本篇重点：本篇用几张图带你认识 khQuant：它能做什么、长什么样，以及 V2 和 V3 各适合谁。
在 V3 里，命令行 + AI 智能策略研究是使用 khQuant 的核心方式，也是我们最推荐的方式。你用中文告诉 Codex、Claude Code 这类 AI 助手想研究什么，它调用 khQuant 的命令行 kh 下数据、改策略、批量回测、汇总排名，最后把结论和风险讲给你听。V3 用户建议按 1.1 → 1.3（只看安装向导）→ 2.0 → 2.1 → 2.2 的顺序读，1.4～1.12 讲的界面操作用到时再查；最重要的是 2.2 命令行模式与 AI 智能策略研究。V2 没有命令行，可以按 3.4 第 6 节用 Skill 的参考文档让网页版 AI 帮你写策略。
怎么读
| 你是 | 推荐顺序 |
|---|---|
| 第一次接触 khQuant | 1.1 认识 khQuant → 1.3 安装 → 1.4 下载数据 → 1.5 跑通第一个回测，其余篇目用到时再查 |
| V3 用户 | 1.1 → 1.3（只看安装向导）→ 2.0 → 2.1 → 2.2 命令行模式与 AI 智能策略研究；1.4～1.12 讲的界面操作用到时再查 |
| V2 用户 | 按第 1 部分 1.1～1.12 的顺序读，再到第 3 部分；想让 AI 帮你写策略，看 3.3 和 3.4 第 6 节 |
| Mac 用户 | 2.1 → 2.4 macOS → 2.2 |
| 服务器 / Linux 用户 | 2.5 Linux → 2.2 → 2.6 Web 端 |
| 要自己写策略 | 3.1 框架介绍 → 3.2 策略工具箱 → 3.5 内置策略；想让 AI 写，看 3.3、3.4 |
每一篇讲什么、两条航线怎么走，也可以看新手学习路线图。
khQuant 是什么
一个在自己电脑上运行的 A 股量化回测平台：把交易想法放到历史行情里，按 A 股的真实规则执行一遍，看结果会怎样。
khQuant 主界面（V3，Windows）
主要特性
数据在你自己的电脑上
行情存在你自己选的目录里，格式是 DuckDB 数据库。下载好之后断网也能回测，不需要 QMT 或 miniQMT。
- BaoStock 免费下载日线、5 分钟线，不用注册
- Tushare 下载 1 分钟线和 ETF（需要 Token）
- V3 另有 tx、同花顺、HTTP 桥接、miniQMT
「数据管理」窗口：下载、查看、统计都在这里
交易成本和滑点在界面上填写
参数在界面上配，代码只写策略
股票池、回测区间、基准、交易成本、触发方式都在界面上设置，保存成 .kh 文件下次直接加载。策略是一个 Python 文件，只写交易逻辑。
触发周期按策略选：Tick、1 分钟、5 分钟、日线，或在指定时间点运行。
主界面：左边配置回测参数，中间设置触发方式，右边是运行日志
策略收益与基准对比、回撤、每日盈亏和买卖量
回测历史管理
用中文让 AI 替你做研究
V3 的每一步都有 kh 命令。装上 khQuant Skill 后，Codex、Claude Code 这类 AI 助手能自己下数据、改策略、批量回测、汇总排名，最后把结论和风险讲给你听。kh 没有下单功能，碰不到交易账户。
详见 2.2（推荐 · 必读）
在 Codex 里用中文交代任务，它用 kh 命令完成
Web 回测工作台
回测停在 khHandlebar 里的断点
Windows、Mac、Linux 都能跑
Windows 和 Apple Silicon Mac 有桌面版，三个平台都有命令行和 Web 工作台；Linux 没有图形界面，适合放在服务器上长期运行。策略、配置和数据三个平台通用。
Mac 调参、Windows 管数据、Linux 服务器批量回测
适合做什么，不适合做什么
- 均线、MACD、RSI 这类技术指标策略
- 因子选股、轮动和定期调仓
- 结合自己准备的外部数据做事件驱动
- 中低频的机器学习策略
- 学习量化、快速验证一个想法
- 实盘交易：官方版本不含下单功能
- 高频、超低延迟策略
- A 股以外的市场（期货、外汇、海外）
- 没有数据来源的 Tick 回测（需要自己导入）
- 在 Windows 以外运行 V2（V3 可以）
需要什么基础：跑自带示例、在界面上改参数不用写代码；自己写策略要会一点 Python；也可以让 AI 帮你写，见 2.2 和 3.4。
V2 和 V3 怎么选
两个版本用同一套回测内核：本次 2.2.0 对齐 V3.4.1.10；相同数据、固定策略参数和相同配置的六组冻结案例已逐笔核对，策略文件可以直接在两边使用。
- Windows 10/11 64 位
- BaoStock、Tushare 两个数据源
- 4 个自带策略案例
- 全部源码在 GitHub 公开（CC BY-NC 4.0）
- Windows、macOS、Linux
- 命令行 kh + AI 智能策略研究
- Web 工作台、内置编辑器、包管理
- 6 种数据源、定时补数据、13 个案例
V3 目前以内测版形式提供给 khQuant VIP 用户，安装包在登录后的内测版下载页下载，具体权益以官网说明为准。逐项对比见 2.0。
和其他回测工具比较（展开）
下表按工具类型做一个大致比较，便于判断 khQuant 是否适合你。各类工具的具体情况以其官方说明为准。
| 对比项 | khQuant | 券商平台（如 QMT 自带回测、通达信） | 开源回测框架（如 Backtrader、vn.py） | 在线量化平台（如聚宽、BigQuant） |
|---|---|---|---|---|
| 设计侧重 | 本地桌面回测，界面配置参数、Python 写策略 | 账户直连，行情与交易一体 | 高度可定制，免费开源 | 云端运行，平台提供数据和学习资源 |
| 当前局限 | 只做回测，不含实盘交易；个人维护；V2 只支持 Windows | 策略自由度较低，回测功能较弱 | 上手门槛高，数据和接口需要自己对接与维护 | 代码和数据在平台上，部分功能收费 |
| 适合人群 | 希望数据和策略都留在本地的个人量化爱好者 | 编程要求不高的普通交易者 | 编程能力强、需要深度定制的开发者 | 偏好云端服务的量化初学者 |
| 策略语言 | Python | 平台特定语言或脚本 | Python | 以 Python 为主 |
| 数据获取 | BaoStock 免费下载日线、5 分钟线；Tushare 下载 1 分钟线、ETF（需 Token 和权限）；数据存本地 | 提供多品种行情 | 需要自行对接和维护数据源 | 平台提供常用数据 |
| 界面形态 | 桌面图形界面（V3 另有命令行和 Web 工作台） | 行情交易软件界面 | 部分框架有图形界面，多数需要自己画图 | 网页界面 |
| 使用成本 | V2 免费 | 开户后使用 | 免费 | 免费入门，增值服务收费 |
常见问题
问：khQuant 能直接下单交易吗？
答：不能。khQuant 是回测与研究平台，官方版本不包含实盘交易功能。
问：一定要会编程吗？
答：跑自带的示例策略、在界面上改参数不需要写代码。要实现自己的想法，需要 Python 基础。
问：回测结果好，是不是实盘也能赚钱？
答：不是。回测只说明策略在过去的数据上表现如何，不代表未来收益。数据口径、成交假设和市场变化都会让实际结果与回测不同。
问：我用的是 Mac，能用 khQuant 吗？
答：V2 只支持 Windows。V3 有 Apple Silicon 芯片的 macOS 桌面版，详见2.4《macOS》。
关于我
在全身心投入这款量化交易系统的研发之前，我混迹于知乎和公众号，专注于信号处理与深度学习算法的分享与探讨。后来在研究算法的过程中，产生了新的想法，决定将这些年在信号处理和深度学习领域积累的思维与方法，跨界应用于充满挑战与机遇的股票市场和量化交易中。
当前教程是Mr.看海——也就是我，搭建的唯一官方教程，后续教程都是在此处最先更新。
为了方便和大家交流，我在以下平台都开设了账号，欢迎关注：
一直以来，我都致力于为大家提供一款免费开源的量化交易系统。可以说，这是用爱发电的产物。如果您觉得这款系统对您有所帮助，不妨请作者喝杯咖啡，您的这份支持，是我持续更新与完善的最大动力！
- Mac 上也有桌面版，和 Windows 共用策略与数据
- Linux 服务器上用命令行和 Web 工作台长期运行
- Windows 集成 VS Code 启动与断点调试，需自行安装 VS Code，编辑器在独立窗口中打开
本篇基于开源 V2 和 V3.4.1.10 编写。