前言
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股票量化系统QTYX支持三因子轮动"抄作业"功能。最新运行情况如下所示：从2025年12月18日至2026年4月30日，策略累计收益率+14.78%，超额同期沪深300指数(+5.59%)+9.19%。
⚠️ 风险提示：以上数据为测试策略数据，不构成投资建议，不预示未来表现，投资须谨慎。
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"抄作业"虽然方便，但只是为了让大家直观上手。由于每个人的交易风格不同，所以因子参数需要个性化调整，ETF池需要个性化配置。
为了满足大家DIY自己的量化系统的初衷，我们将DAY21中终极系统，一步步升级为本地Web版三因子轮动系统。
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本次升级
传统动量轮动的痛点
大多数动量轮动策略依赖日线收盘价来计算动量分数，这带来了一个天然的时间差困境：你只能在收盘后才能知道今天该买什么、卖什么。等你看到信号时，市场已经关门了，任何操作都要等到第二个交易日开盘才能执行。
这个"收盘计算、次日交易"的模式，看似只是半天延迟，实则可能付出不小的代价------如果夜间突发利好，次日直接高开，你只能被迫追高；如果持仓的ETF盘中有异动，你也无法及时响应，只能眼睁睁看着利润回吐或亏损扩大。信号出来了，但最佳入场时机已经错过了。
升级后的效果
V2.1.3的核心改进是实现了盘中实时计算动量排名。
这意味着你不再受限于收盘价------上午10点、下午1点半、任何你关心的时刻，点一下刷新就能看到最新的ETF排名。因为今天的盘中实时价格也会参与动量计算，信号不再滞后半天，而是紧贴市场变化。更重要的是，看到排名变化的那一刻，你不需要等到收盘或次日开盘，直接就能下单执行。从"收盘才知道"到"随时可交易"，这才是实时动量轮动该有的样子。
核心思路
用5分钟K线数据，实时聚合成"截至当前的日K线"。
传统日线API在盘中不会更新今天的close，而5分钟数据是实时更新的。我把5分钟数据按日期聚合，就能得到包含今天实时价格的日线。
技术流程图
点击"刷新数据"会出现计算的进度条。
刷新完成后会出现最新排名。
点击"自动下单"会出现交易的进度条。
页面功能展示
目前已经完成的功能介绍如下所示：
我的轮动池：实时展示ETF动量排名列表，按动量分数从高到低排序。点击"详情"按钮可对该ETF进行手动买入/卖出操作。点击"刷新数据"重新计算所有ETF的动量分数并更新排名。点击"自动下单"自动对比当前持仓与前5名ETF，执行调仓。
我的账户：展示总资产、持仓市值、可用资金、当前盈亏四大核心数据。通过饼图展示持仓市值分布，柱状图展示持仓收益率排行，表格展示详细持仓明细。
策略回测：设置回测日期、初始资金、动量周期、调仓周期、持有数量等参数，点击开始回测后运行Backtrader引擎，展示总收益率、夏普比率、最大回撤、胜率、交易次数、盈亏比等指标，并生成净值曲线图。
参数配置：配置策略参数（动量周期、调仓周期、持有数量）、交易参数（手续费率、滑点、最小交易单位）、风险参数（止损止盈、回撤警戒、仓位限制等）。
实盘明细：点击刷新按钮获取QMT当日委托记录，展示委托时间、证券代码、证券名称、买卖方向、委托状态、委托量、成交数量、已撤数量、委托价格、成交均价、冻结资金、订单编号、废单原因等信息。
数据管理：点击"立即更新"按钮，遍历所有ETF从网络获取历史数据并保存到本地"行情数据库"目录，同时更新表格显示每只ETF的数据状态。
系统监控：展示服务器、数据库、策略运行、交易接口四大组件的运行状态；展示CPU和内存使用率曲线图；展示系统运行日志列表。
策略文档：展示动量轮动策略的说明、使用指南和注意事项。
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AI学习代码
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从星球下载代码后，您可以直接将代码输入到AI大模型中。配合我们提供的分点式提示词（已按由浅入深的顺序梳理成多个小问题），您可以循序渐进地理解代码结构、掌握核心逻辑，并高效完成二次开发。
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第一部分：系统整体认知
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请根据以上代码，用简短的一句话回答以下每个问题：1. 这个系统叫什么名字？2. 系统是用什么框架搭建Web界面的？3. 回测功能用的是哪个库？4. 实盘交易连接的是哪个券商接口？5. 历史行情数据是从哪个网站获取的？6. 实时行情数据是从哪里获取的？7. 数据默认存在哪个目录下？8. 持仓记录存在哪个文件里？9. 系统默认运行在哪个端口？10. 页面左侧有几个导航菜单？11. 默认监控多少只ETF？12. 动量计算周期默认是多少天？13. 调仓周期默认是多少天？14. 默认每次持有几只ETF？15. 自动调仓时默认每只买多少股？16. 账户数据每隔几秒自动刷新？17. 系统状态显示在哪里？18. 退出程序时QMT进程会被自动关闭吗？
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第二部分：数据相关
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`请根据以上代码，用简短的一句话回答以下每个问题：1. get_etf_data() 函数获取数据时，先查哪里再查哪里？2. 本地CSV文件找不到时，系统会怎么办？3. AKShare获取数据用的是哪个函数？4. 沪市ETF代码前面加什么前缀？深市呢？5. 数据保存到CSV时，文件名格式是什么？6. 数据管理页面的状态数据是真实的还是模拟的？7. 点击"立即更新"按钮后，数据会保存到哪里？8. 更新数据时，如果某只ETF获取失败，会影响其他ETF吗？9. 本地数据目录叫什么名字？10. 回测时优先使用本地数据还是网络数据？11. 动量计算需要最少多少天的数据？12. 数据表的K线数列显示的是什么内容？13. 数据状态有哪几种可能的值？14. 如何判断本地数据是否"最新"？15. CSV文件保存时用什么编码格式？`
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第三部分：交易相关
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请根据以上代码，用简短的一句话回答以下每个问题：1. QMT客户端是运行在主进程还是子进程？2. 主进程和子进程之间通过什么通信？3. 下单函数 place_order 的 is_buy=True 表示买入还是卖出？4. QMT下单时，order_type=23 表示什么？24表示什么？5. 卖出操作会先检查什么？6. 买入操作会先检查什么？7. 下单手续费默认是万分之几？8. 自动调仓时，先执行卖出还是先执行买入？9. 调仓成功后会保存到哪里？10. 手动下单后，用户通过什么组件看到反馈？11. 订单提交失败的提示是什么颜色的？12. 订单提交成功的提示是什么颜色的？13. 实盘明细页面从哪里获取委托记录？14. 委托状态"已报"、"部分成交"、"全部成交"分别是什么意思？15. 什么情况下订单可以被撤单？16. 废单原因存放在哪个字段？
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`第四部分：策略相关`
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请根据以上代码，用简短的一句话回答以下每个问题：1. 动量计算用的是收盘价还是开盘价？2. 动量公式：当前价格减去多少天前的价格？3. 动量分数的单位是什么（百分比还是绝对值）？4. 动量分数为正是涨还是跌？5. backtrader策略类叫什么名字？6. 策略的调仓逻辑写在哪个方法里？7. 每次调仓时，卖出什么条件的ETF？8. 每次调仓时，买入什么条件的ETF？9. 买入时的仓位比例默认是多少？10. 买入数量为什么要除以100再乘以100？11. 回测时的手续费是万几？12. 回测报告的夏普比率从哪里获取？13. 回测报告的最大回撤从哪里获取？14. 回测报告的交易次数从哪里获取？
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`第五部分：前端/UI相关`
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请根据以上代码，用简短的一句话回答以下每个问题：1. 页面切换是通过什么机制实现的？2. 哪个组件负责定时刷新账户数据？3. 定时刷新的间隔是多少毫秒？4. 表格数据是通过哪个回调函数生成的？5. 搜索框输入后，表格会实时过滤吗？6. ETF代码和名称的映射存在哪个字典里？7. 轮动池表格里，排名前5名的颜色是什么？8. 表格中动量分数的正负用什么颜色区分？9. 下单模态框是如何被触发展开的？10. 模态框里的"当前价格"是怎么获取的？11. 填写数量和价格后，委托金额会自动计算吗？12. 饼图展示的是什么数据？13. 柱状图展示的是什么数据？14. 系统监控页面的日志是真实的还是模拟的？
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`第六部分：自动调仓相关``请根据以上代码，用简短的一句话回答以下每个问题：1. 自动调仓按钮的ID是什么？2. 自动调仓需要先点击哪个按钮准备数据？3. 上一次的持仓记录存在哪个文件里？4. CSV文件里按什么格式存储持仓？（几列？什么分隔符？）5. 如何判断哪些ETF需要卖出？6. 如何判断哪些ETF需要买入？7. 调仓过程中如何显示进度条？8. 进度条更新是通过什么组件触发的？9. 调仓完成后状态文本变成什么？10. 如果前后持仓完全一样，系统会怎么做？11. 调仓结果会保存在哪里（除了CSV）？12. 每次调仓最多操作几只ETF（买入+卖出）？`第七部分：异常与边界情况
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请根据以上代码，用简短的一句话回答以下每个问题：1. QMT连接失败时，系统会崩溃吗？2. 获取某只ETF数据失败时，其他ETF还会继续更新吗？3. 本地没有top5_holdings.csv文件时，自动调仓会怎么处理？4. 实盘明细页面，没有当日委托时表格显示什么？5. 我的账户页面，没有持仓时图表显示什么？6. 下单时资金不足，用户会看到什么提示？7. 下单时可卖数量不足，用户会看到什么提示？8. 网络断开时点击刷新数据，会发生什么？9. 回测时如果没有足够的历史数据，会返回什么？10. 动量计算时数据不足会返回什么值？11. 多个用户同时点击自动下单会冲突吗？12. 子进程异常退出后，主进程会怎样？
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第八部分：配置与常量`请根据以上代码，用简短的一句话回答以下每个问题：1. QMT的安装路径在代码的哪里配置的？2. QMT的session_id是多少？3. 沪市ETF代码以哪几个数字开头？4. 深市ETF代码以哪几个数字开头？5. 默认的ETF池子里有多少只ETF？6. 动量周期在代码里默认值是多少？7. 持有数量的默认值是多少？8. 回测初始资金的默认值是多少？9. 下单默认数量的默认值是多少？10. 系统版本号是多少？`
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`部署与运行`首先在 CMD 里安装依赖。复制粘贴这一整行，回车安装
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`pip install dash dash-bootstrap-components plotly pandas numpy akshare backtrader``然后，正常启动 QMT 客户端，独立交易模式。``接下来，用PyCharm运行这个项目，右键python文件点运行即可。运行成功后，控制台会显示：``Dash is running on http://127.0.0.1:8050/`打开浏览器，输入：http://localhost:8050 即可使用。
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总结
当系统迭代至可满足实战需求时，我们会推出线上培训课程，从框架设计到代码实现，逐层拆解、完整讲解。
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关于QTYX的使用攻略可以查看链接：[QTYX使用攻略](https://mp.weixin.qq.com/mp/appmsgalbum?__biz=MzUxMjU4NDAwNA==&action=getalbum&album_id=2524935077060001794#wechat_redirect)
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`如何用Python从０一步步搭建出一套ETF量化交易系统，我们推出了DAY1-DAY21链接如下：21天搭建ETF量化交易系统`掌握了方法之后，可以换成期货系统、比特币系统、美股系统，然后在实战中不断去完善自己的系统了。
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```````说明
此系列为连载专栏，是《玩转股票量化交易》知识星球的配套学习资料，欢迎大家私信交流，共同进步成长！
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