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。框架提供类似 Zipline 的策略 API，但资产、日历、行情、财务和指数权重均由 TuAlpha 自有 HDF5 Reader/Writer 管理。

当前版本为 0.8.0。仅支持多头现金账户、股票和 ETF；不支持期货、期权、融资融券或 ETF 申赎。

功能

• RQAlpha 风格的 HDF5/NumPy/Pickle 固定 Bundle，不依赖 Bcolz、DuckDB、Zipline 或第三方交易日历
• 股票、ETF、指数原始日线统一存入 daily.h5
• Tushare SSE trade_cal 开放日固化到 trade_dates.npy
• D 日收盘决策，订单最早 D+1 按开盘或收盘价成交
• 涨停禁止买入、跌停禁止卖出；停牌、无行情、零成交量禁止成交
• 主板、创业板和 ETF 按 100 股/份交易
• 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
• 支持印花税、佣金、经手费和过户费
• 支持 raw、qfq、hfq，策略价格与成交原始价格分离
• 支持每日指标、资金流、历史行业、历史 ST、PIT 财务和 PIT 指数权重
• 中文 Plotly HTML 报告、每日持仓 CSV 和几何收益归因
• tualpha update 增量更新原始 CSV 后整体构建并原子发布新 Bundle

安装

推荐 64 位 CPython 3.12：

uv add tualpha

源码开发：

uv sync --dev
uv run pytest

数据目录

默认根目录为 ~/.tualpha，最终 Bundle 固定为 ~/.tualpha/bundle：

~/.tualpha/
├── bundle/
│   ├── daily.h5          # 股票、ETF、指数原始日线
│   ├── adj_factor.h5     # 股票、ETF 复权因子
│   ├── daily_basic.h5    # 股票每日指标
│   ├── stk_limit.h5      # 每日涨跌停价格
│   ├── finance.h5        # 四类财务宽表及 PIT 元数据
│   ├── industry.h5       # 每日历史行业
│   ├── stock_st.h5       # 每日历史 ST 状态
│   ├── moneyflow.h5      # 每日资金流
│   ├── index_weight.h5   # PIT 指数成分与权重
│   ├── trade_dates.npy   # Tushare SSE 开放交易日
│   ├── assets.pk         # 资产信息、generation 和文件清单
│   └── suspend_d.h5      # 每日停牌状态
├── update-status.json    # 更新、构建、验证和旧数据清理记录
├── .locks/               # 更新锁和 Bundle 发布锁
├── .staging/             # 构建临时区，成功后自动删除
└── .rollback/            # 发布中断恢复目录

bundle/ 必须且只能包含上述 12 个文件。TuAlpha 0.8.0 不安装或导入：

• bcolz-zipline
• duckdb
• zipline-reloaded
• exchange-calendars

回测只读取最终 Bundle，不读取原始 CSV 或 staging 文件。详细协议见 docs/bundle-format.md。

原始 CSV

CSV 目录没有默认值，必须与 Bundle 根目录完全分离，例如：

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

更新数据

必须通过环境变量提供 Token：

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 --dry-run --json

更新流程：

1. 增量下载行情、复权、每日指标、资金流、行业、ST、停牌、财务和指数权重 CSV。
2. 对分页接口检测重复页；按公告日期合并财务历史修订。
3. 原子发布原始 CSV，失败时根据 journal 恢复。
4. 将 CSV 流式写入 .staging 中按证券代码哈希分桶的临时 Parquet。
5. 每个桶按 ts_code + 日期 + source_order 排序，再一次性写入目标 HDF5 dataset。
6. 校验 12 文件集合、generation、dtype、日期、PIT 规则、文件大小和 SHA-256。
7. 持发布锁替换固定 bundle/，并从最终路径重新打开验证。
8. 原子写入 update-status.json，成功后删除 staging。

该流程没有持久化数据库或规范化缓存。旧版 bundles/ Bcolz 数据和 cache/normalized.duckdb 会在 schema 7 发布并验证成功后安全删除，原始 CSV 永久保留。

index_weight 默认维护 000300.SH、000852.SH、000905.SH、000906.SH 和 899050.BJ，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,
    adjustment="qfq",
    execution_time="open",
    benchmark="000300.SH",
    output_dir="outputs/demo",
    strategy_name="沪深300 ETF 趋势策略",
)
print(result.summary())

策略在 D 日回调中最多读取到 D 日数据，新订单最早 D+1 成交。成交、现金、费用和涨跌停判断始终使用原始价格。

核心 API

• symbol(code)
• order()、order_value()、order_percent()
• order_target()、order_target_value()、order_target_percent()
• cancel_order()、get_open_orders()
• record(**values)
• data.current()、data.raw_current()、data.history()
• data.fundamental()、data.fundamentals()
• data.index_constituents()
• data.available_fields()
• data.can_trade()

日频扩展字段

扩展字段使用 <数据集>.<字段>：

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")

• daily_basic：估值、换手率、股本和市值；
• moneyflow：大小单量和金额，量为手、金额为万元；
• industry：历史申万一至三级行业；
• stock_st：历史 ST 名称、类型和 is_st；
• suspended：当日停牌标志。

行业和 ST 字符串在 HDF5 内使用整型字典编码，DataPortal 自动还原。

PIT 指数权重

members = data.index_constituents("000300.SH")

返回以 ts_code 为索引，包含 asset / weight / snapshot_date。可见性严格为：

max(snapshot_date) < 当前回测日

因此 D 日快照从 D+1 可见，首个快照前为空，不使用未来成分回填历史。数据位于 index_weight.h5。

PIT 财务

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

finance.h5 保存 balancesheet / income / cashflow / fina_indicator。财务记录必须满足：

effective_ann_date < 当前回测日
end_date <= 当前回测日

公告日当天不可见。同一报告期选择当时可见的最新公告、update_flag=1 优先版本和最大 source_order。利润表和现金流量表保持年初至今累计口径。

复权

• 前复权：raw(D_i) × factor(D_i) / factor(当前回调日)
• 后复权：raw(D_i) × factor(D_i)

公司行动改变持仓数量时，仅同步仍待成交的隔夜全仓卖单；普通买单和部分卖单不会自动改写。

报告

指定 output_dir 后生成：

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

报告包含收益、基准、回撤、费用、交易限制和组合归因，不生成逐笔 Trade Analysis 图。几何贡献收益按 ∏(1+r)-1 链接。

实际验证

开发机上的真实 schema 7 Bundle：

• 7,583 个股票/ETF；
• 11,648 个指数；
• 4,040 个交易日；
• daily.h5 50,239,528 行；
• finance.h5 1,752,376 行；
• index_weight.h5 464,246 行；
• 总大小约 11 GiB；
• 全量 CSV → HDF5 构建约 341 秒。

2017-01-01 至 2026-08-21、每日扫描全市场并最多持有 400 只股票的 2,340 日完整策略回归耗时约 86.6 秒，最终资产为 1,070,353,375.73。该数据仅用于说明实现量级，实际速度取决于硬件和策略。

已知边界

• 涨停不买、跌停不卖是保守流动性假设；
• 日内临时停牌在日频模型中按全天不可交易处理；
• 不模拟盘口深度、排队、部分成交和冲击成本；
• Tushare 不提供指数权重历史修订发布时间，无法还原供应商后续修订前版本；
• 只有复权因子而没有现金分红明细时，公司行动使用分红再投近似。