一个基于日线数据和专业算法的ETF网格交易策略参数设计工具，帮助投资者科学制定网格交易策略。
- 智能分析：基于tushare数据，分析ETF的历史价格波动特征
- 策略设计：根据用户设定的交易频率，自动生成最优网格参数
- 适应性评估：综合评估ETF对网格交易策略的适应性
- 风险控制：提供详细的风险评估和资金管理建议
- 动态调整：根据市场环境变化提供策略调整建议
- 可视化展示：直观展示价格区间、网格分布和预期收益
- 框架：Python + Flask
- 数据：tushare金融数据接口
- 分析：pandas + numpy 数据处理
- 算法：专业量化分析算法
- 框架：React + Vite
- UI：Tailwind CSS 现代化设计
- 图表：Recharts 数据可视化
- 图标：Lucide React 图标库
- Docker
- Docker Compose（可选）
# 1. 克隆项目
git clone https://github.com/jorben/etf-grid-design.git
cd etf-grid-design
# 2. 配置环境变量
cp deploy/.env.production .env
# 编辑.env文件，配置TUSHARE_TOKEN
# 3. 一键部署
docker-compose up -d- Web应用: http://localhost:5001
- API接口: http://localhost:5001/api/
- 健康检查: http://localhost:5001/api/health
- Python 3.8+
- Node.js 16+
- tushare API token
# 1. 克隆项目
git clone https://github.com/jorben/etf-grid-design.git
cd etf-grid-design
# 2. 配置环境
创建 `.env` 文件并添加您的tushare token：
TUSHARE_TOKEN=your_tushare_token_here
# 3. 安装依赖
# 安装Python依赖
uv sync
# 安装前端依赖
cd frontend && npm install
# 4. 启动服务
# 启动后端服务（端口5001）
uv run python backend/app.py
# 启动前端服务（端口3000）
cd frontend && npm run dev
# 5. 访问应用
# 开发环境：http://localhost:3000- 获取ETF基本信息和最新价格
- 分析近3个月的历史数据
- 计算日振幅、波动率、趋势等关键指标
- 价格区间：基于历史波动确定合理的网格上下边界
- 网格数量：根据交易频率自动计算最优网格数
- 资金配置：科学的仓位管理和资金分配方案
- 收益预估：预测网格交易的潜在收益和风险
- 振幅评估：判断日均振幅是否适合网格交易
- 波动率评估：分析价格波动水平对策略的影响
- 流动性评估：确保有足够的交易量支持网格策略
- 趋势评估：识别市场是否处于震荡状态
- 波动率上升：扩大区间、减少网格、降低仓位
- 波动率下降：缩小区间、增加网格、提高仓位
- 趋势市场：调整网格中心、加强风险管理
- 历史数据限制：分析基于历史数据，不能保证未来表现
- 市场风险：网格交易仍存在亏损风险，需谨慎操作
- 流动性风险：确保ETF有足够的流动性支持频繁交易
- 参数调整：市场环境变化时需要及时调整策略参数
- Fork 项目
- 创建特性分支 (
git checkout -b feature/amazing-feature) - 提交更改 (
git commit -m 'Add some amazing feature') - 推送到分支 (
git push origin feature/amazing-feature) - 创建 Pull Request
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- 问题反馈：请使用 GitHub Issues
免责声明：本工具提供的分析结果仅供参考，不构成投资建议。投资有风险，入市需谨慎。