TuAlpha

TuAlpha 是基于tushare数据面向中国 A 股股票与 ETF 的日频事件驱动回测框架。框架借鉴 Zipline 的 Asset → DataPortal → Blotter → Ledger → Metrics 分层，使用 zipline-reloaded 官方 Bundle 格式和中国市场交易规则。

当前版本为 0.6.0，只支持多头现金账户、股票和 ETF；不支持期货、期权、融资融券或 ETF 申赎。

功能

• Zipline 官方 Writer 生成的 assets-7.sqlite + daily_equities.bcolz + adjustments.sqlite Bundle 文件
• 股票、ETF 日线回测，Bundle 默认根目录：~/.tualpha
• D 日收盘决策，D+1 开盘或收盘成交，避免未来函数
• 涨停禁止买入、跌停禁止卖出的保守成交模型
• 停牌、无行情、零成交量限制
• 主板/创业板/ETF：买入 100 股（份）整数倍
• 科创板：200 股起、之后按 1 股递增
• 北交所：100 股起、之后按 1 股递增
• 所有股票和 ETF 统一 T+1
• 股票印花税、佣金、经手费与过户费；避免 all-in 佣金重复计费
• 前复权、后复权或不复权策略数据
• 五个默认宽基指数的 PIT 历史成分与权重
• 中文 Plotly HTML 报告和每日持仓 CSV
• tualpha update 增量更新显式指定的 Tushare CSV 缓存并替换固定目录 Bundle

安装

推荐 64 位 CPython 3.12：

uv add tualpha

从源码开发：

uv sync --dev
uv run pytest

数据目录

Bundle 与原始 CSV 已完全分离。Bundle 根目录默认是 ~/.tualpha，可通过 --bundle-root、Python 的 bundle_root= 或环境变量 TUALPHA_BUNDLE_ROOT 显式覆盖：

~/.tualpha/                         # Bundle 根目录；可用 --bundle-root 修改
├── bundles/
│   └── tualpha/                    # 固定目录，不再使用更新时间命名
│       ├── assets-7.sqlite
│       ├── daily_equities.bcolz/    # OHLCV + 全部扩展日线列
│       ├── index_daily.bcolz/       # 仅用于报告基准的指数日线
│       ├── minute_equities.bcolz/
│       ├── adjustments.sqlite
│       ├── finance.sqlite           # 公告时点财务宽表
│       ├── index_constituents.sqlite # PIT 指数成分与权重
│       ├── manifest.json
│       └── READY
├── cache/
│   └── tualpha/
│       ├── normalized.duckdb
│       └── sid-map.json
├── update-status.json              # 当前更新状态及最后一次成功更新
├── .locks/                          # 进程锁
└── .staging/                        # 构建临时区；成功后自动清理

Bundle schema v5 不生成或读取 tualpha.duckdb。normalized.duckdb 只存在于 cache/，用于更新和构建，不属于可发布 Bundle。旧 schema 必须通过 tualpha update 或 build_bundle() 整体重建；发布成功后旧目录（含旧数据库）会被原子替换。

CSV 缓存目录没有默认值，执行更新时必须显式传入，并且不能与 Bundle 根目录互为父子目录。例如：

E:\data\tushare_data\
├── daily\YYYYMMDD.csv
├── fund_daily\YYYYMMDD.csv
├── adj_factor\YYYYMMDD.csv
├── fund_adj\YYYYMMDD.csv
├── stk_limit\YYYYMMDD.csv
├── suspend_d\YYYYMMDD.csv
├── daily_basic\YYYYMMDD.csv
├── moneyflow\YYYYMMDD.csv
├── industry\YYYYMMDD.csv
├── stock_st\YYYYMMDD.csv
├── index_daily\YYYYMMDD.csv
├── index_weight\YYYYMMDD.csv
├── balancesheet\YYYYMMDD.csv
├── income\YYYYMMDD.csv
├── cashflow\YYYYMMDD.csv
├── fina_indicator\YYYYMMDD.csv
├── stock_basic.csv
├── etf_basic.csv
├── index_basic.csv
└── trade_cal.csv

回测只读取 ~/.tualpha/bundles/tualpha，不会读取 CSV。fund_daily 中的 LOF、分级基金和异常代码不会成为可交易资产；Bundle 使用 etf_basic.csv 作为 ETF 白名单。

更新时先在 .staging 中使用 Zipline 官方 Writer 完整生成并加载验证所有文件，再替换固定的 bundles/tualpha 目录。回测和底层 load_bundle_data() 会持有读锁，更新将在现有读者关闭后发布，避免 Windows 文件句柄阻断目录替换。由于 Zipline 的 core.load() 强制发现时间戳子目录，固定布局不再直接支持 core.load("tualpha")；需要底层 Zipline Readers 时使用 tualpha.bundle.load_bundle_data()。详细文件、表和字段说明见 docs/bundle-format.md。

更新数据

必须通过环境变量提供 Token；没有 Token 时命令立即中止：

export TUSHARE_TOKEN="your-token"
tualpha update --csv-dir /e/data/tushare_data

常用参数：

tualpha update --csv-dir /e/data/tushare_data --from 20260101 --to 20260821
tualpha update --csv-dir /e/data/tushare_data --repair-from 20250101
tualpha update --csv-dir /e/data/tushare_data --lookback 20
tualpha update --csv-dir /e/data/tushare_data --index-weight 000016.SH
tualpha update --csv-dir /e/data/tushare_data --bundle-root /d/tualpha-bundle
tualpha update --csv-dir /e/data/tushare_data --dry-run --json

更新流程：

1. 增量下载并保留全部现有数据目录，包括行情、资金流、每日指标、行业和财务报表；普通更新会逐数据集检测并补齐缺失的交易日分区。
2. 对超过单次行数上限的接口自动分页，并检测接口忽略分页造成的重复页；财务数据除刷新最近报告期外，还按公告日期增量抓取旧报告期修订并与历史版本合并。
3. 数据写入 ~/.tualpha/.staging，校验字段、日期、唯一键和内容哈希。
4. 成功后原子替换 CSV，并增量同步 ~/.tualpha/cache/tualpha/normalized.duckdb。
5. 在临时目录生成新的 Bundle，加载验证成功后替换固定的 ~/.tualpha/bundles/tualpha。
6. 原子写入 ~/.tualpha/update-status.json，记录 running / succeeded / failed / dry_run_succeeded 状态、CSV 路径、更新时间、更新日期和错误信息。

index_weight 官方接口要求逐个指数代码查询。TuAlpha 默认维护 000300.SH、000852.SH、000905.SH、000906.SH 和 899050.BJ；首次更新从本地最早日线之前一个月开始回补，之后重抓最近两个快照月。重复传入 --index-weight 可追加其他指数。原始权重单位为百分比。

快速开始

from tualpha import order_target_percent, record, run_algorithm, symbol


def initialize(context):
    context.asset = symbol("510300.SH")


def handle_data(context, data):
    closes = data.history(context.asset, "close", 20)
    if len(closes) < 20:
        return

    target = 0.95 if closes.iloc[-1] > closes.mean() else 0.0
    order_target_percent(context.asset, target)
    record(close=closes.iloc[-1], ma20=closes.mean())


result = run_algorithm(
    start="2020-01-01",
    end="2025-12-31",
    initialize=initialize,
    handle_data=handle_data,
    capital_base=1_000_000,
    # bundle_root="~/.tualpha",  # 默认值；仅自定义时传入
    adjustment="qfq",  # qfq / hfq / raw
    execution_time="open",  # open / close
    benchmark="000300.SH",
    output_dir="outputs/demo",
    strategy_name="沪深300 ETF 趋势策略",
    show_progress=True,  # 默认使用 tqdm 显示交易日进度
)

print(result.summary())

回测默认使用 tqdm 显示已处理交易日、完成比例、运行速度、预计剩余时间和当前日期。批处理、测试或嵌套运行时可传入 show_progress=False 关闭。

运行后生成：

outputs/demo/
├── report.html
└── daily_positions.csv

daily_positions.csv 使用 UTF-8-SIG 和长表结构。每个交易日都有一条 CASH 记录，持仓记录包含数量、可卖数量、成本、原始/复权收盘价、市值、权重和未实现盈亏。HTML 报告的组合归因表按标的展示成交次数、持有总天数、已实现盈亏、贡献占比和总费用；持有总天数按日终持仓大于零的交易日去重统计。

核心 API

策略回调内可使用：

• symbol(code)
• order(asset, amount)
• order_value(asset, value)
• order_target(asset, target)
• order_target_value(asset, target)
• order_percent(asset, percent)
• order_target_percent(asset, target)
• cancel_order(order) / get_open_orders()
• record(**values)
• data.current(asset, field)
• data.history(asset, field, bar_count)
• data.fundamental(asset, field, period="latest")
• data.fundamentals(asset, fields, periods=4)
• data.index_constituents(index_code)
• data.available_fields(namespace=None)
• data.can_trade(asset)

所有新订单默认只在下一交易日尝试一次。未成交订单会记录 limit_up、limit_down、suspended、t_plus_one、invalid_lot 等原因，并在 HTML 报告中汇总。

日频因子、行业和 ST 数据

扩展日频字段使用 <数据集>.<字段> 命名，并与价格一样支持 current() 和 history()：

pe_ttm = data.current(context.asset, "daily_basic.pe_ttm")
net_flow = data.history(context.asset, "moneyflow.net_mf_amount", 20)
industry = data.current(context.asset, "industry.l1_name")
is_st = data.current(context.asset, "stock_st.is_st")

支持的数据集：

• daily_basic：估值、换手率、股本、市值等；单位保持 Tushare 原始口径；
• moneyflow：大小单量和金额，量为手、金额为万元；
• industry：申万一至三级行业代码及名称；
• stock_st：ST 名称、类型及虚拟字段 is_st，非 ST 日返回 0。

可通过 data.available_fields("daily_basic") 查看当前 Bundle 实际包含的字段。所有扩展日线字段都是 daily_equities.bcolz 的物理 CTable 列，例如 ta_daily_basic__pe_ttm；行业和 ST 字符串采用字典编码列，并由根属性中的字段注册表透明还原。回测不会读取 CSV 或 normalized.duckdb。

PIT 历史指数成分与权重

members = data.index_constituents("000300.SH")
# 索引：ts_code
# 列：asset、weight、snapshot_date

查询返回当前回调日前最新的月度快照，weight 保持 Tushare 百分比口径。为避免把快照日收盘后才能确定的数据提前使用，规则严格为 snapshot_date < 当前回测日：D 日快照从 D+1 首个回调开始可见；首个可见快照前返回空 DataFrame，快照之间沿用最近历史快照，绝不反向填充未来成分。无法映射到资产库的成分仍保留代码和权重，asset 为 None。

正式数据位于 Bundle 的 index_constituents.sqlite。Tushare 未提供公告时间和历史修订时间，因此该能力保证“快照日期 PIT”，不能还原供应商后续修订前的数据版本。

无未来函数的财务查询

财务字段必须使用 fundamental() 或 fundamentals()，不能通过 current() 读取：

roe = data.fundamental(context.asset, "fina_indicator.roe")
revenue_2023 = data.fundamental(
    context.asset,
    "income.revenue",
    period="20231231",
)

reports = data.fundamentals(
    context.asset,
    [
        "fina_indicator.roe",
        "income.revenue",
        "balancesheet.total_assets",
        "cashflow.n_cashflow_act",
    ],
    periods=4,
)

四张财务宽表位于 Bundle 根目录的 finance.sqlite。为保守避免收盘后公告造成未来函数，财务记录从公告日后的首个交易日才可见，即查询要求 coalesce(f_ann_date, ann_date) < 当前回测日；同一报告期按当时可见的最新公告、update_flag 和修订顺序选择版本。利润表和现金流量表保留 Tushare 的年初至今累计口径，不自动伪造单季度或 TTM 数据。报表默认选择 report_type="1" 的合并报表。

复权与账户处理

• 前复权历史窗口：原始价格 × 当日复权因子 / 当前回调日复权因子
• 后复权：原始价格 × 当日复权因子

前复权窗口以策略当前可见的最后交易日为基准，延长回测结束日期不会改写过去回调看到的数据。成交、现金、费用和涨跌停判断始终使用原始价格。

持仓跨越复权因子变化时，框架按 Tushare 的“分红再投”总收益语义调整经济持仓数量和单位成本。这是只有复权因子、没有分红明细时的近似模型，并不等同于真实现金红利到账。

费用默认值

• 券商佣金：成交额 0.03%，最低 5 元，默认视为已含交易所经手费
• 股票卖出印花税：2023-08-28 前 0.1%，之后 0.05%
• 股票过户费：2022-04-29 前 0.002%，之后 0.001%
• ETF：不收股票印花税和股票过户费

可传入 ChinaFeeModel 修改费率、最低佣金和“佣金是否含经手费”的口径。

Agent 策略编写 Skill

项目提供 .agents/skills/tualpha-strategy/ Skill，使 Agent 能按照 TuAlpha 的 D/D+1 时序、A 股交易规则、扩展字段和财务 PIT 语义编写策略。Pi 项目配置会自动发现该目录，也可显式调用：

/skill:tualpha-strategy

详见 .agents/skills/README.md。

已知边界

• 触及涨跌停并非交易所法律意义上的绝对不能成交；框架采用“涨停不买、跌停不卖”的保守流动性假设。
• 日内临时停牌在日频模型中按全天不可交易处理。
• 不模拟涨跌停排队、盘口深度、部分成交和冲击成本。
• etf_basic.csv 不提供退市日期；退市 ETF 在缺少额外清算数据时以最后交易日作为资产结束日。