投资模拟器 (Investment Simulator)

一个完整的投资模拟程序，支持股票+基金双模式，利用真实历史数据进行逐日/周人工模拟投资，帮助用户学习投资技巧，提升投资能力。

快速体验地址(暂时只支持模拟数据）：http://47.109.150.58:3003

✨ 核心亮点

🎯 零风险学投资 - 虚拟资金交易，亏了不心疼
📊 真实市场数据 - Yahoo Finance历史行情，贴近实战
💹 双模式支持 - 股票短线 + 基金长投，一个工具全搞定
📈 专业技术指标 - RSI、MACD、成交量分析
💰 完整成本模拟 - 佣金、印花税、滑点真实计算
🎨 精美可视化 - K线图、收益曲线、持仓分布
⚙️ 灵活配置 - 功能自由开关，按需使用
🚀 快速启动 - 一键运行，30秒开始模拟

🎨 界面展示

本项目提供两种界面:

Web界面 (推荐): 基于Streamlit的精美图形界面
命令行界面: 简洁的终端交互界面

🌟 核心特点

💹 双交易模式

✅ 股票模式: 模拟股票买卖交易，支持美股、A股、港股
✅ 基金模式: 模拟ETF、指数基金申购赎回，学习长期投资
✅ 一键切换: 界面自动适配，参数智能调整

📊 数据与市场

✅ 真实历史数据: 使用 yfinance 获取 Yahoo Finance 真实行情
✅ 演示数据模式: 无API限制，快速稳定，适合学习和测试 ⭐
✅ 全球市场支持: 美股、A股、港股、ETF基金
✅ 完整行情信息: 开盘价、收盘价、最高价、最低价、成交量

📈 专业分析工具

✅ 技术指标: RSI相对强弱、MACD趋势分析、成交量分析
✅ 交易成本模拟: 佣金、印花税、滑点（可配置开关）
✅ 仓位风险管理: 持仓占比分析、风险等级提示
✅ 市场对比: 与标普500等基准对比，计算Alpha和Beta

💰 投资绩效评估

✅ 收益指标: 总收益、收益率、年化收益率
✅ 风险指标: 最大回撤、年化波动率、夏普比率
✅ 交易统计: 胜率、交易次数、成本分析

🎨 精美可视化

✅ K线图表: 专业蜡烛图展示价格走势
✅ 收益曲线: 投资组合价值和收益率变化
✅ 持仓分布: 资产配置结构图
✅ 交互式图表: 支持缩放、悬停查看详情

⚙️ 灵活配置

✅ 高级功能开关: 根据使用场景自由配置
✅ 时间模式: 支持按日/周/月进行模拟
✅ 响应式设计: 适配各种屏幕尺寸

安装依赖

pip install -r requirements.txt

依赖包说明

yfinance: 获取股票历史数据
pandas: 数据处理和分析
numpy: 数值计算
matplotlib: 绘制图表
streamlit: Web界面框架
plotly: 交互式图表
tabulate: 美化表格输出

使用方法

🌟 方法一: 启动Web界面 (推荐)

Windows:

run.bat （streamlit.exe替换成自己的路径）

Linux/Mac:

chmod +x run.sh
./run.sh

或直接运行:

streamlit run app.py

浏览器会自动打开 http://localhost:8501

方法二: 启动命令行界面

python main.py

🎭 重要提示：演示数据模式

操作流程

选择交易模式
- 📈 股票模式: 适合短线交易、技术分析学习
- 💼 基金模式: 适合长期投资、资产配置学习
设置模拟参数
- 输入代码(多个用逗号分隔)
  - 股票示例:
    - 美股: AAPL, MSFT, GOOGL
    - A股: 000001.SZ (深圳), 600519.SS (上海)
  - 基金示例:
    - ETF: SPY, QQQ, 510300.SS (沪深300ETF)
- 选择时间范围(开始日期和结束日期)
- 选择模拟模式(按日或按周)
- 设置初始资金
配置高级功能（可选）
- 交易成本系统: 模拟真实佣金、印花税、滑点
- 技术指标: 显示RSI、MACD等分析工具
- 市场对比: 与基准指数对比表现
- 仓位风险: 显示持仓占比和风险提示
进行模拟交易
- 查看当前日期的市场数据(开盘价、收盘价、技术指标等)
- 查看当前持仓和资产状况
- 执行买入/卖出(股票)或申购/赎回(基金)操作
- 前进到下一个时间段
查看结果
- 查看交易记录和成本明细
- 生成专业绩效报告
- 查看收益曲线和K线图表
- 分析仓位分布和风险等级

📝 使用示例

示例 1: 股票模式 - 美股科技股组合

交易模式: 股票
代码: AAPL,MSFT,GOOGL
时间范围: 2023-01-01 至 2023-12-31
模拟模式: 按日模拟
初始资金: $100,000

高级功能:
  - 交易成本: ✅ 开启 (佣金0.025%, 印花税0.1%)
  - 技术指标: ✅ 开启 (RSI, MACD)
  - 市场对比: ✅ 开启 (基准: S&P 500)
  - 仓位风险: ✅ 开启

示例 2: 基金模式 - ETF定投策略

交易模式: 基金
代码: SPY,QQQ,IWM
时间范围: 2023-01-01 至 2023-12-31
模拟模式: 按周模拟
初始资金: $50,000

高级功能:
  - 交易成本: ✅ 开启 (申购费0.15%, 无印花税)
  - 技术指标: ❌ 关闭
  - 市场对比: ✅ 开启 (基准: S&P 500)
  - 仓位风险: ✅ 开启

示例 3: 股票模式 - A股价值投资

交易模式: 股票
代码: 000001.SZ,600519.SS,000858.SZ
时间范围: 2023-01-01 至 2023-12-31
模拟模式: 按日模拟
初始资金: ¥100,000

高级功能:
  - 交易成本: ✅ 开启
  - 技术指标: ✅ 开启
  - 市场对比: ✅ 开启 (基准: 沪深300)
  - 仓位风险: ✅ 开启

示例 4: 基金模式 - 教学演示（简化版）

交易模式: 基金
代码: 510300.SS
时间范围: 2023-01-01 至 2023-06-30
模拟模式: 按日模拟
初始资金: ¥50,000
数据源: 演示数据

高级功能:
  - 交易成本: ❌ 关闭 (简化学习)
  - 技术指标: ❌ 关闭
  - 市场对比: ❌ 关闭
  - 仓位风险: ✅ 开启

📊 投资指标说明

程序会自动计算以下专业投资指标:

收益指标

总收益: 最终价值 - 初始资金
总收益率: (最终价值 - 初始资金) / 初始资金 × 100%
年化收益率: 按实际天数年化计算

风险指标

最大回撤: 投资组合从峰值到谷底的最大跌幅
年化波动率: 衡量投资组合的风险水平
夏普比率: (年化收益率 - 无风险利率) / 年化波动率，数值>1为良好

市场对比指标（可选）

Alpha: 相对基准的超额收益
Beta: 相对基准的波动倍数
市场收益率: 基准指数的收益表现

交易统计

胜率: 盈利交易占总交易的比例
交易次数: 总买入/卖出次数
累计成本: 佣金、印花税、滑点总和（如启用）

技术指标（可选）

RSI: 相对强弱指数，识别超买(>70)超卖(<30)
MACD: 趋势指标，判断金叉死叉信号
成交量: 辅助判断市场活跃度

📁 项目结构

smulator/
├── app.py                      # Streamlit Web应用主程序
├── main.py                     # 命令行界面入口
├── simulator.py                # 模拟器核心逻辑
├── stock_data.py               # 市场数据获取模块
├── portfolio.py                # 投资组合管理模块
├── metrics.py                  # 投资指标计算模块
├── proxy_config.py             # 代理配置模块
├── requirements.txt            # 依赖包列表
├── run.bat / run.sh            # 快速启动脚本
├── .streamlit/
│   └── config.toml            # Streamlit配置文件
├── 快速开始.md                 # 快速入门指南
├── 功能配置说明.md             # 高级功能配置说明
├── 基金模式使用指南.md         # 基金模式详细说明
├── 交易机制说明.md             # 交易机制详解
└── README.md                  # 项目说明文档

⚠️ 注意事项

交易模式差异

项目	股票模式	基金模式
交易术语	买入/卖出	申购/赎回
成交价格	当日收盘价	当日收盘净值
交易成本	佣金+印花税+滑点	申购费/赎回费
技术指标	RSI, MACD	趋势分析
适用场景	短线交易	长期投资

代码格式

股票代码格式:
- 美股: 直接使用代码，如 AAPL
- A股深圳: 代码 + .SZ，如 000001.SZ
- A股上海: 代码 + .SS，如 600519.SS
- 港股: 代码 + .HK，如 0700.HK
基金代码格式:
- 美股ETF: 如 SPY, QQQ, IWM
- A股ETF: 如 510300.SS (沪深300ETF), 159915.SZ (创业板ETF)

其他注意

网络连接: 真实数据模式需要联网下载数据
数据延迟: yfinance 提供的数据可能有1-2天延迟
交易限制: 模拟器会自动检查资金和持仓是否足够
数据缓存: 数据会被缓存以提高性能

技术特点

面向对象设计: 清晰的模块划分和职责分离
数据持久化: 完整记录交易历史和组合变化
错误处理: 完善的异常处理机制
性能优化: 数据缓存和高效的数据处理
可扩展性: 易于添加新功能和指标

🎓 适用场景

场景	推荐配置	说明
投资小白	基金模式 + 简化功能	从长期投资开始学习
技术分析学习	股票模式 + 技术指标	练习RSI、MACD等指标应用
策略回测	全功能开启 + 真实数据	验证投资策略有效性
教学演示	演示数据 + 简化功能	快速稳定，适合课堂
风险管理训练	多股票组合 + 仓位分析	学习资产配置和风险控制

🚀 未来改进方向

🤝 贡献

欢迎提交 Issue 和 Pull Request！

📄 许可证

本项目仅供学习和研究使用，不构成任何投资建议。

⚠️ 免责声明

本程序仅用于教育和模拟目的，不构成任何投资建议。

历史数据不代表未来表现
模拟收益不等于实际收益
实际投资有风险，请谨慎决策
投资前请咨询专业理财顾问

本程序需要挂VPN使用，如果觉得有帮助，请给个 ⭐ Star！

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 13 Commits
.streamlit		.streamlit
client		client
fig		fig
server		server
README.md		README.md
api_providers.py		api_providers.py
app.py		app.py
demo_data.py		demo_data.py
indicators.py		indicators.py
main.py		main.py
metrics.py		metrics.py
portfolio.py		portfolio.py
proxy_config.py		proxy_config.py
requirements.txt		requirements.txt
run.bat		run.bat
run.sh		run.sh
simulator.py		simulator.py
stock_data.py		stock_data.py
test_data.py		test_data.py
test_demo.py		test_demo.py
test_new_data.py		test_new_data.py
test_proxy.py		test_proxy.py
test_real_data.py		test_real_data.py
ui.py		ui.py
清理并重启.bat		清理并重启.bat

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