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Mizarα Wiki

欢迎来到 Mizarα 的官方 Wiki！这里提供比 README 更深入的项目背景、技术解读和使用指南。

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📖 关于 Mizarα

Mizarα (mizar-alpha) 是一个基于 向量相似性检索 的量化策略实验框架。它的核心思想是“观往知来”——将当前市场状态（K线形态、技术指标）编码为向量，在历史数据库中寻找最相似的状态，并根据这些相似状态的后续走势生成预测信号。

与传统的黑盒模型不同，Mizarα 的每一次决策都完全可追溯：你会看到与当前行情最相似的历史片段，以及它们之后发生了什么。

项目起源与命名

• 名称由来：Mizar（开阳星）是北斗七星之一，象征方向指引。希腊字母 α (Alpha) 代表量化投资追求的超额收益。品牌名为 Mizarα，技术包名为 mizar-alpha。
• 设计理念：源于对可解释、非参数策略的探索，旨在利用“市场记忆”捕捉可复用的模式。

核心理念与比较优势

维度	Mizarα（相似性检索）	传统多因子	监督学习	规则式策略
可解释性	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐	⭐	⭐⭐⭐⭐
非线性捕捉	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	⭐
过拟合风险	⭐⭐⭐	⭐⭐	⭐	⭐⭐⭐
跨标的泛化	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐	⭐⭐	⭐

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🚀 快速开始

环境要求

• Python 3.11+
• TA-Lib（安装指南）

安装

pip install mizar-alpha   # PyPI 包名
# 或从源码安装
git clone https://github.com/jiangtaovan/mizar-alpha.git
cd mizar-alpha
pip install -e .

三步走

1. 下载行情数据（示例脚本）：

   python scripts/download_data.py 600519 --count 800

2. 构建向量库：

   python scripts/build_db.py

3. 交互式查询：

   mizar scan

   python mizar.main scan

Docker 部署

详细说明见 Docker 部署指南。

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⚠️ 重要提醒

• 数据合规：内置示例使用 mootdx 库，其禁止商业用途。请自行替换为合法数据源。
• 防止过拟合：回测时必须确保向量库不包含未来信息（详见 数据准备规范）。
• 免责声明：Mizarα 是实验性研究项目，不构成投资建议。