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一个基于 Web 的基金投资策略模拟器，帮助用户模拟和分析定投策略的投资效果。支持自定义投资参数，可视化展示投资收益，是基金投资学习和策略验证的实用工具。

• 智能定投策略：根据基金跌幅自动买入，涨幅自动卖出
• 参数化配置：支持自定义总资金、买入金额、跌幅阈值等参数
• 份额计算模式：支持四舍五入和向下取整两种计算方式
• 动态调仓：根据盈利情况自动调整仓位

• 实时收益统计：总收益率、盈亏金额、交易次数等关键指标
• 双视图模式：表格详情视图和趋势图表视图
• 交易标记：图表中清晰标识买入卖出操作点
• 颜色主题：支持标准和翻转两种颜色模式

• 智能基金搜索：支持基金代码和名称的模糊匹配搜索，实时下拉提示
• 本地收藏功能：收藏常用基金，输入框为空时显示收藏列表，支持一键选择和管理
• 实时数据获取：通过 API 获取真实基金历史净值数据
• 灵活时间范围：支持 1 个月、3 个月、1 年、5 年及成立以来等时间段
• 自动计算：参数调整后自动重新计算投资结果

• 响应式设计：适配桌面和移动端设备
• 实时预览：参数调整时自动更新计算结果
• 固定表头：长表格数据浏览体验优化
• 防抖处理：避免频繁参数调整时的重复计算

• 📈 理想化模拟：本模拟器未计算基金买卖手续费（申购费、赎回费等），实际投资收益会因手续费而有所降低
• ⏰ 资金时效性：模拟中假设买卖资金即时到账，但实际基金赎回通常需要 1-7 个工作日到账，影响再投资时机

1. 输入基金代码

   • 输入 6 位基金代码（如：000001）
   • 选择查询时间范围

2. 获取基金数据

   • 点击"获取基金数据"按钮
   • 系统自动获取历史净值数据

3. 调整投资参数

   • 总资金额度
   • 每份额买入金额
   • 最小买入跌幅阈值
   • 卖出盈利阈值和比例

4. 查看模拟结果

   • 表格模式：查看每日详细交易记录
   • 图表模式：观察收益趋势和交易点位

买入逻辑：

• 当日跌幅 ≥ 最小买入跌幅时触发买入
• 根据跌幅计算买入份额：跌幅 ÷ 最小跌幅 = 买入份额
• 实际买入金额 = 买入份额 × 每份额买入额

卖出逻辑：

• 当持仓盈利达到卖出阈值时触发卖出
• 按设定比例卖出部分仓位
• 卖出后剩余资金可用于后续买入

GET /api/fund_list?query={搜索关键词}&limit={返回数量}

请求参数：

• query: 搜索关键词，支持基金代码或名称模糊匹配 (可选)
• limit: 返回结果数量限制，默认 20，最大 100 (可选)

响应格式：

{
  "success": true,
  "data": [
    {
      "code": "000001",
      "name": "华夏成长混合",
      "net_value": 1.0521,
      "daily_growth": -0.85,
      "total_value": 3.214
    }
  ],
  "total_count": 5000,
  "returned_count": 10,
  "cache_time": "2024-01-01 12:00:00"
}

GET /api/fund_data?code={基金代码}&start_date={开始日期}&end_date={结束日期}

请求参数：

• code: 基金 6 位代码
• start_date: 开始日期 (YYYYMMDD 格式)
• end_date: 结束日期 (YYYYMMDD 格式)

响应格式：

{
  "success": true,
  "data": [
    {
      "date": "2023-01-01",
      "net_value": 1.0521,
      "daily_growth": -0.85
    }
  ]
}

• React 18 - 用户界面框架
• Chart.js - 数据可视化图表库
• Tailwind CSS - 原子化 CSS 框架
• Babel Standalone - 浏览器端 JSX 编译

• Python Flask - Web 应用框架
• Gunicorn - WSGI HTTP 服务器
• 基金数据 API - 实时基金净值数据获取

• Docker - 容器化部署
• Docker Compose - 多容器编排

• Python 3.8+
• Docker & Docker Compose (可选)

1. 克隆项目

git clone <repository-url>
cd JJ

2. 安装后端依赖

pip install -r requirements.txt

3. 启动后端服务

python3 start_api.py

后端服务将运行在 http://localhost:8080

4. 访问前端页面

http://localhost:8080

1. 使用 Docker Compose 一键部署

docker-compose up -d

2. 访问应用

• 前端页面：http://localhost:8080
• API 服务：http://localhost:8080/api

1. 构建 Docker 镜像

docker build -t jj-simulator .

2. 运行容器

docker run -d -p 80:80 -p 8080:8080 jj-simulator

JJ/
├── images/                 # 资源文件
│   ├── 折线图数据模式.jpg    # 功能截图
│   └── 表格数据模式.jpg      # 功能截图
├── backup/                 # 备份文件
├── index.html             # 前端主页面
├── fund_api.py           # 基金数据API服务
├── start_api.py          # API服务启动脚本
├── test_api.py           # API测试脚本
├── requirements.txt      # Python依赖
├── Dockerfile           # Docker构建文件
├── docker-compose.yml   # Docker编排文件
├── gunicorn.conf.py    # Gunicorn配置
└── README.md           # 项目文档

• 响应式布局：适配不同屏幕尺寸
• 固定高度设计：避免页面滚动，提升使用体验
• 双色主题：支持标准和翻转颜色模式
• 实时计算：参数调整后自动重新计算
• 表格固定表头：大数据量浏览更便捷

欢迎提交 Issue 和 Pull Request 来帮助改进项目！

1. Fork 项目
2. 创建特性分支 (git checkout -b feature/AmazingFeature)
3. 提交更改 (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
4. 推送到分支 (git push origin feature/AmazingFeature)
5. 打开 Pull Request

本项目基于 MIT 许可证开源 - 查看 LICENSE 文件了解详情。

• 项目主页：jj.bstu.cn
• 问题反馈：通过 GitHub Issues 提交

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