要在本地计算机上运行QuantConnect的策略，需使用其开源引擎**Lean**，并结合本地开发环境进行配置。以下是具体步骤和注意事项：

---

### 一、搭建Lean开发环境
1. **克隆Lean仓库并配置工程**
使用Git克隆QuantConnect的Lean仓库到本地，并用Visual Studio（推荐VS2022）打开解决方案文件`QuantConnect.Lean.sln`。首次运行需还原NuGet包（按F5自动处理依赖）。

2. **安装Python环境**
根据Lean的要求安装Anaconda（如Python 3.8版本），并配置环境变量。安装必要的Python依赖：
```bash
pip install quantconnect-stubs pandas wrapt==1.11.2
```
还需设置系统变量`PYTHONNET_PYDLL`指向Python的DLL文件路径（如`G:\Anaconda3\python38.dll`）。

---

### 二、准备本地数据源
1. **生成模拟数据**
使用Lean的`RandomDataGenerator`工具生成测试数据。修改`ToolBox/RandomDataGenerator`中的代码以生成指定格式的证券符号（如`stk000000`格式），并通过命令行参数配置生成参数（如起止时间、证券数量等）：
```bash
--app=rdg --start=19980101 --end=20240319 --symbol-count=1000 --resolution=Daily
```

2. **配置基本面数据**
修改`CoarseUniverseGeneratorProgram.cs`中的`hasFundamentalData`为`true`，并运行`CoarseUniverseGenerator`生成基本面数据文件，确保策略能访问财务指标。

---

### 三、配置策略与运行
1. **编写或移植策略代码**
- **Python策略**：将QuantConnect的Python策略文件（如双均线策略）保存到本地，确保继承`QCAlgorithm`类，并在`Initialize`和`OnData`方法中定义逻辑。
- **C#策略**：直接修改`QuantConnect.Algorithm.CSharp`中的示例代码或新增类文件。

2. **修改配置文件**
在`config.json`中设置算法类型、数据路径和Python环境：
```json
{
"algorithm-type-name": "YourAlgorithmClass",
"python-root": "path/to/strategy",
"data-folder": "Data"
}
```

3. **启动回测或实时交易**
- 在VS中将`QuantConnect.Lean.Launcher`设为启动项目，按F5运行。
- 对于Python策略，需确保`algorithm-type-name`指向正确的类名，并在日志中检查数据加载情况。

---

### 四、注意事项
- **数据兼容性**：本地数据需与Lean要求的格式一致（如CSV或数据库存储），可通过`ToolBox`工具转换第三方数据源。
- **性能优化**：C#策略运行速度更快，适合高频回测；Python适合快速原型验证。
- **依赖管理**：若策略涉及机器学习库（如scikit-learn），需在Python环境中额外安装相关包。

---

### 五、调试与扩展
- **日志与可视化**：使用`Debug()`或`Log()`输出信息，结合Lean内置的图表功能（如`PlotIndicator`）分析指标。
- **模块扩展**：可自定义`IDataFeed`或`ITransactionHandler`接口，支持更多数据源或券商API。

通过以上步骤，用户可将QuantConnect云端策略无缝迁移至本地，利用Lean的开源特性实现更灵活的定制化交易系统。详细代码示例和配置可参考[QuantConnect官方文档](https://www.quantconnect.com/docs)及GitHub仓库。