🚀 從零到一：打造整合回測、模擬與自動化通知的量化交易與策略模擬平台

本專案致力於打造一套整合數據處理、策略建構、歷史回測、模擬交易與自動化通知的全方位量化交易平台。

目前尚未串接真實交易 API，但架構已預留擴充介面，未來將整合如：永豐金（台股）、Alpaca（美股），實現從模擬到真實交易的無縫接軌。

功能與亮點：

📊 回測分析儀表板

支援多種內建策略（MA、RSI、綜合指標）之歷史績效回測。

提供完整回測指標分析：夏普比率、Sortino、Calmar、最大回撤、勝率、賺賠比。

模擬 T+1 交易與滑價，更貼近實際交易情境。

支援多組策略 / 參數績效疊加比較，視覺化一目了然。

💹 模擬交易

使用 SQLite 實作模擬倉位與現金狀態。

即時計算並視覺化 未實現損益與資產配置圓餅圖。

追蹤每日總資產，繪製模擬期間的歷史績效曲線。

下單控制：支援依「固定金額 / 固定股數」下單。

彈性平倉機制：可依「比例」或「指定股數」賣出，並即時顯示預估損益。

🧠 策略彈性與模組化架構

策略參數支援動態調整：即時透過滑桿控制策略邏輯。

智慧監控列表：支援自訂股票清單的建立、儲存、切換與刪除。

策略評分系統：原本單一邏輯判斷，升級為具彈性的評分機制，提升市場適應性。

模組化設計：採用策略模組、資料來源、執行引擎分離架構，為未來接入真實下單 API 預留介面。

🔁 自動化與外部整合

多策略掃描器：每日自動執行策略組合，掃描可交易標的。

LINE 通知整合：每日推送「持倉報告」、「交易信號」，實現即時市場監控。

預留 AI 策略接入框架，可整合 LSTM、Transformer 等模型，搭配 MLOps 流程實作

🏁 未來展望

雖仍有優化空間，但已具備完整的歷史回測與模擬交易核心功能，採用清晰模組化設計，具高度擴展性。

未來將整合 AI 模型與真實交易 API，邁向「策略開發 → 模擬測試 → 自動交易執行」的整合量化交易解決方案。