作者: 开源项目Git精选

AI量化工作台开源！提供完整开源的量化基座！开箱即用！源代码https://www.gitcc.com/obra/stock-plat

面向 A 股量化与策略管理 场景的一体化工作台：在浏览器里完成行情与图表查看、模型与训练记录维护、策略与信号分析、（模拟/对接后的）交易与任务编排、运行日志与通知；后端由 Spring Boot 提供 API 与业务逻辑，前端为 React + Vite 单页应用。顶栏集成 GitCC 开源社区 入口与可选的 智能对话助手（对接 GitCC 对话 API）。

AI量化工作台正式开源｜完整A股量化基座，开箱即用！

源代码地址：https://www.gitcc.com/obra/stock-plat

2026年，AI量化正在A股市场持续渗透，量化交易已经成为资本市场重要组成部分。大量个人交易者、中小量化团队面临共同痛点：零散脚本难以管理、前后端需要从零搭建、缺少可视化统一操作台、模型训练与策略运行割裂。
市面上很多量化框架仅提供底层代码，想要搭建一套可日常使用、浏览器访问的工作台，依然需要投入大量开发人力。今天给大家介绍一款面向A股量化场景、前后端完整开源的一体化量化工作台，直接提供成熟工程基座，开箱即可部署。

🔍 项目基础概况

该项目是聚焦A股量化与策略管理的浏览器端一体化工作台，搭建完整量化业务底座。
后端采用 Spring Boot 承载业务逻辑与API服务，前端基于 React + Vite 开发单页应用；原生集成GitCC开源社区入口，同时预留智能对话助手能力，可直接对接GitCC对话API。
项目定位清晰：提供工程化工作台底座，而非单纯投资策略。仓库重点封装可视化管理、任务调度、日志监控、行情展示等通用模块，使用者基于基座扩展策略、模型、交易对接能力。

⚠️ 重要提示：业务风控规则、模拟盘/实盘交易能力，取决于使用者自行部署与券商仿真环境对接。本项目仅为技术开发平台，不构成任何投资建议。

📊 核心功能一览（前端导航全功能模块）

整套工作台功能覆盖量化投研、任务运维、系统管理全链路，所有模块开箱可用：

1. 1. 数据总览
   资产风险概览面板、核心指标可视化卡片，直观监控账户与策略整体运行状态，支持演示数据与真实接口两种接入模式。
2. 2. 市场行情
   K线图表、标的行情可视化模块，方便研究者实时观察A股标的走势，作为策略分析基础数据源。
3. 3. 量化模型
   内置LSTM、情感分析等AI模型管理入口，统一管理模型文件、训练记录，模型资源目录标准化存放，便于迭代优化。
4. 4. 策略分析
   策略信号集中管理页面，集中完成信号观测、绩效分析，是量化策略迭代的核心工作区。
5. 5. 定时任务
   统一任务调度中心，依托后端JobSchedulerService任务体系配置定时策略、数据拉取任务，支持启停、状态监控。
6. 6. 运行日志 & 消息通知
   实时运行日志检索，配套WebSocket消息推送，策略异常、任务结束主动推送通知，降低人工盯盘压力。
7. 7. 系统设置
   界面主题、语言切换、第三方API统一配置；GitCC API Key支持浏览器本地存储，也可通过环境变量注入，部署灵活。
8. 8. GitCC原生集成
   顶部导航直达开源社区；右侧抽屉式智能AI助手，可直接调用对话能力辅助策略分析、代码调试。

🤖 三类目标人群，各有明确使用场景

1. 量化/策略使用者

无需深度开发，依托浏览器界面直接开展研究。在数据总览、行情页面、策略分析模块查看指标、图表与策略信号，快速理解策略运行表现，适合量化研究员、个人策略交易者。

2. 模型与数据维护者

通过量化模型管理面板，查看训练记录、触发模型重训练接口，统一管理AI模型资产，标准化数据流水线，适合数据工程师、AI建模人员。

3. 运维与开发工程师

支持两种部署方案：Docker一键启动全套依赖，快速体验；也可本地分别启动后端、前端项目进行二次开发。项目附带AGENTS.md开发文档，指导开发者扩展页面、新增业务接口，适合想要自建量化平台的技术团队。

📈 行业市场前景（2026量化行业现状）

根据行业公开信息，量化交易在A股市场活跃度持续提升，越来越多中小私募、个人投研团队开始布局AI量化策略。但行业普遍存在显著痛点：

• • 商用量化平台订阅成本高昂，定制化改造门槛极高；
• • 传统开源量化项目大多只有底层回测框架，缺少成熟Web可视化操作台；
• • 多数团队重复造轮子，花费大量时间搭建权限、日志、任务调度、前端页面。

这款开源量化工作台恰好填补缺口：提供成熟完整工程底座。团队不再从零搭建前后端架构，把研发重心集中在因子挖掘、策略开发、AI模型优化上。

市场需求分层清晰：

• • 中小量化私募：可以基于基座快速搭建内部投研平台，保护私有策略，不用依赖第三方SaaS平台；
• • 独立量化开发者：本地部署自用，一站式管理行情、策略、定时任务；
• • 金融科技创业者：在开源基座之上迭代商业化量化服务，大幅缩短产品开发周期。

从商业化路径来看，开源基座可以采用「基础永久开源 + 增值服务」模式：提供部署指导、定制化开发、行情数据源对接、风控模块扩展、运维技术支持等付费服务，是金融开源项目成熟可行的商业模式。

✅ 部署优势：降低量化平台搭建门槛

对比市面上零散的量化开源脚本，本项目最大亮点在于完整性：
✅ 前后端代码全部开源，不是单一Python策略脚本；
✅ Docker容器化支持，新手也能快速完成部署体验；
✅ 标准化页面结构与接口规范，便于持续迭代扩展；
✅ 内置日志、消息通知、定时任务等企业级必备能力；
✅ 原生支持AI对话助手，适配当前AI量化融合趋势。

再次强调：平台提供技术底座，实盘交易、风控逻辑需要使用者自主对接券商接口并完善，所有交易行为请严格遵守证券市场相关监管规则。

写在最后

随着AI技术持续赋能证券投研，自主可控、可二次开发的量化基础设施需求会持续上涨。如果你正在寻找一套完整、可私有化部署的A股量化Web工作台，这个开源项目值得上手体验。

项目源码直达：
https://www.gitcc.com/obra/stock-plat

来源: 微信公众号