منصوبے کے بارے میں

Qbot ایک AI پر مبنی خودکار کوانٹیٹیٹو انویسٹمنٹ ریسرچ پلیٹ فارم ہے، جس کا مقصد مشین لرننگ، ری انفورسمنٹ لرننگ، ڈیپ لرننگ جیسی AI ٹیکنالوجیز کو کوانٹیٹیٹو انویسٹمنٹ ریسرچ میں حقیقی طور پر لاگو کرنا ہے۔ یہ پروجیکٹ مکمل طور پر مقامی طور پر تعینات ہے، مفت اور اوپن سورس ہے، اور ڈیٹا حاصل کرنے، حکمت عملی کی ترقی، فیکٹر مائننگ، بیک ٹیسٹنگ، سمولیشن ٹریڈنگ سے لے کر لائیو ٹریڈنگ آٹومیشن تک مکمل بند لوپ کا احاطہ کرتا ہے۔ آرکیٹیکچر میں ماڈیولر لیئرڈ ڈیزائن استعمال کیا گیا ہے: ڈیٹا لیئر، حکمت عملی لیئر، اور ٹریڈنگ انجن تجریدی طور پر الگ کیے گئے ہیں، جس سے متعدد ڈیٹا ذرائع اور ٹریڈنگ انٹرفیس کو جوڑنا آسان ہو جاتا ہے، اور صارفین کے لیے اپنی مرضی کی حکمت عملی اور عوامل کو اپنی مرضی سے ترتیب دینا بھی آسان ہو جاتا ہے۔ بیک ٹیسٹنگ کا حصہ backtrader اور easyquant پر مبنی ہے، لائیو ٹریڈنگ کا حصہ vnpy، pytrader، pyfunds سے منسلک ہے، ویژولائزیشن اور آن لائن آپریشن quantstats کے ذریعے کی جاتی ہے، اور AI حکمت عملی کا حصہ qlib اور ڈیپ لرننگ ماڈلز کو مربوط کرتا ہے۔ حکمت عملی لائبریری کافی بھرپور ہے۔ کلاسک حکمت عملیوں میں بولنگر بینڈ مین ریورژن، ڈبل موونگ ایوریج، KDJ+MACD، ARBR، Aroon، RSI ڈائیورجنس، StochRSI، SSA اسپیرو آپٹیمائزیشن، سمال مارکیٹ کیپ، لو ویلیویشن اسٹاک سلیکشن، RSRS ٹائمنگ، پیئر ٹریڈنگ، گرڈ ٹریڈنگ، ٹارٹل حکمت عملی، ڈائنامک بیلنسنگ، انڈیکس اینہانسمنٹ، الفا ہیجنگ، ملٹی فیکٹر اسٹاک سلیکشن وغیرہ شامل ہیں، جو اسٹاکس، فنڈز، فیوچرز، اور کرپٹو کرنسی کا احاطہ کرتے ہیں۔ سمارٹ حکمت عملیوں میں GBDT (XGBoost، LightGBM، CatBoost)، Boost (DoubleEnsemble، TabNet)، RNN (LSTM، GRU، ALSTM، ADARNN، ADD، KRNN، Sandwich)، CNN (MLP، ImVoxelNet)، ٹرانسفارمر سیریز (Transformer، TCTS، TRA، TCN، IGMTF، HIST، Localformer)، ری انفورسمنٹ لرننگ (TFT، GATs، SFM) اور LLM (ChatGPT، FinGPT) شامل ہیں، اور ماڈل زو میں تقریباً 300+ ماڈلز اور 40+ مقالہ جات کے طریقے درج ہیں۔ فیکٹر کے لحاظ سے alpha-101 اور alpha-191 کو سپورٹ کیا جاتا ہے، اور deap کی بنیاد پر خودکار فیکٹر جنریشن لاگو کی گئی ہے۔ بلٹ ان انڈیکیٹرز میں EMA، MACD، KDJ، RSRS، RSI، StochRSI، BIAS، BOLL، OBV، SAR، VOL، PSY، ARBR، CR، BBI، EMV، TRIX، DMA، DMI، CCI، ROC، ENE، SKDJ، LWR، PE ریشو، PB ریشو وغیرہ شامل ہیں، اور کچھ سمارٹ پیرامیٹرز اور پیشن گوئی کے اشارے بامعاوضہ خصوصیات ہیں۔ لائیو ٹریڈنگ انٹرفیس فیوچرز (CTP، CTPMini، Femas، Aikrangk، Yida)، آپشنز (CTPOpt، Jinzheng maOpt، QWIN سیکنڈری ڈویلپمنٹ)، اسٹاکس (Zhongtai XTP/XTPXAlgo، Huaxin Qidian، Huarui ATP، Kuangrui OES، Tonghuashun، Dongfang Caifu، Huatai، Guotai Junan، Zhonghui Yida، Hengsheng UFT، Juejin، Dingdian Feichuang) اور ہائیٹونگ، ہواٹائی، گواوجن، ٹونگہواشون جیسے بروکر کلائنٹس کا احاطہ کرتا ہے۔ میسج پش ای میل، فیشو، پاپ اپ، وی چیٹ وغیرہ کو سپورٹ کرتی ہے، جو ٹریڈنگ خرید و فروخت کے نوٹیفیکیشن، روزانہ منافع، اسٹاک سفارشات وغیرہ کے لیے استعمال ہوتی ہے۔ پروجیکٹ GUI فرنٹ اینڈ/کلائنٹ فراہم کرتا ہے (کچھ فیچرز ویب کو سپورٹ کرتے ہیں)، بیک اینڈ ڈیٹا پروسیسنگ اور ٹریڈنگ شیڈولنگ کا ذمہ دار ہے، اور ایونٹ سے چلنے والے ٹریڈنگ فلو کو نافذ کرتا ہے۔ رن ٹائم ماحول Python 3.8 یا 3.9 کا تقاضا کرتا ہے، اور pip کے ذریعے dev/requirements.txt انسٹال کرنے کے بعد main.py چلا کر شروع کیا جا سکتا ہے۔ پروجیکٹ مسلسل اپ ڈیٹ ہو رہا ہے، اور اسٹار کے ذریعے فالو کرنے کی سفارش کی جاتی ہے نہ کہ فورک کرنے کی۔ سرکاری دستاویزات https://ufund-me.github.io/Qbot پر ہیں، اور DeepWiki اور qbot-mini (iQuant) جیسے مشتق پروجیکٹ بھی ہیں۔