A 股个人量化投资者群体近年快速扩大，但市场上的量化交易工具普遍存在三大痛点：
一是依赖云端 SaaS，行情数据和持仓数据隐私无保障；
二是绑定特定券商或回测平台，策略不可控、不可审计；
三是风控模块开关松懈，极端行情下容易"一夜亏穿"。
本项目面向中高净值个人量化投资者，提供一套完全本地化部署、源码完全开放、风控强制嵌入主循环不可关闭的 A 股量化交易终端。覆盖沪深主板、创业板、科创板全市场，支持半自动（人工确认）和全自动（7×24 无人值守）双运行模式，目标是让用户既能享受量化交易的纪律性和自动化优势，又能完全掌控自己的数据和资金安全。
系统由数据接入、策略引擎、交易执行、风控、监控五大模块构成：
1）数据接入：东方财富 + AkShare + 腾讯证券三源标配，三源自动比对、异常自动切换，单一源断开不影响系统运行；默认分钟级行情，预留秒级扩展接口。
2）策略引擎：3 套 AI 选股策略（长线稳健 + 均衡中线 + 激进短线）× 3 套交易逻辑（区间震荡套利 + 趋势跟踪 + 低吸回调），共六大核心策略一一对应，可独立运行、可并行运行、可自动适配。
3）交易执行：支持半自动（自动选股 + 人工确认下单）和全自动（7×24 无人值守）两种模式，全自动状态下以均衡中线策略为主、激进短线在行情活跃时启用、长线策略作为底仓兜底。
4）风控模块（强制不可关闭）：总仓位限制、单票仓位限制、单日最大亏损锁仓、防重复下单、防错单、极端行情自动停仓。
5）监控与运维：实时运行日志、异常实时提醒、盈亏台账、策略参数对照表、巡检手册。
6）部署形态：Windows 本地原生部署，多市场兼容架构预留美股扩展接口和阿里云迁移路径。
我在项目中负责整体架构设计、AI 选股模型实现、交易引擎开发、风控引擎设计、三源数据适配等核心模块。
技术栈：Python 原生独立开发（拒绝套壳、拒绝加密、拒绝暗桩、拒绝机器绑定）、XGBoost / LightGBM 做多因子选股模型、akshare / 东方财富 API / 腾讯证券 API 做行情数据三源、SQLite 做持仓与交易流水持久化、APScheduler 做定时调度。
工程亮点：
1）三源数据自动比对降低单一源中断风险，价差超过阈值时触发告警；
2）风控模块强制嵌入交易主循环不可关闭——通过 Python decorator + 运行时校验确保任何下单操作都必须经过风控判断；
3）防重复下单 + 防错单的状态机设计，每一笔订单都有唯一 hash 和生命周期状态机；
4）极端行情自动停仓策略，基于波动率突变检测 + 价差异常检测双触发；
5）多市场兼容架构，数据层 / 策略层 / 执行层全部接口化，预留美股扩展点。
工程难点：
极端行情下的自动停仓逻辑设计、防重复下单的并发控制、多策略并行的资源调度、风控规则的硬约束实现。
交付内容：可运行程序包、全套无加密源码、部署教程、使用说明书、巡检手册、策略参数对照表。验收通过连续 72 小时稳定运行测试。
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