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QuantNodes

量化研究节点架构 - 基于 Pipeline 组合原语的统一量化分析平台

Python License

项目简介

QuantNodes 是一个面向量化研究的节点架构平台，通过统一的 BaseNode + Pipeline 模式，实现因子计算、回测分析、数据库查询的无缝集成。

核心特性

  • 统一节点架构: 万物皆 Node，Pipeline 是唯一组合原语
  • 317+ 内置算子: 涵盖时间序列、截面运算、多截面聚合等，装饰器注册表模式
  • 多数据库支持: ClickHouse、DuckDB、MySQL、SQLite、CSV、Parquet
  • 外部 Agent 支持: 通过 API 为外部 Agent 提供方法调用和提示词
  • Config-Driven 回测: YAML 配置文件驱动回测，支持算子扩展
  • 零 LLM 依赖: QuantNodes 不包含 LLM，外部 Agent 自行提供
  • 提示词库: 内置完整策略提示词，外部 Agent 可直接使用
  • 方法库: 纯 Python 方法，外部 Agent 通过 API 调用

架构概览

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  Layer 3: Meta-Programming AI                                │
│  StrategyGenerator │ PipelineOptimizer │ CodeSandbox          │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  Layer 2: Pipeline 组合原语                                    │
│  Pipeline │ Parallel │ Join │ IfNode │ MapNode │ WhileNode   │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  Layer 1: 处理节点                                            │
│  DatabaseNode │ FactorNode │ BacktestNode │ UINode │ ConfigNode │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

目录结构

QuantNodes/
├── archive/                          # 统一归档目录
│   ├── QuantNodes/                   # QuantNodes 包归档
│   │   ├── agent/                    # Agent 系统归档
│   │   └── test/                     # 测试数据归档
│   ├── frontend/                    # 前端归档
│   │   └── src/archive/             # 前端 Chat UI 归档
│   ├── api/                         # API 归档
│   │   └── archive/                 # API 归档
│   └── docs/                        # 文档归档
│       └── archived/                # 历史文档
├── QuantNodes/                      # 主包
│   ├── methods/                     # 方法库（外部 Agent API）
│   ├── prompts/                     # 提示词库
│   ├── factor_node/                 # 因子引擎
│   ├── core/                        # 核心架构
│   ├── database_node/               # 数据库节点
│   └── ...
├── api/                             # API 服务器
│   └── routers/
├── frontend/src/                    # 前端展示页面
│   └── views/
├── tests/                           # 测试套件
├── examples/                        # 示例代码
└── docs/                           # 设计文档

快速开始

安装

pip install -e .

初始化项目

# 初始化配置文件（创建 .env 和 conn.ini）
quantnodes init
# 或使用 Python 模块方式
python -m QuantNodes init

启动服务

# 启动全部服务（前端 + API）
quantnodes run

# 启动参数
quantnodes run --host 0.0.0.0 --port 8080 --api-port 8000 --daemon

# 仅启动 API
quantnodes run --api-only

# 仅启动前端
quantnodes run --frontend-only

外部 Agent API

QuantNodes 通过 REST API 为外部 Agent 提供方法调用和提示词。

获取策略提示词

curl -X GET "http://localhost:8000/api/prompts/strategy/momentum" \
  -H "X-API-Key: qn_live_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"

验证代码安全

curl -X POST "http://localhost:8000/api/code/validate" \
  -H "X-API-Key: qn_live_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"code": "import pandas as pd\\nprint(pd.DataFrame())"}'

运行回测

curl -X POST "http://localhost:8000/api/backtest/run" \
  -H "X-API-Key: qn_live_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"pipeline_code": "...", "start_date": "2020-01-01", "end_date": "2024-12-31"}'

基本使用

from QuantNodes.core.node import BaseNode, Pipeline
from QuantNodes.factor_node.factor_functions import get_operator, list_operators

# 列出所有算子
print(list_operators())  # ['abs', 'add', 'aggr_count', ...]

# 获取算子
rolling_mean = get_operator('rolling_mean', 'time')

# 构建 Pipeline
pipeline = Pipeline(
    source_node,
    transform_node,
    output_node
)

# 执行
result = pipeline.execute()

因子计算示例

from QuantNodes.factor_node.factor_functions import rolling_mean, rolling_std, zscore

# 滚动均值
result = rolling_mean(factor_data, window=20)

# 滚动标准差
std = rolling_std(factor_data, window=20)

# Z-Score 标准化
zscore = zscore(factor_data)

算子注册表 API

from QuantNodes.factor_node.factor_functions import (
    list_operators,    # 列出所有算子
    get_operator,      # 获取算子函数
    operator_info,     # 获取算子元信息
    generate_documentation,  # 生成文档
)

# 按类别列出算子
point_ops = list_operators('point')      # 单点运算
time_ops = list_operators('time')       # 时间序列运算
section_ops = list_operators('section') # 截面运算
multi_ops = list_operators('multi_section')  # 多截面运算

# 获取算子详情
info = operator_info('rolling_mean', 'time')
print(info)
# {'name': 'rolling_mean', 'category': 'time', 'doc': '...', 'parameters': [...]}

# 生成 Markdown 文档
docs = generate_documentation('markdown')

算子分类

类别 数量 示例
Point (单点) 46 abs, log, sign, isnull
Time (时间序列) 65 rolling_mean, rolling_std, ewm, diff
Section (截面) 17 standardizeZScore, winsorize, fillNaNByVal
Multi-Section (多截面) 15 aggregate, disaggregate, aggr_sum
TA-Lib 174 talib_rsi, talib_sma, talib_macd_line
Custom (用户自定义) ∞ @CustomOperator.point(), Builder API

自定义算子 API

from QuantNodes.operators import CustomOperator

# 装饰器风格（直接注册）
@CustomOperator.point("my_double")
def my_double(f, multiplier=2.0):
    return f * multiplier

# Builder 链式风格
my_ewm_30 = (CustomOperator.time("my_ewm_30")
    .param("span", int, 30, "窗口大小")
    .execute(lambda s, span: s.ewm_mean(span=span))
    .register())

# 模板工厂（基于内置算子创建）
from QuantNodes.operators import CustomOperator
my_ewm_30 = CustomOperator.time_from("my_ewm_30", "ewm_mean", span=30)

# 级联查询：自定义算子优先，内置算子 fallback
from QuantNodes.factor_node.factor_functions import get_operator
op = get_operator("my_double")  # 先查自定义，再查内置

测试

# 运行所有测试
pytest tests/ -v

# 运行特定测试
pytest tests/test_factor_functions.py -v
pytest tests/test_backtest_tool.py -v

# 查看覆盖率
pytest tests/ --cov=QuantNodes --cov-report=html

设计文档

变更日志

v2.6.0 (2026-05-14)

  • ✅ 架构重构: 从"带 UI 的 Agent 系统"转向"外部 Agent 方法库 + 提示词库"
  • ✅ 移除 Chat UI: 前端不再有交互式 Chat
  • ✅ 移除 Agent LLM: QuantNodes 不再包含 LLM
  • ✅ 新增 methods/: 纯方法实现，外部 Agent 可通过 API 调用
  • ✅ 新增 prompts/: 完整策略提示词库，含参考代码
  • ✅ API 重构: 新增 prompts、code 路由，移除 chat 路由
  • ✅ API Key 认证: 支持 X-API-Key 和 Authorization Bearer 认证
  • ✅ 前端展示页面: Dashboard、Portfolios、Status 视图

v2.5.0 (2026-05-10)

  • ✅ Agent 智能体系统：15 个内置工具，支持文件操作、代码搜索、Git、Web 搜索等
  • ✅ 新增 web_fetch 工具：网页抓取，支持 text/html 格式
  • ✅ 新增 web_search 工具：DuckDuckGo 网络搜索
  • ✅ 新增 task 工具：任务管理（创建/更新/列表），JSON 持久化
  • ✅ 新增 quantnodes chat 命令：Rich Agent 交互终端
  • ✅ CLI 重构为包结构（cli/）
  • ✅ 修复 compile_expression 方言 import Bug
  • ✅ 修复 Agent api_base URL 双重拼接 Bug
  • ✅ 修复 should_execute_tools 逻辑 Bug
  • ✅ 2698+ 测试用例

v2.4.1 (2026-05-09)

  • ✅ CLI 优化：依赖安装自动化（Python 依赖通过 pyproject.toml，前端依赖首次 import 时自动安装）
  • ✅ CLI 优化：init 流程简化（只初始化 Wiki 和创建配置文件）
  • ✅ llmwikify Wiki 集成：初始化时自动创建 raw/, wiki/, wiki.md, index.md, log.md
  • ✅ 目录结构优化：Wiki 放在项目根目录，与 data/ 平级

v2.4.0 (2026-05-08)

  • ✅ Feature 3A - WikiFactorProxy：因子库读写接口，支持 llmwikify 解析 PDF
  • ✅ Feature 3B - 研报复现：从研报提取因子公式，验证有效性，存入 Wiki 因子库
  • ✅ Feature 3C - AutoResearch 自动因子挖掘：模板枚举 + MCTS 搜索自动生成验证因子
  • ✅ Feature 3D - 用户友好自定义算子 API：装饰器风格 + Builder 链式 + 模板工厂 + 级联查询
  • ✅ 317+ 内置算子（point: 46, time: 65, section: 17, multi_section: 15, talib: 174）
  • ✅ 2574+ 测试用例，覆盖率 ~80%
  • ✅ 统一前端到 Vue 3 + Ant Design Vue 4.x

v2.3.0 (2026-04-30)

  • ✅ 实现 config-driven 回测的算子扩展机制（通用 fallback + custom_operators 加载）
  • ✅ 迁移 6 个独有算子到 factor_functions（mad, weighted_aggr_mean, fill_null_by_strategy 等）
  • ✅ 删除 factor_nodes.py，统一算子系统（-1274 行）
  • ✅ ts_corr 协方差公式修复 + group_winsorize 实现
  • ✅ 算子构建规范文档

v2.2.0 (2026-04-28)

  • ✅ 实现 DataPreprocessingFun 类，完全移除 QuantStudio 依赖
  • ✅ 统一 PointOperation/TimeOperation 空数据处理
  • ✅ 添加参数边界验证 (winsorize, half_life)
  • ✅ 改进 rolling_regress 错误处理
  • ✅ 修复 rolling_change_rate 除法顺序问题
  • ✅ 添加 pandas_utils 工具模块
  • ✅ 添加 Vue 3 前端应用骨架 (后统一为 Vue)

v2.1.0 (2026-04-27)

  • ✅ 完成 9/9 阶段重构
  • ✅ 97+ 因子算子实现
  • ✅ 完整测试套件
  • ✅ 多数据库支持

致谢

本项目的因子计算系统设计深受 QuantStudio 启发。

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MIT License

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