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教程总纲 · QuantDinger 实战：自托管 AI 交易操作系统
讲什么、怎么学、怎么跳读，一页说清。本书面向自托管者：每个环节都给出能跑的配置与代码骨架。
一、这本书讲什么
一句话：教你把一个开源 AI Trading OS——QuantDinger——部署起来、读懂它、在它上面写策略，并安全地走向模拟与实盘。
展开成三句：
- 一栈打通——行情与宏观数据、Python 指标（overlays / markers / bands）、Strategy API V2 策略、回测、signal-only 模拟、多交易所实盘，覆盖加密货币、股票、外汇（官方定位口径）。
- 架构先行——v5 的六进程分离与「HTTP API 不拥有长循环」哲学，是理解日志、重启、扩容与下单路径的钥匙。
- 安全默认——paper 优先、测试网先行、API key 权限最小化；实盘是最后一步，不是第一步。
二、全书地图
【入口】 第 0 章 导览（为什么自托管 + 怎么读） │ ▼ 【底座线】 第 1 章 十分钟部署 ──▶ 第 2 章 v5 架构总览 ──▶ 第 3 章 数据层 │ │ │ ┌─────────────────────────────────┘ ▼ ▼ 【研究线】 第 4 章 指标与图表 ──▶ 第 5 章 策略开发 ──▶ 第 6 章 回测与实验 │ ▼ 【执行线】 第 7 章 模拟交易 ──▶ 第 8 章 接入真实交易所 │ ▼ 【AI 线】 第 9 章 Jev 预交易决策门 ──▶ 第 10 章 Agent 与 MCP │ ▼ 【收口】 第 11 章 生产化（可观测、升级、备份、故障处置） + 附录 A/B/C
（文字流程图）部署 ──▶ 架构 ──▶ 数据 ──▶ 指标 ──▶ 策略 ──▶ 回测 ──▶ 模拟 ──▶ 实盘 ──▶ Jev 决策门 ──▶ Agent 与 MCP ──▶ 生产化。
三、逐章简介
- 第 0 章 导览：个人量化三难（研究散件化、回测实盘两套代码、数据贵）与自托管的答案；全书五环节地图、三条阅读路径与先修清单。
- 第 1 章 十分钟部署：Docker Compose 一键安装、源码部署路径、默认端口与端点、首次登录后的安全基线（改密、key 最小权限、不裸暴露公网）。
- 第 2 章 v5 架构总览：migration、backend、trading-worker、scheduler-worker、celery-worker、celery-beat 六进程职责与通信；「HTTP API 不拥有长循环」的设计哲学；一次下单与一段行情的完整路径。
- 第 3 章 数据层：交易所 REST/WebSocket 行情接入；data_providers 聚合宏观指标、新闻与情绪数据；时区、精度、符号的统一与缺口质检。
- 第 4 章 指标与图表：指标的三种形态——overlay 叠加线、marker 事件点、band 区间带；从想法到指标类的完整实战。
- 第 5 章 策略开发：Strategy API V2 的骨架（intents、sizing、risk、运行时钩子）；从固定手数到波动率目标仓位；单笔与组合层风控。
- 第 6 章 回测与实验：backtest_engine 的使用；strategy_evolution 防过拟合套件——walk-forward、PBO、Deflated Sharpe、Monte Carlo、成本压力测试（官方模块口径）。
- 第 7 章 模拟交易：signal-only 虚拟账户（只记录信号不发真实订单，官方口径）；如何设计 paper 观察期与判定标准。
- 第 8 章 接入真实交易所：加密交易所（Binance、OKX、Bitget、Bybit、Gate、HTX）与传统券商（IBKR、Alpaca）的接入模式；测试网先行与 key 最小权限。
- 第 9 章 Jev 预交易决策门：AI Decision Filter——Decision Context V2 组装上下文、typed Choice（同意/否决/缩量）、fail-open 设计。
- 第 10 章 Agent 与 MCP：Agent Gateway（/api/agent/v1）与 MCP server；作用域 token、paper-only 默认与多重应急开关（文档口径为四重，名称以官方文档为准）。
- 第 11 章 生产化：Prometheus/Grafana 可观测、版本升级、备份恢复与故障处置清单。
- 附录：A 术语表；B 部署与配置速查；C 练习题。
四、按需跳读
- 只想先跑起来：第 0.2 节 → 第 1.1 节 → 第 1.3 节，半小时拥有一套纸面环境。
- 部署管理员路径：第 1~3 章 + 第 11 章。
- 策略作者路径：第 5~8 章（建议先读第 4 章与第 3.3 节数据质检）。
- AI 工程路径：第 9~10 章，前置第 2 章架构与第 5 章策略。
- 只想要地图：依次读本章第二节地图与第三节的十二段简介。
五、章节目录
第 0 章 导览
0.1 为什么值得自托管
0.2 全链路地图与读法
第 1 章 十分钟部署
1.1 一键安装
1.2 源码部署
1.3 端口端点与安全基线
第 2 章 v5 架构总览
2.1 六进程边界
2.2 API 不拥有长循环
2.3 消息流与数据流
第 3 章 数据层
3.1 行情数据源接入
3.2 宏观新闻与情绪数据
3.3 数据统一与质检
第 4 章 指标与图表
4.1 指标的三种形态：overlays、markers、bands
4.2 自定义指标实战
第 5 章 策略开发
5.1 Strategy API V2 总览
5.2 intents 与 sizing
5.3 risk 与运行时
第 6 章 回测与实验
第 7 章 模拟交易
第 8 章 接入真实交易所
第 9 章 Jev 预交易决策门
第 10 章 Agent 与 MCP
第 11 章 生产化
附录
附录 A 术语表
附录 B 部署与配置速查
附录 C 练习题
六、参考来源与说明
- QuantDinger 官方仓库 README（含中文版）与官方文档：定位、技术栈、v5 架构、模块与集成能力均为官方口径。
- 社区热度：约 12.2k stars / 2.5k forks（截至 2026 年中，社区口径，随时间变化）。
- 《Jev 决策编程》第 03 章《三种问题类型》、第 08 章《工程化生产》：决策类型化与工程化生产的延伸阅读。
- 《Harness 工程：从零打造智能体运行环境》第 04 章《工具系统》、第 05 章《权限与审批门》：数据源工具化与安全基线的原理对照。
- 《量化投资方法论》第 14 章《风险控制与绩效度量》、第 15 章《批判性思维与研究纪律》：风控与研据纪律的理论底座。
- 环境说明：示例以 Docker 与 Python 3.12 为主；命令与配置标「示意」者以官方文档为最终准绳。
- 风险说明：本书仅供研究与教育用途，不构成任何投资建议；实盘交易风险自担，建议长期停留在 paper 模式。
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