看海量化回测平台 · 开源版

免费开源的 A 股量化回测桌面软件——不用开户，不用装 QMT，下载即用。
下载行情数据 ➜ 写二十行 Python 策略 ➜ 点「开始运行」 ➜ 看完整回测报告。

_{安装包下载、图文与视频教程、版本对比、更新公告都在官网}

⬇️ 下载安装包 (GitHub)  ·  🇨🇳 国内下载 (Gitee)  ·  ▶️ 3 分钟上手视频  ·  📖 完整教程  ·  📝 更新记录

个人想验证一个 A 股交易想法，往往还没开始写逻辑，光在找免费数据、申请券商 QMT 权限、搭回测框架、算手续费和回撤上就耗光了精力。

看海量化开源版 2.2 把这些琐事都打包好了。它是一个装在 Windows 上的独立桌面软件，这次 2.2 大版本升级彻底去掉了对 QMT / miniQMT 的依赖，装好就能直接拉数据跑回测：

整个流程只有四步：下载数据 ➜ 写策略 ➜ 点「开始运行」 ➜ 看报告。

一个完整的双均线策略，去掉注释就这么多代码：

from khQuantImport import *

def init(stocks=None, data=None):
    pass

def khHandlebar(data):
    code = khGet(data, "first_stock")
    price = khPrice(data, code, "open")
    today = khGet(data, "date_num")
    try:
        ma5, ma20 = khMA(code, 5, end_time=today), khMA(code, 20, end_time=today)
    except ValueError:                              # 预热期数据不够，先跳过
        return []

    if ma5 > ma20 and not khHas(data, code):        # 金叉，空仓 → 买入
        return generate_signal(data, code, price, 1.0, "buy", "5日线上穿20日线")
    if ma5 < ma20 and khHas(data, code):            # 死叉，持仓 → 卖出
        return generate_signal(data, code, price, 1.0, "sell", "5日线下穿20日线")
    return []

安装包里自带了 4 个示例策略（双均线 3 个、RSI 1 个），可以直接照着改。点「开始运行」，跑完就会弹出下面这样的回测报告：

系统要求：Windows 10 / 11 64 位。

安装提示：

• 系统拦截弹窗：首次运行如果遇到「Windows 已保护你的电脑」，是因为开源项目没有购买付费数字签名，点击「更多信息」→「仍要运行」即可。
• 老用户共存：电脑里已经装了旧版 V2.1？可以同时保留。2.2 的程序、设置、数据、日志和 V2.1 各用各的，互不干扰。升级前建议看一眼 从 V2.1 迁移说明。

第一次启动软件会先进入「首次启动引导」：选一个存放行情的目录（建议放非系统盘），勾选用 BaoStock 下载沪深300日线作为基准。如果你以前装过 V2.1，这里还可以顺手只读导入旧版设置。

引导结束后，如果本机还没有股票行情，会自动弹出「新手上手」窗口：

跟着窗口里的提示做四步就能跑起来：

1. 下载数据：点「数据管理 → BaoStock导入」，填入股票代码下载日线。注意开始日期要早于回测开始日期，给均线计算留出预热期。
2. 加载示例：点工具栏「加载配置」，选一个自带的示例策略（存放在 文档\KhQuant_OS\strategies）。
3. 添加股票：示例策略默认的股票池是空的，在主界面左侧「股票池设置」点「添加股票」，填刚才下载的股票代码，再点「保存配置」。
4. 开始运行：把回测区间设在已下载的数据范围内，点「开始运行」，等待报告弹出。

喜欢看视频的话，跟着 3 分钟快速上手视频 操作一遍更快。这个窗口以后随时可以从顶部工具栏「?」→「新手上手（视频教程）」重新打开。

软件自带可视化的数据管理窗口，能直接查本地有哪些股票、预览 K 线、看 BaoStock 当天用了多少次请求：

开源版 2.2 用来日常学习量化、验证策略想法已经够用。如果你需要跨平台、更多数据源、命令行批量回测或自动化功能，可以了解下 V3：

_{※ 说明：随包案例的股票池为空，需要自己填写；案例参数中加入了随机数，仅作为写法演示，不构成任何策略或投资建议。2.2.0 与 V3.4.1.10 的六组冻结案例在相同数据、固定参数、相同配置下逐笔一致，但不能据此保证任意配置或随机参数下的结果始终相同。}

👉 去官网了解 V3 与详细版本对比

python -m pip install -r requirements.txt
python GUIkhQuant.py

• 官方网站：https://khsci.com/khQuant/ （软件下载、完整图文教程、3 分钟上手视频、版本对比与更新公告）
• 问题反馈：遇到 Bug 或有功能建议，欢迎提 Issue：GitHub Issues · Gitee Issues。提问时请附上软件版本号、复现步骤以及日志文件（%LOCALAPPDATA%\KhQuantOS\logs\app.log）。
• 找到作者：Mr.看海 —— 微信公众号「看海的城堡」 · 知乎主页 · B站主页

如果这个软件帮到了你，欢迎在右上角点个 ⭐ Star，既方便你以后随时找回这个仓库，也能让更多想学量化的朋友看到它。

• 开源协议：本项目源代码遵循 CC BY-NC 4.0（署名-非商业性使用）协议开源，禁止任何商业用途。使用到的第三方开源组件说明见 THIRD_PARTY_NOTICES.md。
• 免责声明：本软件只用于量化编程技术交流和策略研究，不构成任何投资建议。历史回测表现不代表未来收益，投资有风险，入市需谨慎。