QuantAll 1.0.1

给AI使用的金融分析工具

QuantAll（全A解析）

A股全市场向量化并行计算引擎。支持 5000+ 股票的全市场因子计算、策略回测、因子 IC 分析及 GPU 多维可视化。

核心价值：为 AI 配置本地计算引擎，让 AI 从「数据搬运工」升级为「数据分析师」—— 不再只是查询信息，而是用代码算出客观结果。

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安装

pip install quantall

安装后，包内自带以下内置资源：

内置资源	说明
ai_prompts.toml	AI 提示词配置，用于 MCP 工具语义理解
Test.duckdb	测试数据库（沪深300近两年行情），开箱即用

注意：仅支持 Windows 平台（依赖 PySide6 GUI 和 PyOpenGL GPU 渲染）。

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快速开始

第一步：创建启动脚本

在项目目录下创建 Start_QuantAll.py：

"""
QuantAll 启动入口

说明：
- Start_main() 需要传入项目路径
- 项目路径下会自动查找 DB_setting.json、数据库文件、data/ 目录
- 如果需要修改数据库路径，编辑 DB_setting.json 中的 db_path 字段
- 注意：文件名不要用 "QuantAll.py"，可能与包名冲突
"""
import os
from QuantAll import Start_main

print("全A解析启动中...")
# 将 os.path.dirname(__file__) 替换为你的项目路径
# Start_main("C:/your/project/path")
Start_main(os.path.dirname(__file__))

第二步：配置数据库连接

在启动脚本同级目录创建 DB_setting.json：

{
  "db_path": "你的数据库路径/data.duckdb",
  "days": 730,
  "ex_do": true,
  "stock_index": "stock_index",
  "map_stock_index": {
    "trade_date": "trade_date", "symbol": "symbol",
    "open": "open", "high": "high", "low": "low",
    "close": "close", "pre_close": "pre_close",
    "vol": "vol", "voe": "voe"
  },
  "stock": "stock",
  "map_stock": {
    "trade_date": "trade_date", "symbol": "symbol",
    "open": "open", "high": "high", "low": "low",
    "close": "close", "pre_close": "pre_close",
    "vol": "vol", "voe": "voe"
  },
  "stock_basic": "stock_basic",
  "map_stock_basic": {
    "symbol": "symbol", "name": "name",
    "check": ["industry", "business_scope", "main_business",
              "province", "city", "act_ent_type", "concept"]
  },
  "stock_factor": "stock_factor",
  "map_stock_factor": {"symbol": "symbol", "trade_date": "trade_date"},
  "stock_forecast": "stock_forecast",
  "map_stock_forecast": {"symbol": "symbol", "ann_date": "ann_date"},
  "stock_dividend": "stock_dividend",
  "map_stock_dividend": {"symbol": "symbol", "ann_date": "ann_date", "ex_date": "ex_date"},
  "stock_report": "stock_report",
  "map_stock_report": {"symbol": "symbol", "ann_date": "ann_date"},
  "_": "_",
  "map__": {}
}

关键参数	类型	说明
db_path	string	DuckDB 数据库文件的绝对路径（必改项）
days	int	加载交易天数，默认 730（约2年）
ex_do	bool	是否启用除权除息处理
map_*	object	各表字段名映射，可将自定义数据库字段映射到标准名

测试体验：若只是想快速体验，将 db_path 指向包内自带的 Test.duckdb（安装后在 site-packages/QuantAll/Test.duckdb），内含沪深300近两年基础行情数据。

第三步：启动服务

python Start_QuantAll.py

启动后，QuantAll 在 http://127.0.0.1:8686/mcp 提供 HTTP MCP 服务。

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功能概览

QuantAll 提供 11 个 MCP 工具，覆盖量化研究的完整工作流：

工具	类型	功能说明
strategy_backtest	回测	全市场策略回测，输出收益率、夏普比率、最大回撤、胜率等指标
factor_analysis	因子	因子 IC 分析，支持 summary/daily/scatter 三种模式，输出 IC均值、IR、多空收益差
new_layer_from_code	图层	自定义散点图层，支持 shift 平移分析标记日前后的数据分布
move_by_code	统计	坐标轴平移，按因子/特征给散点着色生成热力图
weight_by_code	统计	权重赋值，对选中集合做加权分布统计
select_by_code	集合	集合操作（交/并/差/补等 6 种模式），筛选股票
heat_map	矩阵	多维热力图统计，支持 x_y / x / y 三种模式
get_user_selection	交互	获取 GUI 可视化界面中用户框选的股票列表
available_data	数据	查看当前数据库及图层中可用字段列表
ping	系统	健康检查，确认服务正常
MCP_Close	系统	关闭 QuantAll 服务

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数据准备

QuantAll 依赖本地 DuckDB 数据库运行，需要包含以下数据表：

表名	内容
stock / stock_index	日线行情（OHLCV）
stock_basic	股票基本信息（名称、行业、省份、概念等）
stock_factor	日频因子（换手率、PE、PB、市值等）
stock_forecast	业绩预告
stock_dividend	分红送转
stock_report	财务报表（153个指标）

获取数据有两种方式：

方式一：通过 UpdateStock 自动管理（推荐）

搭配 [UpdateStock] AI技能，可通过 AI 助手一键建库、全量/增量更新：

• 全量更新：需 tushare 2000+ 积分，覆盖所有历史数据
• 增量更新：需 tushare 200 积分，仅更新最近数据（免费注册即可获得）

tushare 注册地址：https://tushare.pro

方式二：自行准备数据库

按 DB_setting.json 配置的表结构和字段映射，自行准备 DuckDB 数据库。字段名可通过 map_* 配置灵活映射，无需严格匹配默认字段名。

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AI 助手集成

QuantAll 是一个 MCP（Model Context Protocol）服务，可接入 WorkBuddy、Claude Desktop 等支持 MCP 的 AI 助手。

WorkBuddy 配置

在 ~/.workbuddy/mcp.json 中添加：

{
  "mcpServers": {
    "全A解析": {
      "url": "http://127.0.0.1:8686/mcp",
      "disabled": false
    }
  }
}

其他 MCP 客户端

任何支持 HTTP MCP 协议的客户端均可通过 http://127.0.0.1:8686/mcp 连接。

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代码执行环境

QuantAll 内置 Python 向量化计算环境，AI 可直接编写策略代码执行。环境提供：

• d：dict[str, DataFrame]，所有可用数据（字段名 -> 全市场 DataFrame）
• col_attrs：dict[str, Series]，各字段属性（分组、分类信息等）
• np、pd：numpy、pandas 直接可用

约束：代码必须向量化（禁止 for 循环、df.apply()、lambda），最后一行用 out = ... 输出结果。

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激活

QuantAll 目前不激活可以正常使用。启动需要同意用户协议，激活代表永久同意，后续启动不再弹出用户协议弹窗。

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依赖

核心依赖（pip install quantall 时自动安装）：

mcp>=1.26.0        # MCP 协议
pandas>=2.3.3      # 数据计算
numpy>=1.24.0      # 数值运算
duckdb>=1.5.2      # 数据库引擎
PySide6>=6.10.1    # GUI 可视化
PyOpenGL>=3.1.9    # GPU 渲染
cryptography>=46.0.3  # 安全与激活
openpyxl>=3.1.5    # Excel 导出
pywin32>=311       # Windows 系统集成

Python 版本要求：3.10+，测试通过版本：3.12、3.13。

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许可

QuantAll（全A解析）为商业软件，使用需获得授权许可。

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联系方式

• PyPI: https://pypi.org/project/quantall/
• 问题反馈：请在对应平台提交 Issue