费数据包每月月初更新 | 需要每日盘后更新，需 RQData 权限 + update-bundle |
| 财务与因子等 | 基础行情与合约信息随数据包提供 | 财报、因子、宏观、舆情等属 RQData 数据服务范围（官方列出 A 股财务、基金、期货期权、可转债、风格因子、宏观、电商、舆情等） |
| 模拟/实盘 | 框架支持 b 回测 / p 模拟 / r 实盘三种运行类型 | 实盘接入需要券商/通道方案，官方仓库本身不提供交易通道 |
Scenarios
三种常见场景怎么用
按身份对号入座，先把 RQAlpha 的合规前提走完再谈技术。
高校 / 科研机构
用于教育、科研等非营利目的可在 Apache 2.0 下使用；论文与教学中引用请注明项目来源与版本，涉及数据使用也要遵守数据源条款。
公司 / 商业产品
无论对外销售还是内部业务系统，都属商业用途，需联系米筐科技取得授权；同时评估是否需要 RQData 的商业数据授权，避免数据合规风险。
本站立场：以上仅为公开文档的归纳整理，不构成法律意见；实际使用请以仓库 LICENSE 原文与米筐科技的书面授权为准。
Myths
五个常见误解
这些说法在中文社区里流传很广，逐条对着原文核一遍。
| 常见说法 | 实际情况 |
|---|---|
| 「MIT/Apache 开源，随便商用」 | LICENSE 明确商业用途需授权，且冲突时以该 LICENSE 为准 |
| 「装了就能做分钟级高频回测」 | 框架支持 1m 频率，但开源版不提供分钟级数据源，得先解决数据 |
| 「数据一直免费且每天更新」 | 免费数据包按官方说明每月月初更新；每日更新走 RQData |
| 「开源版可以一键实盘」 | 运行类型支持实盘（-rt r），但交易通道与账户实现需自行接入或使用生态方案 |
| 「和米筐在线平台是同一个东西」 | RQAlpha 是本地框架；米筐平台是在线回测/模拟环境，官方说策略可同时用于两者，但账号与数据体系是分开的 |
Checklist
开工前四问
四个问题回答完，基本能判断这条路适不适合你。
| 问题 | 是 | 否 |
|---|---|---|
| 使用是否属商业目的？ | 先联系授权，再开工 | 按 Apache 2.0 使用即可 |
| 策略需要分钟级或更低频数据吗？ | 需自备数据源或 RQData / 平台方案 | 免费日线数据包够用 |
| 需要港股/美股吗？ | 注意 HK 与 A 股互斥，且免费数据不覆盖美股 | A 股日线场景直接可用 |
| 是否需要财务/因子等深度数据？ | 评估 RQData 或自建数据管道 | 行情+合约信息即可满足 |
Data access
免费数据包和米筐数据服务，分别能拿到什么？
官方免费数据与扩展 API（RQDatac）是两套东西：前者是回测的基础数据，后者是策略里额外查数据的入口。下表按官方 install / overview / 扩展 API 文档逐项对照。
| 维度 | 免费数据包（download-bundle） | 米筐数据服务（RQDatac 扩展 API） | 适用场景 | 注意点 |
|---|---|---|---|---|
| 覆盖市场 | A 股市场数据（官方原文：目前只免费开放 A 股市场日线数据） | Ricequant 从多个数据源整理归纳维护的查询接口，覆盖股票、指数、期货、宏观等 | 只做 A 股日线研究时，免费数据包就够了 | 免费数据不含美股；港股要改 market 配置，且开 HK 后不能同时交易 A 股 |
| 频率 | 日级别 | 按其文档提供更细的数据查询 | 日频策略的常规回测 | 官方对分钟级回测给出的建议仍是「在米筐平台进行」或「实现数据层接口接自有数据」 |
| 品种 | 股票、常用指数、场内基金、期货 | 股票、指数、期货、宏观等多类查询 | A 股与商品期货策略研究 | 财务、因子、可转债、舆情等属扩展 API 范围，免费数据包不含 |
| 更新节奏 | 数据每个月月初更新 | 配套 rqalpha update-bundle 可在每日盘后即时更新数据 | 对时效要求不高的历史研究用免费包即可 | 每日更新的前置条件是 RQDatac 权限与 license 已配置，否则命令会失败 |
| 获取方式 | 一条命令下载，默认落在 ~/.rqalpha | 免费申请试用并获取文档 → 安装 RQDatac → 配置 license | 先用免费数据跑通流程，再按需要申请 | 在米筐在线量化平台运行策略时可免费调用扩展 API，本地调用则要自己配 license |
| 是否要改代码 | 不用改：数据包直接供回测读取 | 不用改：安装授权后与框架内 API 一样直接调用 | 两者的调用方式是统一的 | RQAlpha 的策略代码不需要为数据来源做分支 |
| 扩展 API 分组 | 代表接口 | 能拿到什么 | 注意点 |
|---|---|---|---|
| 行情 | get_price、get_price_change_rate | 合约历史数据、历史涨跌幅 | 与框架内 history_bars 的职责不同：前者是数据查询，后者是回测取 bar |
| 股票·基础信息 | get_shares、get_turnover_rate、get_split、get_securities_margin、get_margin_stocks、get_stock_connect、concept | 流通股、历史换手率、拆分数据、融资融券信息与标的列表、沪深港通持股、概念股列表 | 多为横截面或历史数据查询，使用前先确认权限是否覆盖该接口 |
| 股票·财务与因子 | get_factor、get_pit_financials_ex、current_performance、get_industry、get_instrument_industry | 因子、季度财务信息、财务快报、行业股票列表与个股行业分类 | 官方文档只列接口不列字段明细，字段口径要以 RQData 文档为准 |
| 指数 | index_components、index_weights | 指数成分股、成分股权重 | 做指数成分股类策略时用来构造股票池，注意成分股会随时间调整 |
| 期货 | futures.get_dominant、futures.get_dominant_price、futures.get_member_rank、futures.get_warehouse_stocks | 主力合约、主力连续合约行情、会员持仓排名、仓单数据 | 免费数据包里只有期货行情，这些属于额外查询 |
| 宏观经济 | econ.get_reserve_ratio、econ.get_money_supply | 存款准备金率、货币供应量 | 宏观择时类研究用得到，注意数据发布频率与滞后 |
| 权限与调用阶段 | —（由 RQDatac 与 ExecutionContext 控制） | 授权后才可调用；自定义注入的接口可限制生效阶段 | 未授权时接口会直接报错；用 ExecutionContext.enforce_phase 可限定只在指定阶段可用 |
启用扩展 API 的三步
1. 访问 Ricequant 官网免费申请试用 RQDatac 并获取其文档 —— 预期输出：拿到安装文档与用来配置 license 的脚本；
2. 按文档安装 RQDatac —— 预期输出：安装完成、在 Python 里 import 不报错；
3. 执行脚本把 license 配置到环境变量，或在执行策略时传入 --rqdatac license:xxx —— 预期输出：策略里调用 get_price、get_factor 这类接口不再报权限错误。
两者不是二选一：回测的基础数据（合约信息、交易日历、行情）来自数据包，扩展 API 是在策略里额外查询数据的入口。只跑日线策略时不需要申请 RQData；一旦要看财务、因子、主力合约、宏观这类数据，才需要走扩展 API，并接受它的权限前提。具体下载与更新命令见安装与数据页。
Bring your own data
自备数据源要写什么：三条路线与接口清单
官方把对接数据源分成「增加自有数据源」与「替换已有数据源」两类；下表的写法与参数都来自 docs 的扩展数据源、扩展事件源与基本概念章节，写法背后的 Mod 加载机制见Mod 扩展页。
| 路线 | 官方示例 | 要写什么 | 适合场景 | 注意点 |
|---|---|---|---|---|
| 策略里直接读自有数据 | read_csv_as_df.py | 在 init 里用 pandas 读 CSV 或数据库，把结果挂到 context 上供后续使用 | 少量补充数据、临时研究 | 取数必须写在 init / before_trading / handle_bar / handle_tick / after_trading 里，写在函数外可能异常 |
| 策略里 import 自定义模块 | get_csv_module.py、import_get_csv_module.py | 把模块所在目录写入 sys.path，再正常 import 使用 | 自有数据已封装成模块、多个策略复用 | 建议在 init 阶段加路径；模块基于策略相对路径时，用 context.config.base.strategy_file 定位 |
| 用 Mod 注入扩展 API | rqalpha_mod_extend_api_demo | 继承 AbstractMod，用 export_as_api 装饰器把自有函数注册成策略可调用的 API | 希望自有数据用起来像框架自带接口 | 注入要在初始化阶段完成；可用 ExecutionContext.enforce_phase 限定只在 ON_INIT / BEFORE_TRADING / ON_BAR / AFTER_TRADING / SCHEDULED 生效 |
| 替换行情数据源 | 官方 Tushare 接入示例 | 继承 BaseDataSource，只重写需要替换的方法，再在 Mod 的 start_up 里替换数据源 | 接第三方行情，或让 RQAlpha 读自己的行情库 | 不处理的情况要 return super().xxx(...) 交回父类；官方示例因数据源只有日线，因此只能日回测 |
| 替换基础数据 | —（bundle 文件替换） | 按相同格式生成数据包文件替换，或实现 AbstractDataSource 接口并继承 BaseDataSource 覆写 | 停牌、ST、交易日历等口径要换成自己的一套 | 官方说明合约信息、ST、停牌、交易日历属全量数据且每日更新，没有对应的显式替换接口 |
| 扩展事件源 | ProgressMod（官方进度条 Mod） | 用 env.event_bus.add_listener(EVENT.XXX, handler) 订阅事件，用 publish_event 发布自己的事件 | 想在回测流程里插入自己的动作或统计 | 事件分系统事件、市场事件、交易事件三类；发布时要自己构造 Event 对象 |
| 要碰的方法/入口 | 签名要点 | 是否必须 | 注意点 |
|---|---|---|---|
get_bar | (instrument, dt, frequency) | 替换行情时必需 | 返回单根 bar；取不到数据时的回退逻辑要自己写清楚 |
history_bars | (instrument, bar_count, frequency, fields, dt, skip_suspended=True) | 替换行情时必需 | 参数只给截止日与条数，需自己按交易日历推出开始日；返回结构与默认实现不一致时策略行为会变 |
available_data_range | (frequency) | 替换行情时必需 | 返回该频率可用的日期区间，官方示例给的是「固定起始日到昨天」 |
current_snapshot | (instrument, frequency, dt) | 日线数据源可不实现 | 官方从 DataProxy 源码得到的结论：提供日级别数据的实现不需要这个函数 |
env.set_data_source(...) | 在 Mod 的 start_up 内调用 | 替换行情时必需 | 必须在系统启动阶段完成替换，晚了不生效 |
env.event_bus.add_listener | (EVENT.XXX, handler) | 按需（扩展事件源时） | 日线回测的事件顺序示例：BEFORE_TRADING(00:00) → BAR(15:00) → AFTER_TRADING(15:30) → SETTLEMENT(17:00) |
先看清数据包里有什么再动手：
~/.rqalpha/bundle 下是 funds.h5、futures.h5、indexes.h5、dividends.h5、st_stock_days.h5、stocks.h5、suspended_days.h5、trading_dates.npy、yield_curve.h5。要按自己的口径替换基础数据，先照着这些文件的组织方式生成同格式文件；否则就实现数据源接口，只覆写你真正需要换掉的那几个方法。Product map
RQAlpha、米筐平台、RQData、RQPro、Alpha Plus 是什么关系？
这五个名字经常被当成同一个产品，搜索引擎里的问题也多来自这个混淆。它们其实属于四类东西：开源框架 / 在线平台 / 数据服务 / 商业产品。下表同时标出本站的证据等级。
| 名称 | 它是什么 | 与开源框架的关系 | 权限或费用 | 本站证据等级 | 什么时候会用到它 |
|---|---|---|---|---|---|
| RQAlpha | 米筐科技开源的 Python 算法交易与回测框架，在本地运行 | 就是本页讨论的框架本体 | 非商业用途按 Apache 2.0；商业用途需授权 | ①官方功能 ②源码已核验 ③安装链路本站实测 | 要自己写策略、自己控制撮合与成本假设 |
| 米筐平台（Ricequant） | 米筐提供的在线研究/回测/模拟交易环境 | 同一批策略可以在平台上回测与模拟；框架本体不依赖平台 | 平台账号与额度由米筐提供，以官方页面为准 | ①官方文档说明 | 不想在本地装环境；或用平台的数据与算力 |
RQData（rqdatac） | 米筐的授权数据服务，以 Python 包形式使用 | 不是框架的一部分，是可选数据来源；update-bundle 的每日更新依赖它 | 需要申请权限并把 license 配置到环境变量 | ①官方安装文档、②仓库文件 | 要分钟级数据、每日更新或扩展数据接口 |
| RQPro | 米筐面向专业/机构用户的商业产品 | 与开源框架是两条产品线 | 商业授权，以米筐官方为准 | ⑤待核验（本站未核验其功能边界与价格） | 团队需要成品终端与研究平台时，直接问米筐官方 |
| RQ Alpha Plus | 米筐的商业版框架（与开源版不是同一许可范围） | 与开源框架同源但不同交付形态 | 商业授权，以米筐官方为准 | ⑤待核验（本站未核验其功能清单与授权条款） | 需要商业支持或开源版之外的能力时，以官方报价为准 |
| 本机技能路线（EasyClaw） | 第三方 AI 助手 + 技能包，用一句话发起研究任务 | 与上述米筐产品均无已证实集成 | 安装客户端即可使用 | 本机技能目录已核验（SKILL.md） | 只想先问清研究问题、不想装 Python 环境 |
四条容易搞混的边界：①框架开源 ≠ 数据免费（数据是独立授权）；②框架免费用于商业 ≠ 可以商用（商用要授权）；③能在线跑策略 ≠ 本地框架有对应功能；④第三方技能路线不是任何一项米筐产品的替代安装方式。上表里带「待核验」的两行，本站没有核验其条款，选型前请以米筐官方说明为准。
FAQ
常见问题
公司内部自用算商业用途吗？
按 LICENSE 的表述，法人或其他组织「出于任何目的」使用本软件都属于商业用途范畴，内部业务系统也在其中。稳妥做法是先联系米筐科技确认授权范围。
自己写策略能否规避许可限制？
许可约束的是框架本身及其衍生产品的使用方式，与策略由谁写无关。如果整体使用场景属商业用途，仍需授权。
数据可以自己换成免费源吗？
技术上可以（实现数据层接口接入自己的数据源），但要自行确保所用数据的授权合规；框架的许可与数据源的许可相互独立，不能互相替代。
免费数据包能用于发表论文吗？
高校与科研机构的教育科研用途在框架许可范围内，但数据包本身的使用可能还受米筐数据的条款约束。发表前建议同时确认数据使用条款，并注明来源与版本。
许可会变吗？
可能。当前依据是仓库 LICENSE 与 README（2026-09 核验，版权年份 2019）。任何使用前请以官方仓库最新原文为准，不要以第三方转述为依据。
不想碰许可与数据这些前置问题，有别的路吗？
可以看对比页列的本机技能路线（免部署、用自然语言发起研究任务），但 RQAlpha 与 EasyClaw 无已证实集成，本机技能路线也不提供 RQAlpha 这种可改撮合与风控的工程化回测能力。选择取决于你要的是「写策略的工程环境」还是「快速得到研究结论」。