shy3130/tick-stock-panel · Python + TypeScript · MIT
tick-stock-panel 中文实战手册：自托管 A 股选股·监控·回测工作台
这个站不接口作为项目介绍的镜像页，而是回答一个具体问题：一个普通中文用户能不能在自己的电脑上把 tick-stock-panel 部署起来、跑出结果、看懂结果，并判断结果是否可信。页面依据官方仓库与文档（固定 commit 核验）组织，没有本站实机运行结论的地方一律标注证据等级。
项目来源
官方仓库 shy3130/tick-stock-panel（采集于 2026-09-28）。Star 与 Fork 数会随社区活动变化，以仓库当前页面为准。
在 GitHub 查看固定版本源码
TSP 能解决哪些「拼凑工具做量化」的痛点？
官方 README 开篇列了五条痛点与对应解法；下表在此基础上补上「对应本站哪一页」，方便直接跳转。
| 拼凑工具做量化常见的问题 | TSP 的解法（官方 README 口径） | 对应本站哪一页 |
|---|---|---|
| 数据源绑死，换一家要重写整套拉数代码 | 能力路由矩阵：6 类数据集按源能力独立路由，随时换源，指标与回测口径不变 | 能力路由与数据源 |
| 选股、回测、监控各用一套工具，口径对不上 | 全站统一 enriched 数据口径：选股 → 回测 → 监控 → 复盘一条链 | enriched 口径与管道 |
| 盘中异动靠人盯盘，错过就是错过 | 竞价 / 盘中 / 偏移全时段异动 + 实时弹窗、语音播报、飞书推送 | AI 助手与监控 |
| 想查个数据要在几个页面之间来回点 | AI 对话助手：一句话问出全站数据，取数过程逐条可见、可展开核对 | AI 助手与监控 |
| 付费终端贵、云端平台数据出不了本地 | 自托管：Docker 单容器，数据全部落在本地 Parquet | 部署与首次跑通 |
| 策略想法只能停在脑子里，写成代码又怕走形 | 三种扩展方式：自定义信号（不写代码）、AI 生成、自定义编写 | 选股与信号 |
| 回测看着漂亮，不知道能不能信 | 回测真实约束（T+1 / 费用 / 滑点 / 止损 / 持仓天数）+ 因子归因 + 样本外门槛 | 回测可信度审计 |
从空盘到复盘，TSP 的完整链路怎么走？
下面是官方快速开始与功能手册里的顺序，合成一条可执行的链路；每一步的命令与参数见对应子页。
从空盘到复盘：一条链跑通 TSP 的八个步骤
配置数据源与能力
在「设置 → 凭据与能力」点「重新检测」，确认档位标签与能力路由矩阵。TICKFLOW_API_KEY 留空就是 None 模式（历史日 K 免费）。
拉日 K 并生成 enriched 表
「立即跑盘后管道」：拉日 K → 重算 enriched（存 15 列基础数据，读取时现算 68 列指标与信号）。盘后定时管道默认 15:35 CST 自动触发。
选股：扫描或配信号
选股页点策略卡片扫全 A 股，或用「字段 + 操作符 + 阈值」搭自定义信号。结果可导出。
回测：看净值与明细
选策略 + 区间 → 看净值曲线 / 夏普 / 最大回撤 / 胜率 / 盈亏比 / 蒙卡回撤，SSE 流式进度且切页可重连。
审计：判断结果能不能信
对照「回测可信度十问」检查时间对齐、成本假设、股票池偏差与样本外验证，用因子归因看哪些因子在拖后腿。
沉淀：导出与保存候选
回测结果可导出 CSV（概要 / 净值曲线 / 交易明细 / 分标的统计四段）并保存候选，一键载入复测。
监控：盘中规则与推送
监控中心支持策略 / 个股信号 / 价格涨跌 / 全市场异动四类规则，命中弹窗 + 语音播报 + 飞书等渠道。
复盘：盘后回看与核对
盘后可生成市场复盘（注入龙虎榜与盘前风向标对照），或直接向 AI 助手提问，并展开工具足迹卡核对取数口径。
tick-stock-panel 有哪些能力模块，各自对应本站哪一页？
按官方 README 与功能文档整理：每一项都指向本站的具体页面，避免在功能清单里打转。
| 能力模块 | 它做什么（官方口径） | 本站对应页面 |
|---|---|---|
| 能力路由 | 6 类数据集按源声明能力独立路由，换源不换口径 | 能力路由与数据源 |
| 选股引擎 | 内置策略 + 自定义信号 + AI 生成，全 A 股一次扫表 | 选股与信号 |
| 指标流水线 | Polars 向量化，读取时现算 68 列指标与信号并带快照缓存 | enriched 口径与管道 |
| 回测研究 | 因子 / 策略 / 分钟回测，T+1、费用、滑点、因子归因 | 回测可信度审计 |
| 因子平台 | DSL 自定义因子 + 检验组合，与策略双向联动 | 因子平台与挖掘 |
| 因子挖掘 | 样本外搜索多因子组合，显式发布、永不自动上线 | 因子平台与挖掘 |
| 市场环境 | 情绪周期 6 阶段 + 概念与行业主线排名 | enriched 口径与管道 |
| 异动监控 | 竞价 / 盘中 / 偏移三类异动一页覆盖 | AI 助手与监控 |
| 监控中心 | 四类规则 AND/OR + 弹窗与语音播报 + 飞书等推送渠道 | AI 助手与监控 |
| 个股分析 | 专用日 K + 9 类关键价位 + AI 四维分析 | AI 助手与监控 |
| 数据扩展 | 插件化数据源，扩展字段成页，按日历史回补 | 能力路由与数据源 |
| 数据口径与一致性 | tick-stock-panel 存储层只保留 15 列基础数据，指标与信号在读取时现算，避免选股、回测与监控三处各算一套 | enriched 口径与管道 |
| 盘中分钟能力 | 全量分钟是独立且可路由的能力；分钟信号只用已收盘 bar，滚动窗口不跨午休 | 选股与信号 |
| AI 对话助手 | 18 个只读工具 + 工具足迹卡，取数可核对 | AI 助手与监控 |
这个项目当前是什么状态？版本与核验快照
第三方内容容易过期，所以本站把核验基准、取值与边界单独列出来。所有项目状态以官方仓库为准，本站数字仅代表采集时状态。
| 核验项 | 取值 | 来源与边界 |
|---|---|---|
| 仓库与默认分支 | shy3130/tick-stock-panel · main | GitHub API；固定 commit 3391e34057bfb053e715d73867297b306c859a07 |
| 语言占比 | Python 61.2% · TypeScript 38.1% | GitHub languages API |
| 技术栈 | FastAPI · Polars · DuckDB · Parquet · React 18 · Vite · TypeScript · Tailwind | 官方 README 技术栈表 |
| 运行环境（Dev） | Python ≥ 3.11 · Node ≥ 20 · uv · pnpm | docs/deployment.md 前置依赖 |
| 容器镜像 | ghcr.io/shy3130/tick-stock-panel:latest（linux/amd64 · arm64） | 官方 README；镜像不含 stock-sdk 与 legacy-cpu/backtest extras |
| 许可 | MIT | 仓库 LICENSE；依赖的数据服务与插件各自遵循其条款 |
| 本站实测状态 | 未安装、未运行 | 本站未在本机执行 TSP，全站不提供运行输出级证据 |
一个必须说清楚的时效问题：上方截图采集于 2026-09-28，画面里可以看到「0.3.2 合并到 main」的提交、以及 mcp-server/ 与 examples/open-api/ 两个目录；而本站锁定的 commit 3391e340 里，VERSION 文件仍为 v0.2.2，也不包含这两个目录。说明仓库更新非常频繁：正式上线前请以仓库当前状态为准，MCP 服务器与开放接口能力在本站属 ⑤ 待核验，本站不会把它写成已验证功能。
本站与官方文档的分工在哪里？
同一件事，官方资料往往散在多个文件里甚至互相不一致。下表逐行说明本站补的是什么，以及哪些结论仍需你回官方核实。
| 同一件事 | 官方资料怎么讲 | 本站补什么 |
|---|---|---|
| 内置策略到底有几个 | README 与 docs/strategy.md 写 25 个，docs/features.md 写 18 个，两处并存 | 把两种口径并列写出来，并给出判据：以仓库 builtin/ 目录与运行时为准 |
| 回测引擎是什么 | README 技术栈写「自研仓位模拟引擎 + vectorbt（部分路径）」，features.md 写「基于 vectorbt」 | 不替你选一个说法，而是把两处表述并列，并说明这会影响哪些口径判断 |
| 免费能用到什么程度 | 散在 .env.example 注释、configuration.md 档位表与 tiers.yaml 里，且 tiers.yaml 自述部分条目为推断 | 合成一张「基础能力 × 档位 × 商用边界」对照表，并标明以定价页为准 |
| 国内与 Windows 怎么跑 | deployment.md 按 A/B/C/D 四条路径线性排列，不包含组合排查 | 按现象给出「症状 → 原因 → 命令」排查表（镜像拉取、目录挂载、老 CPU、访问密码） |
| 一页看完它到底做什么 | README 是功能清单与路线图，不判断「你该不该用」 | 把能力模块映射到具体页面，并给出适合 / 不适合的判断表 |
四条官方部署路径怎么选？
官方把部署分成 A/B/C/D 四条路径。本页只给选择依据与首次使用顺序，逐条路径的命令与排错在部署页。
| 部署路径 | 适合谁 | 前置要求 |
|---|---|---|
| A · GHCR 现成镜像 | 多数用户，拿来即用 | Docker（无需本地 Python / Node） |
| B · Compose 本地构建 | 跑自己改过的代码 / 全套挂载 | Docker；需 stock-sdk 或老 CPU 兼容时必选 |
| C · 本机 AI 代部署 | 完全不想碰命令行 | 任一本机 AI 编程助手；它最终仍执行 A/B/D 之一 |
| D · Dev 模式 | 二次开发 | Python ≥ 3.11 · Node ≥ 20 · uv · pnpm |
这里要特别提一句：不要把 tick-stock-panel 当成「装完就有现成策略」的产品。它给的是一套可调的工作台：能力路由决定数据从哪来，enriched 口径决定选股与回测看的是不是同一份数据，回测引擎决定成本与 T+1 怎么算，而发布门槛决定一个候选能不能进监控。每一环都有明确的口径与边界，本站的作用是把这些口径摆到明面上，而不是替你下结论。
首跑看䝐的检查顺序：第一个该看的是能力检测结果（能力列表里是不是有你以为买到的那项），第二个是盘后管道的日 K 条数与最新交易日。两者都正常却选不出标的，通常不是策略问题，而是股票池、复权或时间窗口口径对不上；这些排查路径写在部署页与选股页里。
不想自建？免部署路线的一张截图能做什么
如果你只想快速得到一个研究结论、不想维护环境，本机 EasyClaw 技能路线是另一条选择。下图为真实使用截图，可左右切换。
什么情况下该自建 TSP，什么情况下不该？
自建的成本不只是装 Docker，还包括数据档位、首次配置与后续维护。下表把选择依据摆出来。
| 场景 | 适合自建 TSP？ | 原因 |
|---|---|---|
| 西瓜不能丢，数据必须落在自己机器上 | 适合 | 单容器 + 本地 Parquet，数据不出本地 |
| 想把选股、回测、监控用同一份口径贯穿 | 适合 | enriched 口径在选股 / 回测 / 监控三处共用 |
| 有自己的数据源想接进来一起算 | 适合 | YAML 声明式源 + 插件源两条路，扩展字段可直接进信号与因子 |
| 想自己写策略、审计回测口径 | 适合 | 策略就是一个 .py 文件，回测约束与导出口径可见 |
| 只想快速问几个数据、不想维护环境 | 不建议 | 自建需要 Docker、首次配置与盘后管道；免部署技能路线更合适 |
| 不接受任何账号与付费档位 | 不建议 | None 模式只有历史日 K；实时、分钟 K 与财务需上档位（以定价页为准） |
| 期望「安装完就自动跑出可交易策略」 | 不建议 | 官方明确不做 AI 荐股 / 涨停预测，也不对标同花顺 / 通达信 |
tick-stock-panel 常见问题
以下答案基于官方仓库与文档的核验结果；涉及版本、数据源口径与许可条款的内容一律以官方仓库与官方文档为准。tick-stock-panel 到底是什么？
它是 shy3130 开源的「自托管、零运维的 A 股选股 + 监控 + 回测量化工作台」，后端 FastAPI + Polars + DuckDB，前端 React 18，Docker 单容器部署，数据全部落在本地。它不是看盘软件也不是投软；定位与最新能力以官方 README 与官方文档为准。仓库 2026-06-18 创建，本次核验基于 2026-09-27 的最后一次推送；项目仍在频繁更新，正式上线前请以仓库当前状态为准。
这个站的内容是实测还是整理？
均为官方仓库与文档的核验结果（固定 commit 取原文 + SHA-256 比对），加上本站基于官方口径整理的判断与排查路径。本站未在本机安装或运行 tick-stock-panel，因此不会提供任何运行输出级的证据。要看真实运行结果，请按官方部署文档自行跑一遍。这条边界不是客套话：很多第三方教程把 README 重写一遍就当成「实测」，而 TSP 这类自托管项目的真实问题（镜像拉取、本地目录挂载、档位探测、日期参数契约）恰恰只有真的跑过才知道。本站宁愿把口径与排查写清楚，也不用未经验证的运行结果冒充证据。
它免费吗？哪些功能要付费？
项目本身 MIT，代码免费。但实时行情、分钟 K、全量分钟与财务数据依赖数据源档位：TICKFLOW_API_KEY 留空只能用历史日 K（当日数据盘后 1-2 小时可用）。具体价格与档位权益以 tickflow.org 定价页为准，本站不复制价格数字；仓库内的 tiers.yaml 自述部分条目为「推断」，不能当作官方承诺。
支持哪些数据源？能接自己的吗？
内置 TickFlow 官方 SDK，另支持 fuyao（同花顺 REST，需自备 Key）与插件源（参考实现 stock-sdk，Docker 默认不打包）；自有接口可用 YAML 声明式源接入（六类数据集契约），也可用 HTTP 定时拉取 / CSV 上传 / JSON 写入。注意深度盘口 depth5 目前无自定义契约，仍由 TickFlow 提供。
能够做到实盘下单吗？
不能。官方 README 明确不对标同花顺 / 通达信、不内置 AI 荐股与涨停预测，定位是研究与量化工作台；监控命中也只做弹窗、语音与渠道推送，不自动下单。任何涉及交易决策的问题，官方 AI 助手会转为客观的技术与财务状态、关键价位与风险因素。这条边界对选型很重要：如果你需要的是一个能直接对接券商下单的交易终端，那它就不是你要找的东西；它解决的是「选股口径与回测可信度」这一段，下单仍然在你自己手上。
它和本机免部署技能路线是什么关系？
没有已证实的集成关系：官方仓库与文档未提及该路线对应的产品，本机技能目录中也没有对应的 tick-stock-panel 技能。本站对比页列的是两条并行路线：自建 TSP 工作台，与本机免部署技能提供的研究入口。技能侧状态均为「可被发现（catalog_visible）」，本站未验证其安装与运行。
上了版本之后怎么更新？会不会丢数据？
官方两条命令的路径不同：本地构建用 git pull + docker compose up --build -d，直跑镜像则重新 pull 并重建容器。整个 data/ 目录不入 git，官方特别提醒不要用 git clean -fdx、git reset --hard 或删库重 clone。这里的隔离设计值得单独说一句：Compose 把 DATA_DIR 写死为 /app/data，它的优先级高于 .env，避免你把开发用的 DATA_DIR=./data 原样带进容器后写到未挂载的目录、每次重建都丢数据；这类「看不见的保护」本身就是自托管项目最值得看的细节。