New Tea Quant（NTQ）- A股量化研究框架         For an English introduction, please see here. 作者：Garnet Xin & 他的AI小伙伴     想跳过介绍、直接安装？请看 快速安装 + 运行一个策略。其他入口：为什么用 NTQ · 常用命令 · 教程 · 官网 当前版本（v0.5.1） 最近更新摘要： v0.5.1 - 决策者笔记：每次投资可写下当时的理由，日历和持仓里能再看到。 - 安装体验：国内自动使用镜像安装依赖，数据导入直接交给数据库，安装速度大幅度提升。 - 更多更新请参见 CHANGELOG.md。v0.5.0 起已包含决策模拟与 AI 助理。 NTQ 是什么？ New Tea Quant（NTQ）是一款对个人开发者友好、轻量级、高性能量化策略回测与研究框架。（New Tea这个名字来源于作者的宠物蓝猫，她的名字就叫“新茶”，她也会是未来NTQ内的AI助理的名字） NTQ 本质上就做两件事： - 帮助您把脑海中的选股和交易策略通过代码放入历史数据中验证是否可行。 - 通过代码把您脑海中的选股策略放入最新的市场中进行扫描，发现机会并报告给您。 当然，NTQ 还有很多其他功能，您可以在 NTQ 还能做什么 找到更多信息。 请为NTQ点亮一颗星 如果您喜欢NTQ并且愿意支持一下NTQ的发展，请您为这个项目在 GitHub 或 Gitee 点亮一颗星。您的支持和肯定就是作者前进的最大动力。 同时，NTQ也需要您的反馈，如果您发现了任何bug，或者有什么想法，欢迎您在官网留言交流。更完整的参与方式见 如何参与。 NTQ 和其他平台有什么显著不同？我为什么要用 NTQ？ NTQ 开发的动机是作者本来想自己研究量化，但是碍于市面上各种工具无法完美适配需求，最后自己研发了一款以个人 PC 和 A 股为基底的研究工具。 - NTQ 是作者帮您默认规避了这些坑的。 您有想过为什么在回测框架里测试的策略一跑就是最 NB 的收益率，但是去实盘就挨最毒的打吗？那可能是因为： - 您的数据可能有幸存者偏差。 您在那些股票网站可以看到的股票都是至今还活着的，您的策略在回测的时候有把那些最后退市的股票算进去吗？如果您的策略不幸买到了这些股票，它们很可能会导致您产生巨额亏损。如果您的回测中没有算上这些股票，您的收益率和胜率当然会更高。 - 您是不是偷窥了未来数据？ 如果您使用完整的时间轴数据去反推中间某个时间点的情景，就可能无意间把当时还不存在的信

⚠ No verified equity curve — no track-record source connected.

No score history is stored yet — only the current score is shown.

⚠ No live verification account connected — ask for proof before buying.

Alerts on changes: coming soon

Prop-firm compatibility not provided.

Data-completeness & trust index (not a profitability rating)