量化与算法交易者路径
本路径带您从一个空实例走到回测：日线价格按上市品种（listing）存储在 TimescaleDB 中，指标由 API 计算，Zipline bundle 直接读取您的数据库。
| 步骤 | 使用的工具 |
|---|---|
| 价格 | POST /historical/ingest、scripts/ingest_all.py、GET /eod |
| 指标 | GET /technical/{ticker} 和 /multi，18 个指标（pandas-ta） |
| 筛选 | GET /technical/screen |
| 回测 | zipline_bundle（zipline-reloaded）或 pandas |
1. 启动实例
git clone https://github.com/fonrex/fonrex.git && cd fonrex
cp .env.example .env
export FONREX_API_KEY="frx_live_$(openssl rand -hex 24)"
sed -i.bak "s/^FONREX_API_KEY=.*/FONREX_API_KEY=$FONREX_API_KEY/" .env && rm .env.bak
mkdir -p logs && docker compose up -d
AUTH="X-API-KEY: $FONREX_API_KEY"
2. 导入金融工具并采集价格
docker compose exec fonrex-api python import_assets.py --file data/stocks.csv
curl -s -X POST -H "$AUTH" "http://localhost:5000/historical/ingest?ticker=AIR.PA"
采集过程使用为该上市品种验证过的代码，从 Yahoo Finance 获取十年的日线 K 线（TradingView 作为回退），并按交易日标注日期：成交价格已针对拆股调整，adj_close 还针对分红进行了调整；发生拆股或分红时，序列保持同一种调整基准。如需采集整个目录：docker compose exec fonrex-api python scripts/ingest_all.py。详情：采集历史数据。
3. 计算指标
curl -s -H "$AUTH" "http://localhost:5000/technical/AIR.PA?indicator=rsi&period=14"
curl -s -H "$AUTH" "http://localhost:5000/technical/AIR.PA/multi?indicators=sma_50,sma_200,macd,bbands_20"
curl -s -H "$AUTH" "http://localhost:5000/technical/screen?indicator=rsi&operator=lt&value=30"
指标使用 pandas-ta 基于已存储的价格计算，并缓存在 Redis 中。请参阅技术指标参考。
4. 回测
使用 Zipline 时，注册 bundle 并从您的数据库导入：
pip install zipline-reloaded
export DATABASE_URL="postgresql://fonrex:<POSTGRES_PASSWORD>@localhost:5432/fonrex"
python -m zipline_bundle ingest --start 2020-01-01 --end 2025-12-31 --tickers AIR.PA,BNP.PA --calendar XPAR
或者通过 GET /eod/{ticker} 将价格加载到 pandas 中——请参阅 Python & Jupyter，其中附有示例 notebook。请参阅使用 Zipline 进行回测。